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[導(dǎo)讀]本月初,華為心聲社區(qū)發(fā)布了一篇《父親是錢三強(qiáng)的學(xué)生,他入職不到一年,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)把這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到數(shù)千萬臺華為手機(jī)上》的文章,由華為220萬年薪的“天才少年”鐘釗講述,分享了他的成長之路,以及入職華為一年后的研究成果。研究AutoML技術(shù),鐘釗與華為“一拍即合”鐘釗稱讀博期間,經(jīng)過一段...

本月初,華為心聲社區(qū)發(fā)布了一篇《父親是錢三強(qiáng)的學(xué)生,他入職不到一年,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)把這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到數(shù)千萬臺華為手機(jī)上》的文章,由華為220萬年薪的“天才少年”鐘釗講述,分享了他的成長之路,以及入職華為一年后的研究成果。


研究AutoML技術(shù),鐘釗與華為“一拍即合”


鐘釗稱讀博期間,經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)和科研實(shí)踐以后,我發(fā)現(xiàn)做深度學(xué)習(xí)或者智能算法的過程中,多數(shù)工作是在一個(gè)現(xiàn)有的大框架下小修小改,而且看似精妙的人工智能算法,本質(zhì)上還是統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)的結(jié)合和再創(chuàng)造,并不像電影里呈現(xiàn)出來的人工智能會戰(zhàn)勝人類那樣的“聰明”。

因此,與當(dāng)時(shí)主流研究領(lǐng)域不那么一致的新興方向AutoML深深地吸引了他。

AutoML是自動化機(jī)器學(xué)習(xí),還包括新型算子和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)等。簡單來講,AutoML就是用人工智能的方式來寫AI算法,用AI來設(shè)計(jì)AI。

2018年,鐘釗受邀去美國參加CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別會議)做千人主會場的ORAL(口頭的)會議報(bào)告時(shí),遇到華為的與會人,他們提到華為也正在布局AutoML這個(gè)技術(shù)(2018年,AutoML技術(shù)逐漸進(jìn)入試商用加速階段,工業(yè)界各大廠商紛紛開始布局),并邀請鐘釗能加入一起合作。

據(jù)了解,華為當(dāng)時(shí)的諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)在進(jìn)行AutoML方向的相關(guān)研究。

實(shí)驗(yàn)室自研了一個(gè)全流程AutoML算法集合VEGA,其中“基于硬件約束的高效分類網(wǎng)絡(luò)搜索方案(CARS)”、“輕量級超分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(ESR-EA)”等算法,都屬于NAS的范疇。


在鐘釗回國以后,華為的工作人員邀請他到北京研究所做交流,鐘釗稱他現(xiàn)在的部門主管描繪道:華為是有能力自己造AI芯片的,芯片都是“沙子”做的,華為做AI的成本可以很低,你可以有無窮的算力和各式各樣的落地場景……

這番話觸動了他,并讓他最終決定加入華為。

于是,2019年,鐘釗與華為“一拍即合”,憑借著在商湯實(shí)習(xí)時(shí)的積累,作為201萬年薪的“天才少年”加入華為,擔(dān)任AutoML研究組的leader。

通過AutoML技術(shù)提高千萬臺華為手機(jī)拍照效果


加入華為后,鐘釗專注在多媒體業(yè)務(wù)相關(guān)的研究創(chuàng)新,概括地說,就是用智能技術(shù)構(gòu)建媒體內(nèi)容從生成、編碼、傳輸、處理、識別與分析、呈現(xiàn)等一系列過程中的核心競爭力,圖像、視頻、音頻、AR(Augmented Reality,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))、VR(Virtual Reality,虛擬現(xiàn)實(shí))等都是我現(xiàn)在的部門所涵蓋的范疇。

入職后不久,鐘釗團(tuán)隊(duì)就接到一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

當(dāng)時(shí)M手機(jī)的拍照算法包含了一個(gè)很大的AI模型,雖然拍照效果很好,但功耗、出圖速度一直不能達(dá)到產(chǎn)品交付標(biāo)準(zhǔn),這嚴(yán)重影響了整個(gè)產(chǎn)品的交付進(jìn)度。

部門最頂級的專家提出讓鐘釗AutoML團(tuán)隊(duì)來解決這個(gè)難題,通過AutoML技術(shù)在保證拍照出圖效果的前提下,把算法簡化下來,滿足產(chǎn)品功耗、速度等指標(biāo)的要求。

事實(shí)上,鐘釗解決的正是圖像像素處理算法中的一大痛點(diǎn)——算法精度與模型大小的平衡。

如果解決它,就能將像素處理算法部署到手機(jī)上,加速空間增強(qiáng)、超分辨率等圖像處理的速度。

然而,與目標(biāo)檢測、圖像分類等常見CV算法不同,這類模型的制作,需要對像素的相關(guān)屬性有深入理解。


此前在AutoML方向上,對于圖像分類、目標(biāo)識別等CV算法的應(yīng)用已經(jīng)有非常多了。然而,具體到像素的算法上,還沒有團(tuán)隊(duì)成功將AutoML進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用。

像素包括非常多的屬性,例如顏色、亮度等。算法對像素進(jìn)行處理,可以說是需要對圖像最基本的元素進(jìn)行處理。


因此,這類算法對精度要求非常高,此前華為不少專家都沒能成功攻克它。

鐘釗帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì),成功將AutoML技術(shù)應(yīng)用到了圖像像素處理算法上。

隨后,鐘釗又在入職兩年內(nèi),帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)自研出了端到端的像素級AutoML流水線。

據(jù)華為介紹,這項(xiàng)技術(shù)能“在學(xué)界和業(yè)界都只能做到2-3倍的情況下,將視頻攝影原型算法的復(fù)雜度降低百倍”,目前已用于部分新機(jī)型上,未來還會用于更多產(chǎn)品。


這種方法可以在保持精度的情況下顯著降低計(jì)算量,對于不同的CNN網(wǎng)絡(luò)可以降低37%-71.3%不等。


此外在數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面,鐘釗在華為也研究了一種對抗性自動數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,發(fā)表在2020年ICLR上。

業(yè)內(nèi)評價(jià)褒貶不一:和同類算法對測試才好評價(jià)


華為這則官方消息一出,又引起了網(wǎng)友的議論。

有網(wǎng)友稱:“華為這200萬年薪,花得值了。”


知乎網(wǎng)友 @打開盒子嚇一跳:

華為這位200萬年薪的“天才少年”是真的牛,其父親是很早的一批北大學(xué)子,錢三強(qiáng)的學(xué)生,一開始搞的是核物理研究,也就是兩彈一星。
如今他又入職華為,不到一年時(shí)間就帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)把AutoML算法研究應(yīng)用到了千萬臺華為Mate系列與P系列手機(jī)上,當(dāng)真是虎父無犬子?。?br>以前總有人說華為的天才少年計(jì)劃形式大于內(nèi)容,而且給的薪酬太高。如今來看200萬年薪招到這樣的人才還高嗎?
培養(yǎng)并且留住人才,讓他們的才能在本土落地發(fā)光,這是任正非的想法,也是華為的戰(zhàn)略。

此外,相當(dāng)多網(wǎng)友表示華為這波時(shí)在自吹自擂:





但同時(shí),有網(wǎng)友稱華為還是應(yīng)該爆出更多細(xì)節(jié),以及和同類算法的對比測試才好評價(jià)。


此外,知乎網(wǎng)友 @marsggbo 稱:一篇文章看看就得了,提供批評意見也可以,不需要冷嘲熱諷。


更多網(wǎng)友評論,可前往知乎查看:
https://www.zhihu.com/question/501845921

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