走近華為「天才少年」鍾釗：入職兩年兩度突破業界學界極限

2021 年 11 月 26 日
AI

「他在深度學習爆炸的年代，冷靜判斷趨勢，敢於投身主流研究領域之外的新興方向 AutoML。他是業界最早提出可實用網絡模型結構搜索算法的研究者之一，創建了國內第一代 AutoML 算法，並在 TPAMI、CVPR、 NIPS、 ICLR、 ICCV 等頂級期刊會議發表了多篇論文。他執着地想做能 work 的 research。」

作者 | 杏花

編輯 | 青暮

最近，「華為中國」頭條號在《華為人》文章中高調宣稱，2019 年入職、拿到 200 萬 offer 的鐘釗，僅用不到1年，就帶領團隊把 AutoML 技術應用到數千萬台華為手機上，做到了在業界第一次將 AutoML 大規模商用的突破。

在接下來的時間，鍾釗又帶領團隊研發端到端像素級 AutoML 流水線，成功將視頻攝影原型算法的複雜度降低百倍，再次突破業界與學術界的極限。

網友紛紛表示，華為這 200 萬年薪，花得太值了。如果再考慮到天才少年的宣傳作用，這可以說是科技領域回報最大的投資之一。

家有少年初長成

鍾釗生於1991年，他的父親是中國第一批接觸電腦的人，師從中科院的錢三強何澤慧夫婦。

在父親的潛移默化的影響下，鍾釗對計算機產生了濃厚興趣，小學開始就學習一些編程知識。

他本科畢業於華中科技大學軟件工程專業，曾在2012年全國大學生數模競賽中獲得了湖北省一等獎。

本科期間，鍾釗還與同學組隊做了一些編程項目，像基於微信開發的校內版漂流瓶，很受同學們歡迎。

本科畢業後，他來到中科院自動化研究所，導師為副所長劉成林，碩博階段攻讀專業都是「模式識別與智能系統」。

2018 年，鍾釗在商湯實習期間的一作論文入選了 CVPR（ IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即 IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議）並在大會做了 Oral 主題報告，當年中國入選 Oral 的論文僅為個位數。

相關鏈接：//openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhong_Practical_Block-Wise_Neural_CVPR_2018_paper.html

鍾釗在這篇論文中提出一種自動構建高性能神經網絡的分塊生成辦法，現在已被引用 400 余次。這也是鍾釗在 AutoML 這一相對新興的方向發表的第一篇論文。後來，他的研究方向逐漸聚焦於此，博士畢業論文也以《深度神經網絡結構：從人工設計到自動學習》為題。

相關鏈接：//ir.ia.ac.cn/handle/173211/23872

2019 年畢業後，鍾釗加入「華為天才少年」團，年薪區間為 182 萬— 201 萬元，是當年「天才少年」中年薪最高的兩人之一。

一舉成名天下知

作為華為 AutoML 研究組的 leader，鍾釗僅用不到 1 年的時間，就帶領團隊將 AutoML 算法研究應用到了千萬台華為 Mate 系列和 P 系列手機上，開啟了 AutoML 大規模商用的先河。

華為手機在影響系統上的領先盡人皆知。從和徠卡合作開始傲立群雄，到近年來越發精進的同時，還新增了不少特色功能，甚至一度成為「拍照手機」的代名詞，這背後，AutoML 這套系統或者說算法發揮了不可替代的作用。

AutoML，簡單來講，就是用人工智能的方式來寫 AI 算法，用 AI 來設計 AI。在鍾釗入職之前，華為諾亞方舟實驗室已經在進行 AutoML 方向的相關研究。入職後 1 年，鍾釗就帶隊解決了這個難題，次年又自研出了端到端的像素級 AutoML 流水線。

圖註：團隊合影

除了 AutoML 這項研究，鍾釗在移動端視覺模型上，也有不少建樹。

一直以來，設計用於移動端視覺模型主要有兩種方法：一種是手工設計輕量級的網絡結構，如 ShuffleNet、MobileNetV3 等已取得一定的進展。不過鍾釗團隊研究發現這些模型的卷積核之間仍然存在冗餘，限制了模型的速度。

另一種是方法進行模型壓縮，通過剪枝、蒸餾等手段獲得一個與大模型結構相似的小模型。但這種方法又會使精度下降，難以滿足高端手機的要求。

鍾釗加入華為後，帶領團隊提出過一種根據圖像的內容自適應生成卷積核的動態方法。這種方法可以在保持精度的情況下顯著降低計算量，對於不同的 CNN 網絡可以降低 37%-71.3% 不等。此外在數據增強方面，鍾釗在華為也研究了一種對抗性自動數據增強方法，發表在 2020年 ICLR 上。

論文鏈接：//arxiv.org/abs/1912.11188

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直掛雲帆濟滄海

鍾釗目前取得的成就已經處於很多人可望不可及的金字塔頂端。

但他在其自述中仍謙虛地表示：社會在發展，人類在進步，技術的極限也可以不斷被突破，AutoML的研究和應用任重道遠。

鍾釗用「種子」和「森林」來描述自己的興趣與成果，他覺得對人工智能算法的興趣，在本科時已經在心裏埋下了一顆小小的種子。

但僅有興趣是不夠的，種子要想長成大樹，從汲取養分、向下紮根、破土而出再到枝繁葉茂、綠樹成蔭等等，每一步都不容易。而且，在大自然殘酷的優勝劣汰法則下，要讓一顆種子長成參天大樹，生生不息繁衍成一片森林，必將還要經受住更猛烈的暴風雨洗禮。

在鍾釗看來，實現 AutoML 的初步商用落地，只是終極目標中的一個階段性目標，未來十年，隨着技術的迭代成熟，算力的進一步增長，團隊成員們希望 AutoML 能真正實現自動化，解放生產力，更長遠的目標，就是 AutoML 能夠真正脫離專家干預，超越人類設計。

用鍾釗的話來說就是：這就是他想要做的能work的research！

參考資料：

//app.huawei.com/paper/newspaper/newsPaperPage.do?method=showNewHwrPaperInfo&sortId=1&newsInfo=92216
//www.zhihu.com/question/336418328/answer/758978491
//scholar.google.com/citations?user=igtXP_kAAAAJ

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