ml|华为高调官宣！“天才少年”入职仅两年，立两件大功( 三 ) 李培根|新模式|江苏省政府|制

这句对鲁迅先生语录的现代版改编，道出了实情。顶级薪酬的另一边是常人难以承受的顶级挑战。面对这类挑战，不穷尽心智，劳动筋骨，是不能成事的。
当众人还为这份高得不真实的年薪惊叹不已之时，入职华为不久的钟钊，就和团队遇到了第一个巨大挑战。
当时同行之间手机产品的竞争力很激烈，而拍摄需求又是手机产品被关注的重点。然而一个事实是，手机上的光源器件很小，要想达到甚至超过单反相机的效果，就得用算法弥补光学的不足，这还不是最让人头疼的，在确保拍照效果的同时，还要将功耗稳定在一定范围内，并保证出图速度等指标要求。
对此，学术界没有任何公开的将Auto ML应用在像素级任务上的研究，就更不用提商用样例了。对于钟钊团队来说，面对基础研究和商业落地两个问题，就是是一边打仗，一边又要造武器，困难可想而知。更要命的是，产品的交付进度已经因为这个项目的悬而未决，受到严重影响。
这么关键的时刻，上面最后决定把这项任务交给钟钊团队。
一边是看似近乎不可能完成的目标，一边是刚刚组建的团队，大家都还是未经沙场的新兵蛋子。可上面既然果断的把项目交给自己的团队做，那就不能辜负信任，顶着压力也要上。
时间紧，任务重。每天工作结束后，整个团队都会聚在一起复盘反思，大家一边互相打气，一边绞尽脑汁寻找突破。两个月后，一些数值指标的变化，显示了实实在在的成果和进步。这个看起来近乎苛刻的攻关难题，没想到这么快，成了！

文章插图

（团队合影）
这项技术攻关的意义在于，“把Auto ML技术应用到数千万台华为手机上，做到了在业界第一次将Auto ML大规模商用的突破。”对于华为产品的用户来说，极大地提升了使用体验。
大家对华为“拍照手机”的赞誉背后，Auto ML 这套算法发挥了不可替代的作用，钟钊团队功不可没。
次年，钟钊又带领团队研发出端到端的像素级Auto ML流水线，成功将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍。
两年两度突破业界与学术界的极限，再加上“天才少年”的宣传作用，就像网友们说得那样“华为这200万花得太值了！”
对于钟钊来说，基础研究脱离现实，为了创新而创新是没有意义的，他要做的是“做能work的research，撼动业界的技术革新”，这句话也是那篇由他口述的《种下一颗种子，繁衍成一片森林》的文章副标题。
顶着“天才少年”的光环进入华为，内部外部面临不少压力。这种情况下，带领团队产出实在的技术创新，不能不令人钦佩。
对于钟钊团队来说，Auto ML的初步商用落地，只是完成了一个阶段性的目标，深入的研究和应用任重道远。
未来，随着算力的增长，钟钊和团队希望能真正实现 Auto ML的自动化，让研究成果服务生活，解放更多的生产力，创造更大的价值。
作者：李迎