“他在深度學(xué)習(xí)爆炸的年代，冷靜判斷趨勢，敢于投身主流研究領(lǐng)域之外的新興方向 AutoML。他是業(yè)界最早提出可實用網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)搜索算法的研究者之一，創(chuàng)建了國內(nèi)第一代 AutoML 算法，并在 TPAMI、CVPR、 NIPS、 ICLR、 ICCV 等頂級期刊會議發(fā)表了多篇論文。他執(zhí)著地想做能 work 的 research?！?/span>
最近，“華為中國”頭條號在《華為人》文章中高調(diào)宣稱，2019 年入職、拿到 200 萬 offer 的鐘釗，僅用不到1年，就帶領(lǐng)團(tuán)隊把 AutoML 技術(shù)應(yīng)用到數(shù)千萬臺華為手機(jī)上，做到了在業(yè)界第一次將 AutoML 大規(guī)模商用的突破。
在接下來的時間，鐘釗又帶領(lǐng)團(tuán)隊研發(fā)端到端像素級 AutoML 流水線，成功將視頻攝影原型算法的復(fù)雜度降低百倍，再次突破業(yè)界與學(xué)術(shù)界的極限。
網(wǎng)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(lǐng)域回報最大的投資之一。
1家有少年初長成
鐘釗生于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(qiáng)何澤慧夫婦。
在父親的潛移默化的影響下，鐘釗對計算機(jī)產(chǎn)生了濃厚興趣，小學(xué)開始就學(xué)習(xí)一些編程知識。
他本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)軟件工程專業(yè)，曾在2012年全國大學(xué)生數(shù)模競賽中獲得了湖北省一等獎。
本科期間，鐘釗還與同學(xué)組隊做了一些編程項目，像基于微信開發(fā)的校內(nèi)版漂流瓶，很受同學(xué)們歡迎。
本科畢業(yè)后，他來到中科院自動化研究所，導(dǎo)師為副所長劉成林，碩博階段攻讀專業(yè)都是“模式識別與智能系統(tǒng)”。
2018 年，鐘釗在商湯實習(xí)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(jī)視覺與模式識別會議）并在大會做了 Oral 主題報告，當(dāng)年中國入選 Oral 的論文僅為個位數(shù)。
相關(guān)鏈接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhong_Practical_Block-Wise_Neural_CVPR_2018_paper.html
鐘釗在這篇論文中提出一種自動構(gòu)建高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分塊生成辦法，現(xiàn)在已被引用 400 余次。這也是鐘釗在 AutoML 這一相對新興的方向發(fā)表的第一篇論文。后來，他的研究方向逐漸聚焦于此，博士畢業(yè)論文也以《深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：從人工設(shè)計到自動學(xué)習(xí)》為題。
相關(guān)鏈接：http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23872
2019 年畢業(yè)后，鐘釗加入“華為天才少年”團(tuán)，年薪區(qū)間為 182 萬— 201 萬元，是當(dāng)年“天才少年”中年薪最高的兩人之一。
2一舉成名天下知
作為華為 AutoML 研究組的 leader，鐘釗僅用不到 1 年的時間，就帶領(lǐng)團(tuán)隊將 AutoML 算法研究應(yīng)用到了千萬臺華為 Mate 系列和 P 系列手機(jī)上，開啟了 AutoML 大規(guī)模商用的先河。
華為手機(jī)在影響系統(tǒng)上的領(lǐng)先盡人皆知。從和徠卡合作開始傲立群雄，到近年來越發(fā)精進(jìn)的同時，還新增了不少特色功能，甚至一度成為“拍照手機(jī)”的代名詞，這背后，AutoML 這套系統(tǒng)或者說算法發(fā)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(shè)計 AI。在鐘釗入職之前，華為諾亞方舟實驗室已經(jīng)在進(jìn)行 AutoML 方向的相關(guān)研究。入職后 1 年，鐘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。
圖注：團(tuán)隊合影
除了 AutoML 這項研究，鐘釗在移動端視覺模型上，也有不少建樹。
一直以來，設(shè)計用于移動端視覺模型主要有兩種方法：一種是手工設(shè)計輕量級的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如 ShuffleNet、MobileNetV3 等已取得一定的進(jìn)展。不過鐘釗團(tuán)隊研究發(fā)現(xiàn)這些模型的卷積核之間仍然存在冗余，限制了模型的速度。
另一種是方法進(jìn)行模型壓縮，通過剪枝、蒸餾等手段獲得一個與大模型結(jié)構(gòu)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(jī)的要求。
鐘釗加入華為后，帶領(lǐng)團(tuán)隊提出過一種根據(jù)圖像的內(nèi)容自適應(yīng)生成卷積核的動態(tài)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。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1912.11188
3直掛云帆濟(jì)滄海
鐘釗目前取得的成就已經(jīng)處于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(fā)展，人類在進(jìn)步，技術(shù)的極限也可以不斷被突破，AutoML的研究和應(yīng)用任重道遠(yuǎn)。
鐘釗用“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(jīng)在心里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(yǎng)分、向下扎根、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(yōu)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(jīng)受住更猛烈的暴風(fēng)雨洗禮。
在鐘釗看來，實現(xiàn) AutoML 的初步商用落地，只是終極目標(biāo)中的一個階段性目標(biāo)，未來十年，隨著技術(shù)的迭代成熟，算力的進(jìn)一步增長，團(tuán)隊成員們希望 AutoML 能真正實現(xiàn)自動化，解放生產(chǎn)力，更長遠(yuǎn)的目標(biāo)，就是 AutoML 能夠真正脫離專家干預(yù)，超越人類設(shè)計。
用鐘釗的話來說就是：這就是他想要做的能work的research！
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