如何评价华为天才少年钟钊团队成功开启了 AutoML 大规模商用的先河？什么是 AutoML？
什么是 AutoML？
AutoML，即自动化机器学习，顾名思义，是指将机器学习模型构建和部署的过程自动化的一系列技术和方法。传统上，机器学习模型的开发是一个高度依赖人工专业知识和经验的过程，涉及多个复杂的阶段，例如：
1. 数据预处理和特征工程 (Data Preprocessing & Feature Engineering):
数据清洗: 处理缺失值、异常值、重复数据等。
数据转换: 对数据进行缩放、编码（如独热编码、标签编码）、标准化等。
特征选择: 从原始特征中选择最有用的特征，去除冗余或不相关的特征。
特征构建: 通过组合、变换现有特征来创造新的、更具信息量的特征。
文本/图像/序列数据的特殊处理: 例如词嵌入、图像增强、时间序列平滑等。
2. 模型选择 (Model Selection):
从海量的机器学习算法中选择最适合特定任务的算法，例如线性模型、决策树、支持向量机 (SVM)、随机森林、梯度提升树 (XGBoost, LightGBM)、神经网络 (CNN, RNN, Transformer) 等。
3. 超参数调优 (Hyperparameter Tuning):
每种模型都有一些无法从数据中直接学习的参数，称为超参数（例如学习率、正则化强度、树的数量、神经网络的层数和节点数等）。
超参数的设置对模型的性能影响巨大，需要通过搜索算法（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法等）来寻找最优组合。
4. 模型评估与验证 (Model Evaluation & Validation):
使用交叉验证等技术来评估模型在未见过的数据上的泛化能力。
选择合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、MSE 等）来衡量模型性能。
5. 模型部署与监控 (Model Deployment & Monitoring):
将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控其性能，当性能下降时进行再训练或更新。
传统机器学习流程的挑战：
专业门槛高: 需要数据科学家、机器学习工程师具备深厚的数学、统计学和计算机科学知识。
耗时耗力: 手动进行特征工程、模型选择和超参数调优需要大量的时间和计算资源。
效率低下: 即使是经验丰富的数据科学家，也可能无法找到最优解。
可复现性差: 不同专家可能会有不同的处理方式，导致结果难以统一和复现。
可扩展性受限: 在处理海量数据和复杂任务时，人工方法难以应对。
AutoML 的目标：
AutoML 的核心目标就是自动化上述的机器学习流程中的一个或多个环节，让非专业人士也能相对容易地构建出高性能的机器学习模型，或者让专业人士能够更高效地完成工作。
华为天才少年钟钊团队的贡献：开启 AutoML 大规模商用的先河
华为天才少年钟钊团队（虽然具体团队构成和项目细节可能未完全公开，但通常这类“天才少年”项目会聚焦于前沿技术突破）在 AutoML 领域取得的成就，核心在于将 AutoML 从实验室研究阶段推向了大规模、可落地、商业化的阶段。这体现在以下几个方面：
1. 端到端的自动化解决方案: 他们的工作很可能不仅仅是自动化某个单一环节（如超参数调优），而是实现了从数据输入到模型部署的端到端的自动化流程。这意味着用户只需提供数据和目标任务，系统就能自动完成大部分繁琐的工作。
2. 普惠 AI 的实现: AutoML 的大规模商用意味着降低了使用机器学习的门槛。以前只有少数具备专业技能的人才能构建模型，现在，即使是业务人员、普通开发者，甚至是一些特定领域的专家（如医生、金融分析师），也可以利用这些工具来解决实际问题，这极大地促进了人工智能在各行各业的普及和应用。
3. 效率和成本的大幅提升: 通过自动化，企业可以显著缩短模型开发周期，降低对稀缺数据科学家资源的依赖，从而节约大量人力和时间成本。这使得企业能够更快地将AI能力转化为业务价值。
4. 性能的持续优化和突破: 优秀的 AutoML 系统能够探索比人工更广泛的模型空间和超参数组合，并结合华为在算法、硬件（如昇腾AI处理器）等方面的优势，可能在模型性能上取得比传统人工方法更好的结果。这包括了更先进的搜索策略、模型集成技术、以及与硬件协同优化。
5. 解决特定行业痛点: 华为作为一家科技巨头，其在通信、云计算、消费者业务等多个领域拥有丰富的行业经验。他们开发的 AutoML 工具很可能针对这些领域的特定需求进行了优化，例如在5G网络优化、智能制造、自动驾驶、智慧医疗等方面，取得了切实可见的商业价值。
6. 生态系统的构建: 一项技术能否实现大规模商用，往往也离不开生态系统的支持。华为可能通过其MindSpore等AI框架，将这些AutoML能力集成进去，构建起一个更完善的AI开发和应用生态，吸引更多的开发者和企业参与。
具体可能的技术突破点（推测）：
更强大的神经架构搜索 (NAS) 技术: 自动搜索最优的神经网络结构，以适应不同的硬件和任务。
更智能的元学习 (MetaLearning) 应用: 利用已有的学习经验来加速新任务的模型搜索和优化过程。
基于强化学习或贝叶斯优化的超参数搜索: 能够更高效、更智能地寻找最优超参数。
自动化的特征工程流水线: 利用各种算法自动生成和选择有用的特征。
模型压缩与量化: 使训练好的模型能够在资源受限的设备上高效运行。
跨模型和跨数据集的知识迁移: 提高在数据量较少或新领域的模型构建效率。
评价华为天才少年钟钊团队的成就：
可以说，华为天才少年钟钊团队的这项工作是“AI民主化”和“AI效率革命”的重要标志。他们成功地将一个原本技术门槛极高的领域，通过自动化技术变得更加易于访问和使用，并且真正实现了大规模的商业落地，这对于整个AI产业的发展具有深远的意义。
开创性: 他们的工作“开启了先河”，意味着在他们之前，虽然也有AutoML的研究和零散应用，但尚未形成能够支撑大规模商业化、改变行业格局的解决方案。
颠覆性: 改变了传统的机器学习开发模式，提高了生产力，降低了成本。
普惠性: 让更多企业和个人能够享受到AI带来的红利，推动了AI技术的广泛应用。
前瞻性: 符合当前人工智能发展的大趋势，即AI能力的平民化和高效化。
总而言之，华为天才少年钟钊团队的成功开启 AutoML 大规模商用的先河，是一项集技术创新、工程实践和商业洞察于一体的重大成就，它极大地推动了人工智能技术的普惠和应用落地，对整个科技行业都产生了积极而深远的影响。
网友意见
我是有幸被华为公司选中的钟钊。两年前就受到了知乎大神们岩浆般热情洗礼，没想到这次一个内部HR采访稿被自媒体添油加醋挖出来又引起来这么大的讨论。这么随便转载改编我比较无语。
首先介绍下这传的稿件是华为内部刊物宣传用的故事，由人力资源体系的同事采访写作完成，所以基本没有包含技术部分，主要是故事。其次我所在的部门2012中央媒体院因为涉及很多具体的业务，不能像兄弟部门诺亚方舟实验室那样对外宣传，快速给大家分享学术和技术的细节。的确会给很多同行造成困惑。
我在不违反公司信息安全的前提下，可以给大家分享下我们干的工作。
我们组目前主要关注两方面的研究：1）AutoML 2）基础网络与算子
AutoML我们主要包括数据自动化，计算自动化，训练优化自动化，部署自动化这四块的内容，可以理解为我们希望把人工智能领域的开发研究流程抽象为 数据处理 计算 训练调参 压缩量化部署 4大模块，分别进行自动化设计。为了这套流程能够以统一的模式真正串起来，我们构建了统一的AutoML框架，内部叫Autosearch。我们在数据、计算、调参、压缩量化上的所有算法都基于此框架，这个目前已在内部的华为云上线，用户作业也不少，扩展到了很多业务领域，对外也可能会推出云服务，到时候欢迎各位尝鲜。手机拍照其实是我们第一次做大规模验证的业务。
手机这个事我们做了啥？简单说是计算摄影/AI-ISP，就是用AI方法对RAW图处理，来替换加强传统图像处理的过程。这个是端侧功耗和速度要求最高的任务，一方面我们有DXO评分和消费者效果的压力，另一方面要维持消费者的是否卡顿和发热基础体验。我们早期的工作主要是用AutoML自动进行各种成像模型压缩加速，同时针对我司的自研麒麟芯片，基于硬件在环反馈，做自动化的模型亲和设计，所以最终的模型会和市面上的常见模型有许多细节不同。这个问题的难点在于效果不能掉，功耗和速度要求又特别高，同时还没有很有效的评价方法。NAS 这个领域这两年在学术界被嘲笑nothing work，大家应该都跑过各类开源算法，也应该知道几乎没有比random好，我们只是把AutoML做到能用的程度而已。19年后我们希望整个AutoML应该从自动造数据集，覆盖到最后的量化阶段，不仅仅是刷高零点几个点的精度，后续我们做的AI-ISP for video就是这么一个系统工作，这里面很多技术还没有完全商用，所以大家可以看到我司手机视频效果还有待继续提升，就不多介绍了。大家想知道的细节数据，这个作为商用产品的确没法透露。但是Autosearch在内部跑像ImageNet这类标准学术集，MobileSetting基本是两年内一直保持了SOTA精度。
最近我们更加关注基础网络与算子的研究。我个人认为单纯的AI算法壁垒是有限的，能做到影响芯片设计的方案才是未来。去年我们搜索得到“不用计算”的超高非线性算子，今年我们在弄的新基础网络（100mflops达到ImageNet80%精度）都是算法和芯片的结合设计。想要知道细节，对我们这两方面研究也很感兴趣的同行&同学，也欢迎投简历过来，实习校招社招都还有指标。 miatlab@huawei.com
最后，我其实想说，我并不是天才，这个title的确容易引起舆论，也给我带来了许多的压力。我还是希望能低调一点，真正做点我喜欢的事情。我知道有很多比我强的人，也有真正的天才，衷心欢迎也加入华为能一起做些有价值的事情，我觉得公司一直是敞开大门的。
谢谢大家。
开发的算法应用到上千万台手机 不过是我们部门里算法同学们的入门水平。
诚然，”应用“并不难。
但是在部署的时候做出最好的应用效果，让用户满意，这个很难。
昨天晚上我还在琢磨最近几天为何没有菊花厂的牛逼克拉斯新闻了。果然，今天就到了。
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