就这样 ， 钟钊拿着让人眼红的年薪 ， 在万众瞩目 ， 也在万众期待中加入了华为 。
做研究 ， 就是为了解决问题有关“天才”这个名号 ， 借用同是华为“天才少年”的左鹏飞的一句回答：哪里有天才？我是把别人打游戏的时间都用在实验室里了 。
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 。
【华为|华为高调官宣！“天才少年”入职仅两年，立两件大功！】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！
（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
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