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机器学习|被华为天才少年带火的AutoML，到底有多大“钱景”？( 二 )


公开资料显示，在2019年，华为M系列手机决定要上线钟钊所在团队的一个重要的拍照算法，当时M系列手机拍照算法包含有一个很大的AI模型 。尽管拍照效果不错，但在功耗、出图速度上一直无法达到产品交付标准，进而严重影响了整个产品的交付进度 。 
此时钟钊所在的团队，必须要解决这一问题，保证产品的交付进度 。而当时钟钊的导师，也就是所在部门最顶级的专家建议用AutoML技术来解决这个难题 。 
从纯技术角度来看，AutoML技术既可以保证拍照出图效果，又能将算法简化，满足产品功耗、速度等指标要求 。 
但关键问题是，此前关于功耗、速度等难题，早就有众多算法专家研究过，但一直没能完全解决，初出茅庐的钟钊与团队人员能够解决吗？ 
在钟钊的自述中，他提到当时不仅学术界没有任何公开的将AutoML应用在像素级任务上的研究，更不用说是直接商用AutoML的样例了 。 
为此，钟钊与团队人员是跨过了学术研究，直接将基础研究与商用落地同时进行了，通过商用实战来使用AutoML这个最新技术，“可以说是在一边打仗一边造武器” 。 
具体做了哪些工作，钟钊也在知乎上亲自进行了回答 。他提到早期工作主要是用AutoML自动进行各种成像模型压缩加速，同时针对华为自研的麒麟芯片，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不能降低效果，对功耗和速度要求又特别高，同时还没有很有效的评价方法 。 
2019年，钟钊团队希望整个AutoML应该从自动造数据集，覆盖到最后的量化阶段 。也就是通过AutoML技术在保证拍照出图效果的前提下，把算法简化下来，满足产品功耗、速度等指标的要求 。 
事实证明，钟钊团队商用实战的效果获得了不错的突破，如今AutoML这套拍照系统或者说算法在华为M、P系列多款手机中实现了不可替代的作用，这一技术也应用到了数千万台华为手机 。
机器学习|被华为天才少年带火的AutoML，到底有多大“钱景”？
文章图片

华为P50 Pro拍摄的图片，图源华为官网 
据华为表示，AutoML技术已成为部门的核心公共能力，也支持了视频、ARVR、河图等众多媒体的关键业务 。 
钟钊也在知乎上表示，目前，很多技术还没有完全商用，后续华为手机视频效果还有待继续提升 。 
这位华为天才少年，可谓将AutoML技术彻底带火了 。
2、AutoML还有哪些应用空间？ 追溯AutoML的起源，最早源自2012年学术界提出的一个新观念——Programming by Optimization（PbO），意思为最优化程序开发，但实际上这是解决程序开发时人工调校参数的问题，即将这部分工作交由机器来做 。 
理论上，如果机器可以自行调校参数，的确可以大幅度解放人力，进而让人力去干更具有创造性的工作 。但如何让机器拥有自我调校的能力，这是一个难题 。 
为此，AutoML的概念提出后，一直没有太多声响 。直到在2018年谷歌云全球NEXT大会上，谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞宣布谷歌AutoML Vision进入公共测试版，并推出了两款新的AutoML产品：AutoML Natural Language和AutoML Translation 。 
这两款产品的基本原理是可以用AI设计AI，让更多对机器学习了解有限的人，将Google的AI技术运用到产品打磨中，从而降低使用机器学习的门槛 。 

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