寫在前面
他在深度學習爆炸的年代，冷靜判斷趨勢，敢於投身主流研究領域之外的新興方向AutoML。 他是業界最早提出可實用網路模型結構搜索演算法的研究者之一，創建了國內第一代AutoML演算法，並在TPAMI、 CVPR、 NIPS、 ICLR、ICCV等頂級期刊會議發表了多篇論文。 他執著地想做能work的research。 羅V保8 保羅V8副作用 美國保羅v8官網 保羅V8 ptt 美國保羅生物科技 保羅V8效果
入職不到一年，他就帶領團隊把AutoML技術應用到數千萬台華為手機上，做到了在業界第一次將AutoML大規模商用的突破。 第二年，他又帶領團隊研發端到端圖元級AutoML流水線，成功將視頻攝影原型演算法的複雜度降低百倍，再次突破業界與學術界的極限。
加繆說，登上頂峰的鬥爭足以充實一個人的心靈。 在演算法領域向頂峰攀登的這些年，他有了一些自己的成績與想法心得。
以下是鍾釗的講述——
春天，萬物復甦，草長鶯飛。 在田間地頭，在車水馬龍的城市里，蜿蜒的溪流，巍峨的大山，到處充滿了春天生機盎然的氣息。 春天，是播種希望的季節
那年還在讀本科的我，在實驗室里做科研助理，第一次接觸到人工智慧演算法，就對這個領域很感興趣。 大概那時候，我開始在心底埋下了一顆小小的種子。 讀博期間，經過一段時間的學習和科研實踐以後，我發現做深度學習或者智慧演算法的過程中，多數工作是在一個現有的大框架下小修小改，而且看似精妙的人工智慧演算法，本質上還是統計學、數據科學等傳統科學的結合和再創造，並不像電影裡呈現出來的人工智慧會戰勝人類那樣的"聰明"。
當時還有人調侃：有多少AI工程師就有多少智慧，搞AI的都是調參俠。 我懵懂的感覺局限在完全靠人來做AI演算法這條路可能再走10年就走不通了。 那時候剛好是AutoML（Automated Machine Learning）的"文藝復興"，特別是工業界認為，我們不能一直僅依靠人類專家的先驗知識做人工智慧，或許通過自動化演算法和強大的算力，我們能發現人類專家都無法想到的優秀演算法和模型。 這個在當時與主流研究領域不那麼一致的新興方向AutoML——用演算法來設計演算法，深深地吸引了我。 ▲助教白博（左）鍾釗（中）導師李瑞
2018年，我受邀去美國參加CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）做千人主會場的ORAL（口頭的）會議報告。 遇到華為的與會人，他們提到華為也正在佈局AutoML這個技術（2018年，AutoML技術逐漸進入試商用加速階段，工業界各大廠商紛紛開始佈局），希望我能加入一起合作。 回國以後，華為的工作人員邀請我到北京研究所做交流，這就見到了現在的部門主管，還記得他給我描繪道：華為是有能力自己造AI晶元的，晶元都是 "沙子"做的，華為做AI的成本可以很低，你可以有無窮的算力和各式各樣的落地場景...... 這是當時最觸動我的，並讓我最終決定加入華為的原因。 因為如果有足夠強的算力與平台支援，以及眾多真實的業務場景來實踐驗證，我們從研究到應用再到創造價值就會更加暢順。
加入華為後，我專注在多媒體業務相關的研究創新，概括地說，就是用智慧技術構建媒體內容從生成、編碼、傳輸、處理、識別與分析、呈現等一系列過程中的核心競爭力，圖像、視頻、音訊、AR（Augmented Reality，增強現實）、VR（Virtual Reality，虛擬實境）等都是我現在的部門所涵蓋的範疇。 我現在研究的智慧技術主體是AutoML，就是自動化機器學習，還包括新型運算子和動態網路等。 簡單來講，AutoML就是用人工智慧的方式來寫AI演算法，用AI來設計AI。保羅V8真假 保羅V8是什麼 保羅V8成分 保羅V8心得 保羅V8評價 保羅V8用法
目前業界大多數情況依然是演算法工程師自己來開發繁重複雜的AI演算法，對人的要求很高，我希望能通過AutoML這種人工智慧的方式來協助演算法工程師更好更高效地完成演算法，解放生產力，並且能比人類專家設計的還要好。 隨著AutoML自動化程度越來越高，它就能在計算機上源源不斷地開發出更好的演算法。 我做研究的目標很簡單，就是要在真實的業務里——做能work的research（有用的研究），這也是我的長期願景。
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