轉眼2019年就過去了，今年想必大家對 知識創造財富這句話有了一個深刻的理解，身為90後的鐘釗、秦通、左鵬飛等人剛畢業就入選了華為的「天才少年」計劃，年薪達到了201萬，即使不去華為，騰訊、阿里等各大企業也都向他們拋出了橄欖枝。
有一些網友就質疑，他們為什麼這麼搶手呢，是不是有關係走後門呢？今天我們就來了解一下他們。
1991年出生的鐘釗本科就讀於華中科技大學，學的是軟體工程，華中科技大學數學與統計學院2012年消息，剛上大三的他就在2012年全國大學生數模競賽中獲得了湖北省一等獎。
此後，鍾釗前往中國科學院大學自動化研究所攻讀碩士、博士，碩博階段攻讀專業都是「模式識別與智能系統」。這是目前比較熱的一個方向，它是以信息處理與模式識別的理論技術為核心，以數學方法與計算機為主要工具，研究對各種媒體信息進行處理、分類和理解的方法，並在此基礎上構造具有某些智能特性的系統。
目前在光學字符識別、語音識別、人臉識別、視頻追蹤、醫學圖像處理等方面均有廣泛應用。鍾釗的導師為劉成林，他是模式識別國家重點實驗室主任，在模式識別、機器學習、神經網絡、圖像處理、文字識別、文檔分析、文本分類等領域都取得了豐碩的成果。
劉成林就曾經表示：「這這幾年人工智慧領域比較火，這幾年研究所從事自動化方向的出去找工作給的薪資都比較高。這個領域、工業現在發展比較快，對人才的需求比較高，給的薪水比較高，這也是比較正常的。」（也就是說如果你可以成為劉成林教授的學生，只要努力一些，都不愁薪資。。。）
鍾釗在讀研期間已經有豐碩的研究成果，以他發表的《Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation》為例子
在這項研究中，鍾釗針對大多數可用的網絡架構都是手工製作，且通常需要專業知識和精心設計的問題，提出了一個名為BlockQNN的分塊網絡生成pipeline，可自動構建高性能網絡。
鍾釗論文
這個方法在CIFAR-10上，由BlockQNN生成的最優網絡的錯誤率達到3.54%，超過了現有的所有自動生成網絡。同時，它在設計網絡方面大大減少了搜索空間，只花了3天時間以及32個GPU；且在基於CIFAR網絡的更大規模ImageNet數據集上也表現良好，具有很強的通用性。
鍾釗是中國最早一批學習神經架構搜索（NAS）的，NAS屬於深度學習領域難度比較高的研究方向，在開發神經網絡的過程中，架構工程事關重大，架構先天不足，再怎麼訓練也難以得到優秀的結果。設計神經網絡架構，能稱得上機器學習（深度學習屬於機器學習）過程中門檻最高的一項任務了。想要設計出好架構，需要專業的知識技能，還要大量試錯。NAS就為了搞定這個費時費力的任務而生。
總結起來就是說，你放眼全球，能夠從事NAS研究的，數量差多就和熊貓一樣，屬於稀罕物。而華為目前也想進軍automated machine learning領域，鍾釗屬於可遇不可的的天才。
而秦通則畢業於香港科技大學的機器人研究所博士，他主要從事的研究領域是機器視覺SLAM，視覺慣導融合，多傳感器定位等。
秦通早已在業界出名，2014年他開始任浙江大學ZMART隊隊長職位，後來在他的帶領下ZMART隊一舉拿下了國際空中機器人大賽的世界級冠軍，他的導師沈邵劼也是機器人、無人機學術領域的泰山北斗。剛剛步入中年的他已經是SSRR 2015項目聯合主席、SSRR 2017區域項目主席、T—RO AURO聯繫人責任編輯。
學生時代他就在IEEE TRO、ICRA、IROS、ECCV等國際頂級期刊和會議發表多篇論文，獲得IEEE IROS 2018最佳學生論文獎。他曾經還在網絡上開設過《視覺慣導里程計時差的在線標定》課程，視覺慣導里程計被大量應用於機器人領域，通過融合視覺觀測值與慣性測量值，能夠準確估計物體的位置和姿態。
秦通的一篇發表在「IEEE Transactions on Robotics」的論文被引用多達188次，題為「Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimator」（Vins-mono：一種強大而通用的單目視覺慣性狀態估計器）。
該研究提出一種單目視覺慣性狀態估計器，並驗證了它是一個可靠、完整且通用的系統，適用於需要高精度定位的各種應用程式。
左鵬飛博士階段在武漢光電國家研究中心攻讀計算機科學與技術專業。他的博士生導師，是著名的華宇教授。華教授主要從事雲計算，數據中心，機器學習，網絡存儲和大數據分析系統等。
左鵬飛在校期間主要研究方向為非易失內存系統。非易失內存是一種新的存儲介質，這種存儲介質使用在傳統的計算機中會引發一些新的問題，如耐久性、一致性和安全性等，左鵬飛的研究工作就是提出新的技術來解決這些問題。
左鵬飛右四
在校期間，左鵬飛以第一作者發表了高水平論文10餘篇，其中，發表在OSDI'2018和MICRO'2018上的論文分別成為華科歷史上首篇計算機作業系統頂級會議(OSDI/SOSP)論文和首篇計算機體系結構頂級會議(ISCA/MICRO/HPCA/ASPLOS)論文，在計算機作業系統和體系結構領域分別實現了華科歷史上零的突破；發表在MICRO'2019上的論文實現了在體系結構頂會MICRO上的再次突破。
而OSDI是計算機學界最頂級學術會議之一，MICRO是計算機體系結構最頂級學術會議之一，論文被這兩個會議錄用，其含金量甚至超過一些科學界國際頂尖期刊，難度相當於生物、醫學領域在Nature/Science/Cell等期刊發文。擁有這麼多篇高質量的論文，可以說是無數系統領域研究者的夢想對象，可望不可及。左鵬飛讀博期間的成就都高過了許多大學教授。
左鵬飛在大學期間就已經擁有了多項的專利發明，比如「一種基於SDN的網內重複數據刪除方法及系統」、「雲存儲系統中基於數據分布感知的近鄰查詢方法」、「「一種自然災害環境下的實時圖片分享方法及系統」等等。
從這三個人在大學期間的表現就可以看出，他們從事的研究領域還有取得的研究成果，甚至都超過了一般的大學教授，他們的知識創造的財富價值也早已超過百萬這個數值。另外需要說明是，他們不是程式設計師，都是在企業從事的研究工作，這也意味著年齡對於他們而言，並非一個限制，四五十歲的科學家在業界都屬於青年級別。
在如今科技高速的現在，知識往往能夠更快更好地變現財富。很多人說貧富差異，人生的起跑線就不一樣了，就是這麼的殘酷。
最後，衷心祝願他們做出更偉大的研究成果，推動社會的發展。
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