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丟擲了橄欖枝。

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年訊息，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“模式識別與智慧系統”。這是目前比較熱的一個方向，它是以資訊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，研究對各種媒體資訊進行處理、分類和理解的方法，並在此基礎上構造具有某些智慧特性的系統。

目前在光學字元識別、語音識別、人臉識別、視訊追蹤、醫學影象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、神經網路、影象處理、文字識別、文件分析、文字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路架構都是手工製作，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的分塊網路生成pipeline，可自動構建高效能網路。

鍾釗論文

這個方法在CIFAR-10上，由BlockQNN生成的最優網路的錯誤率達到3.54%，超過了現有的所有自動生成網路。同時，它在設計網路方面大大減少了搜尋空間，只花了3天時間以及32個GPU；且在基於CIFAR網路的更大規模ImageNet資料集上也表現良好，具有很強的通用性。

鍾釗是中國最早一批學習神經架構搜尋（NAS）的，NAS屬於深度學習領域難度比較高的研究方向，在開發神經網路的過程中，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。設計神經網路架構，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，多感測器定位等。

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專案聯合主席、SSRR 2017區域專案主席、T—RO AURO聯絡人責任編輯。

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。他曾經還在網路上開設過《視覺慣導里程計時差的線上標定》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電腦科學與技術專業。他的博士生導師，是著名的華宇教授。華教授主要從事雲端計算，資料中心，機器學習，網路儲存和大資料分析系統等。

左鵬飛在校期間主要研究方向為非易失記憶體系統。非易失記憶體是一種新的儲存介質，這種儲存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。擁有這麼多篇高品質的論文，可以說是無數系統領域研究者的夢想物件，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的網內重複資料刪除方法及系統”、“雲端儲存系統中基於資料分佈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。

在現在科技高速的現在，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。