200万年薪的博士，华为到底看重什么？

薪资，是职场上永恒不变的热门话题。   7 月 23 日，华为总裁办首次向大众公开 2019 届 8 名实行年薪制的顶尖学生的薪酬方案，最高年薪为 201 万元，最低年薪为 89.6 万元。   这八人中，年薪最高的钟钊与秦通分别毕业于中国科学院自动化研究所和香港科技大学机器人研究所。钟钊研究的是深度神经网络结构的自动设计，秦通研究方向主要包括机器视觉SLAM，视觉惯导融合，多传感器定位。

按年薪排序，紧随其后的李屹毕业于北京大学数学科学学院；管高扬毕业于浙江大学计算机科学学院，研究物联网与无线通信等方向；贾许亚毕业于清华大学计算机专业，研究 SDN（软件定义网络）方向。王承珂毕业于北京大学电子与计算机学院，研究功耗控制；林晗毕业于中国科学技术大学，研究并行计算；何睿毕业于中国科学院数学与系统科学研究院。   虽然都是博士，但是博士和博士之间也是有差距的。 毕竟，中国 2018 的人均 GDP 还不到 10000 美元。               可以发现，两位年薪 200 万的博士都是人工智能方向， 一个是做AutoML，一个做机器视觉。
  AI 很热，但是一毕业就年薪百万，只因为选对了方向？机遇是一方面，但是在机遇来临之时，想抓住机遇，则靠的是实力。   那么，华为到底看重什么？或许我们可以从他们的个人经历中窥探一二。  

钟钊

  钟钊本科毕业于华中科技大学，博士毕业于中国科学院自动化研究所，他的研究方向是深度神经网络结构的自动设计，也是目前非常热门的 AutoML 领域。   华中科技大学官微资料显示，钟钊出生于 1991 年，本科就读于华中科技大学软件工程专业。刚上大三的他就在 2012 年全国大学生数模竞赛中获得了湖北省一等奖。   本科毕业后，钟钊前往中国科学院大学自动化研究所攻读硕士、博士，硕博阶段攻读专业都是“模式识别与智能系统”。   钟钊的博士学位论文是《深度神经网络结构：从人工设计到自动学习》，其论文主要从特定任务的神经网络结构入手，人工进行了深度神经网络结构的修改和设计，并在此基础上针对自动化神经网络结构设计方法展开了深入研究。   此外，钟钊还在商汤实习期间也发表了 AutoML 相关的论文《Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation》，被 CVPR 接收，并做了 Oral 报告。在这篇论文里，钟钊和他的同事提出了一种称为 BlockQNN 的分块网络生成 pipeline，能够自动构建高性能神经网络，而且在最终性能方面也有独特的优势。

论文地址：

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhong_Practical_Block-Wise_Neural_CVPR_2018_paper.pdf

秦通

  秦通本科毕业于浙江大学，博士毕业于香港科技大学，其研究兴趣主要包括机器视觉 SLAM，视觉惯导融合，多传感器定位。        
根据《钱江晚报》的消息，2011 年秦通就读于浙江大学，2014 年成为浙江大学 ZMART 队的队长。这支队伍在 2017 年的比赛中，他们研发的智能无人机在 10 分钟内，成功的将3个扫地机器人赶过 400 平方米正方形场地指定的一条边，创下了当时的全球最佳纪录。2018 年，浙大 ZMART 队勇夺国际空中机器人大赛世界冠军。   秦通还在IEEE TRO、ICRA、IROS、ECCV等国际顶级期刊和会议发表多篇论文，并获得IEEE IROS 2018最佳学生论文奖。                  此外，秦通在香港科技大学期间的开源项目也颇受关注。去年 10 月，秦通还在网上开了公开课，专门讲“视觉惯导里程计时差的在线标定”，已经是业界名人。

VINS-Mono: 

https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono (1400 Star) 

VINS-Mobile: 

https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile (800 Star) VINS-Fusion: 

https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion (400 Star)

管高扬

  除了 AI 之外，华为对通信和物联网技术的重视程度也体现在上面人才名单里，比如处于薪资第二档的管高扬。   管高扬毕业于浙江大学计算机科学学院，研究物联网与无线通信等方向。据《钱江晚报》的消息，管高扬在物联网系统与网络课题组主要负责研发物联网快速开发系统TinyLink 和「云-端」一体化开发系统。   他的代表性的工作是发表在 ACM MobiCom 2017 年上的关于 TinyLink 的论文，TinyLink 是董玮教授小组提出了一种新型物联网开发方法，可以大大加速物联网原型系统的构建。   其他博士的成果就不一一列举了，可以确定的是，这些博士除了出身名门，研究方向热门之外，基本都有一些扎实的工作或者亮眼的成绩傍身。毕竟，职场是要靠实力说话的。   目前，绝大部分公司都是对其薪资待遇严格保密的，华为如此高调地官宣，肯定也有宣传的因素。不过，华为也在其官方邮件中表示，他们将用顶级的挑战和顶级的薪酬去吸引顶尖人才，今年将从全世界招进 20-30名天才“少年”，今后逐年增加，以调整华为的作战能力结构。   这也意味着， 这一次的宣传不只是一次面子工程，而是基于未来长期对顶尖人才需求的考虑。 实际上，不仅华为需要需要顶尖人才，随着人工智能融入各行业，企业面临技术转型，所有企业都发展的核心都离不开人才，而近两年随着人才培养的专业化、系统化，技术与产业的发展趋势，业内竞争愈发激烈。   对于个人来说，想要成为技术和产业亟需的人才，选择和努力同样重要。在技术发展如此之快的今天，终身学习是每个人都必须具备的能力，特别是 AI 领域。   那么想了解 AI，学习 AI，应用 AI，要如何做到？   2019 年 9 月 6-7 日，由中国 IT 社区 CSDN 主办的 AI ProCon 2019（ AI 开发者大会） 。大会将有近百位中美顶尖 AI 专家、知名企业代表以及千余名 AI 开发者齐聚北京，进行技术解读和产业论证。大会除 Keynote 外，还专设 9 大 AI 技术专题：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、推荐系统、5G 驱动 AIoT、AI 开源、AI+小程序、AI+DevOps。   只有在现场，亲身感受技术的碰撞与思想的交锋，才能从别人的实践中找到自己需要的答案。               本次大会，我们邀请到了多位一线公司的知名技术专家，为大家分享技术实践和技术落地，希望帮助参会者真正解决工作中的切实难题。

机器学习

• 袁进辉，北京一流科技公司创始人&CEO（专题出品人）

• 卢一峰，Google Brain 资深工程师，主导研发了 Google 第一款 AutoML 产品Cloud AutoML Vision

• 杨非，好未来 AI Lab 算法科学家

• 唐博，滴滴出行资深软件工程师，负责机器学习平台调度系统

• 陈伟，搜狗 AI 交互技术中心高级总监，语音交互技术负责人

计算机视觉

• 王华彦，快手硅谷实验室负责人（专题出品人）

• 杨睿刚，百度研究院三维视觉首席科学家，机器人和自动驾驶实验室负责人

• 王乃岩，图森未来合伙人&首席科学家

• 石建萍，商汤科技研究总监

• 张祥雨，旷视研究院主任研究员、基础模型组负责人

自然语言处理

• 张俊林，新浪微博机器学习团队 AI Lab 负责人（专题出品人）

• 初敏，思必驰副总裁总裁、北京研发院院长

• 周力，微软小冰全球首席架构师及研发总监

• 崔一鸣，科大讯飞 AI 研究院资深研究员

• 邵浩，上海瓦歌智能有限公司总经理，狗尾草科技人工智能研究院院长

知识图谱

• 袁晶，华为云语音语义域负责人、首席科学家（专题出品人）

• 王昊奋，乐言科技 CTO

• 张伟，阿里巴巴业务平台商品知识图谱负责人

• 肖仰华，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室负责人

• 张富峥，美团点评 NLP 中心，知识图谱算法负责人

推荐系统

• 朱小强，阿里资深算法专家，现任阿里妈妈深度学习算法平台负责人、兼任定向广告&信息流广告排序技术团队负责人（专题出品人）

• 殷大伟，京东集团高级总监，负责管理推荐工程团队

• 唐睿明，华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员

5G 驱动 AIoT

• 韦青，微软（中国）首席技术官（专题出品人）

• 孙松林，教授，博士生导师，北京邮电大学信息与通信工程学院多媒体教研中心主任，IEEE高级会员、中国计算机学会CCF高级会员、ACM会员

• 梁家恩，云知声董事长、CTO

• 王强，华为 IoT 服务产品部总经理

• 肖江，金山云 AIoT 事业部高级研发总监

AI开源

• 林伟，阿里巴巴资深算法专家，阿里妈妈搜索广告排序和机制算法负责人

• 马超，亚马逊 AWS AI 应用科学家

• 何亮亮，小米深度学习框架负责人

AI+DevOps

• 黄哲铿，中通商业 CTO，前 1 药网技术 VP、海尔农业电商 CTO、1 号店技术总监，畅销书《技术管理之巅》作者，“技术领导力社区”发起人（专题出品人）

• 腾圣波，阿里巴巴高级技术专家

• 蒋凡，饿了么高级科学家

AI+小程序

• 俞玶，Google Brain 工程师，TensorFlow.js 项目负责人，曾担任 Google Attribution 平台技术负责人

• 陈胤立，小米快应用技术总监

  更多重磅嘉宾正在确认中……（最终出席嘉宾以现场为准）   特别提醒！我们为热爱学习，渴求成长的开发者们准备了 限量优惠票 ，扫描下方二维码，即享折扣。        

社群福利

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