华为车BU，首次公开招聘「天才少年」 编辑| 智能车参考 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 华为车BU，呼唤「天才少年」。 「天才少年」是任正非在2019年亲自发起的项目，成立5年，群星璀璨。 这期间虽然也有「天才少年」加入车BU，但以车BU的名义，对外公开招募，还是首次。 条件：不限学历和学校。 薪酬：未知。但年薪肯定是百万级。 重金招募，华为车BU呼唤精兵强将，只攻一个山头： 智驾，智驾还是智驾！ 华为智能车，开招天才少年华为车BU招募「天才少年」，要做什么？ 围绕智能驾驶，华为车BU给出了五大课题，有两个关键词： 端到端 大模型 具体到端到端架构方面，华为给出了两个课题。 第一，端到端智能驾驶模型，可拆解为三个难题： 感知和规控的多任务共同训练 闭环训练 网络推理的低时延 第二，AI端到端控车技术研究，也就是如何根据数据驱动，让AI开的更像人，并且能不断进化。 大模型方面，同样是两个，一是感知侧的： 设计和训练智驾感知大模型，让感知模型具备通识推理能力。 另一个是规控侧： 构建大模型，还有泛化高质量的数据集，提升规控网络对复杂场景和逻辑推理的建模能力。 最后还有，端到端大模型结合带来的，自动驾驶系统仿真测试验证的挑战。 上述这些问题，既是招聘「天才少年」的需求，同时也反映出，华为自身智驾系统面临的瓶颈，考虑到华为在智驾领域的生态位，这些很可能也是行业面临的共性问题。 不只是华为车BU，搜索相关信息会发现，华为数字能源也在招「天才少年」。 数字能源是和终端、车BU并列的华为战略部门之一，智界S7、问界M9和理想MEGA等搭载的电机，其实都是归属于数字能源部门的解决方案。 数字能源可以看作华为在电动化上的发力点，其招募页面上同样列出了五大课题，有三个和汽车直接相关： 高热流芯片冷却先进热技术，解决超充带来的芯片散热、冷却等问题。 高安全长寿命电池，目标寿命超26年。 锂电池数字化AI建模，影响电池的设计、制造和生产。 车BU和数字能源，两大部门同时招募「天才少年」，体现了华为对智能车产业的重视和雄心——华为要引领电动化和智能化发展。 毕竟，自内部立项那天起，「天才少年」就肩负着特殊使命： 拖着世界往前走。 「华为天才少年」项目「天才少年」是任正非于2019年6月在内部发起的项目。 网络流传的文件显示，任正非在当时指出，华为未来要“拖着这个世界往前走。”这句话，也成为华为后来招募「天才少年」的Slogan。 随后任正非透露了「天才少年」的招募计划，第一批先招20-30名，他表示这些「天才少年」能“激活我们的队伍”。 很快，华为落实了「天才少年」计划，但据说招聘流程非常严格，光流程都要经历7轮左右，最终还要通过总裁面试。 首次招募了8名，薪酬实行年薪制，分成89.6-100.8万元、140.5-156.5万元、182-201万元三个区间。 △这里1号钟钊划重点，后面要考根据给出的薪酬，参考流传较广的华为定级方案，「天才少年」定级应该是在18级或19级： 高薪酬，是外界对「天才少年」的最直接印象。 但高薪酬背后，「天才少年」所从事的工作，长期不为外界所知。 大家熟悉的稚晖君，也更多的是通过他的视频，了解到他个人的活动。 直到立项两年后，华为才第一次主动披露「天才少年」的成果。 2021年11月，华为心声社区出现了一篇文章《种下一颗种子，繁衍成一片森林》，介绍了前图中排在首位的钟钊的事迹。 钟钊当时带领团队，仅用不到1年的时间，带领团队将AutoML算法(Automated Machine Learning)应用到了千万台华为手机上，解决了图像像素处理算法的一大痛点。 后来外界还报道了车BU的一位「天才少年」，黄青虬，毕业于香港中文大学，2020年入选「天才少年」计划，加入华为车BU。 再后来他带队解决了激光雷达上车极狐的算法问题。 黄青虬加入时，车BU尚处于初创时期，智能驾驶也还不像今时今日这般深入人心。 现在，车BU来到新的阶段，智能驾驶也迎来了新的技术范式，面临着新的瓶颈，比如当前的感知模型通识能力不好，处理L3的Corner Case比较棘手。 更多新的挑战，呼唤更多英才。 车BU冲在前面，招募「天才少年」，这对行业也是个利好： “种下一颗种子，繁衍成一片森林。” 曾经有人问起任正非，ChatGPT等颠覆式创新都是初创企业去做的，除了待遇，公司在制度上能不能给年轻人一些资源上的鼓励，鼓励大家去突破、创新、敢于挑战？ 任正非回应说: 我们不能垄断人才，员工想出去创业或到其他公司去，人尽其才发挥他的价值，对国家都是有用的。 推荐阅读 MIT新晋副教授何恺明《计算机视觉进展》课程，附Slides与资料下载 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！