AI算法的小鲜肉：开放自己，汇聚智慧

初中毕业那年，我到美国求学，后来进入南加州大学一直读完硕士。在美国，对于优秀学生的标准，不但要求成绩好，还特别看重学生的综合能力，如艺术能力、领导力、社会责任感等。在这里，我极大地锻炼了自己。从高中起，我作为圆号手参加了学校乐队，业余时间当过义工……。不过收获最大的，是我在大学期间，组织了一支成绩出色的华人足球队，这样的锻炼让我明白把大家的力量组织起来，发挥每个人的特长，就会爆发出惊人的力量。

　　2016年，华为在洛杉矶校园招聘，恰好我提前一年修完了所有课程，顺利收到了offer，入职消费者BG手机二部产品测试部。后来手机产品线成立AI技术应用部，我有幸被推荐到这个新部门。以前有一些同学和朋友是学AI的，常听他们说 Machine Learning 之类，挺有意思。我的专业不是AI，为了弥补基础理论的薄弱，我开始了“恶补”和“速成”模式。白天，整个部门的服务器都是我的，各种学习材料、前人总结我统统拿来学习，请教老员工帮忙分析代码结构。晚上，网络上有丰富的课程资源，我自修了斯坦福等名校的AI公开课程。一段时间下来，总算觉得摸到门儿了。
　　为了更好地提升手机拍摄品质，提升产品竞争力，产品规划了拍摄超分辨率的功能——在放大画面拍照的情况下仍能保持清晰的画质，并且要求在年内落地到mate10项目中。在终端业界,这项技术没有商用首例，并且在手机计算资源有限的情况下做到实时处理，实现难度可想而知。这个任务落在了我和另外一名只比我早两个月入职的同事张运超身上。

　　为了达成目标，我们与其他两个部门成立了一个联合攻关项目组，我和运超还主动与俄研所专家、国内一所大学开展合作。得益于站在巨人的肩膀上，在专家的帮助下，我们取得了不错的开端。但是随着研究和算法的深入实现，我们发现当前的算法方案不但效果和速度无法达到预期，而且基本暂无商用价值。在几乎绝望的时候，我们仍不想放弃,一直坚持苦苦寻找出路，思考是否可以转换思路，有其他路径来解决这个难题？
　　为了打开思路，我们又启动了一轮和各方专家的探讨交流。在和合作高校的老师不断讨论和反复的思想碰撞中，忽然想到了另外一个开展方向，可以大大提高效率。经过快速验证可行性后，我们及时调整了研究策略。此时距离交付最终版本的时间点已经很近了。为了与专家更高效地沟通，我邀请俄研专家到北京一起攻关，做算法商用的最终冲刺。俄研专家果然名不虚传、高屋建瓴，常常一句话点醒我们困扰很久的问题。最终我们的算法成功交付，领先业界的高品质的拍照功能，成为了Mate10的一大惊艳卖点。

　　Mate10向全球发布那天，我激动不已。回想整个过程，一个新手工程师，可以与全世界优秀的人一起，与他们碰撞交流，创造出新卖点，完成自己在华为的新人秀。工程师就是要解决新问题，做出新东西，张开双臂，创意就在手中。

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