去年小米上市前披露的招股書顯示，公司1.45萬名全職員工（目前接近2萬）中，研發(fā)人員占比達到38%。無疑，正是這些工程師們澆筑了小米產(chǎn)品茁壯成長的肥沃土壤。

今天中午（2月19日），雷軍興奮地轉(zhuǎn)發(fā)了小米團隊最新出爐的論文，即在基于彈性搜索在圖像超分辨率問題取得新突破，且模型已經(jīng)開源，雷軍表示成果“令人震驚”，他還向小米AI團隊表示祝賀。

根據(jù)PaperWeekly的摘要介紹，“這篇開源論文屬于目前很火的AutoML Neural Architecture Search。具體來說，在相當(dāng)?shù)腇LOPS下生成了多個模型，結(jié)果完勝ECCV 2018明星模型CARNM（乘加數(shù)參數(shù)數(shù)量少，PNSR/SSIM指標(biāo)高，文中稱dominate），這應(yīng)該是截止至2018年可比FLOPS約束下的SOTA（涵蓋ICCV 2017和CVPR2018）。而達到這樣的效果，論文基于一臺V100用了不到3天時間。

此外，論文還給出了幾個前向模型。要知道上一篇論文中他們初步結(jié)果是擊敗CVPR 2016，才半個月時間就提升這么大，這也進一步驗證了Automl NAS技術(shù)的強大和可怕。需要指出的是，該項技術(shù)具有一定的普適性，理論上可以應(yīng)用于任何監(jiān)督學(xué)習(xí)，值得關(guān)注和學(xué)習(xí)?！?/p>

與網(wǎng)友評論互動中，雷軍還指出“現(xiàn)在相機技術(shù)高度依賴人工智能圖像技術(shù)的進步！”不難猜測，這些前沿性的科學(xué)研究將會對未來小米的軟硬件產(chǎn)品助力。

資料顯示，小米2017年的研發(fā)費用為32億元。