AutoML十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年AutoML还是“Google AutoML小众实验+手工NAS搜索”的学术时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA大模型原生AutoML+量子加速自进化HPO+亿级在线意图级自适应+全域具身实时优化”的普惠智能时代，中国从跟随Google AutoML跃升全球领跑者（华为MindSpore AutoTune、阿里PAI AutoLearning、百度AutoML、DeepSeek等主导），AutoML渗透率从<5%飙升至>80%，调优效率提升100000倍+，最优模型发现时间从周级降至秒级，推动AI从“专家手工调参”到“人人实时自适应智能”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工NAS+初代自动化时代

• 核心特征：AutoML以手工网格/随机搜索+初步NAS（Neural Architecture Search）为主，效率低、依赖专家，主要小模型架构搜索。
• 关键进展：
  • 2015年：Google AutoML概念初探。
  • 2016–2017年：Auto-WEKA/Auto-sklearn贝叶斯优化。
  • 2018年：ENAS/DARTS高效NAS，中国阿里/华为初代AutoML。
• 挑战与转折：搜索空间爆炸；多保真+并行优化兴起。
• 代表案例：Google AutoML Vision，中国初代产业化几乎为零。

2. 2019–2022：多保真并行+大模型调优时代

• 核心特征：Hyperband/BOHB多保真+异步并行+NAS+HPO联合，效率50–1000倍，支持千亿大模型初步调优。
• 关键进展：
  • 2019年：Hyperband早停+BOHB结合。
  • 2020–2021年：Optuna分布式+百度AutoML。
  • 2022年：华为MindSpore AutoTune+小鹏智驾AutoML。
• 挑战与转折：万亿参数空间巨大；大模型专用AutoML+VLA兴起。
• 代表案例：华为盘古千亿AutoML，百度文心多任务调优。

3. 2023–2025：大模型VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+端到端VLA意图级AutoML+量子加速贝叶斯+亿级仿真在线自进化，效率>100000倍，实时自适应。
• 关键进展：
  • 2023年：Optuna+VLA AutoML，DeepSeek/阿里通义千问万亿调优。
  • 2024年：量子混合贝叶斯+自进化调度。
  • 2025年：华为盘古AutoML + DeepSeek万亿 + 小鹏/银河VLA AutoML，秒级意图级自适应调优，普惠7万级智驾/机器人。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级VLA实时AutoML自适应），银河通用2025人形（量子级自进化超参优化）。

一句话总结

从2015年手工Grid周级暴力搜索的“专家调参地狱”到2025年VLA量子自进化的“秒级意图级自适应”，十年间AutoML由暴力枚举转向智能自进化，中国主导贝叶斯→多保真→VLA AutoML+量子加速创新+万亿模型实践+普惠下沉，推动AI从“下游任务手工调参”到“全域实时自适应自进化”的文明跃迁，预计2030年AutoML效率提升百万倍+全域永不失优自愈。

数据来源于Optuna/DeepSpeed/Hyperopt官网及2025年行业报告。