随着人工智能模型规模的不断膨胀，从BERT到GPT，再到各类视觉大模型，计算资源与部署成本的压力日益凸显。如何在保持模型性能的同时显著降低其复杂度，成为工业界和学术界共同关注的核心问题。在这一背景下，模型压缩技术应运而生，而其中“自动剪枝”作为关键手段，正经历一场由神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）驱动的范式革新。
传统剪枝方法通常依赖人工设定的规则或启发式策略，例如按权重大小、梯度信息或通道重要性进行裁剪。这类方法虽有效，但往往缺乏全局优化视角，容易陷入局部最优，且需大量调参经验。更重要的是，剪枝后的结构固定，难以适配不同硬件平台或任务需求，限制了其泛化能力。
近年来，将NAS引入模型压缩领域，为自动剪枝开辟了全新路径。NAS本质上是一种自动化设计神经网络结构的技术，其核心在于构建一个可学习的搜索空间，并通过优化算法（如强化学习、进化算法或基于梯度的方法）从中找到性能最优的子结构。当这一思想与剪枝结合，便催生出“基于NAS的自动剪枝”新范式：不再简单地“删减”冗余参数，而是将剪枝过程视为在原始大模型中“搜索最优稀疏子网络”的优化问题。
在这种新范式下，整个压缩流程高度自动化。系统首先定义一个包含多种可能剪枝策略的超网络（supernet），其中每一层的通道数、注意力头数、甚至模块类型均可动态调整。随后，通过可微分NAS（如DARTS）或一次性训练（one-shot NAS）等高效搜索机制，在验证集上联合优化子网络结构与模型参数。最终输出的不仅是一个轻量模型，更是一个在精度、延迟、能耗等多目标约束下经过精细权衡的定制化架构。
该方法的优势显而易见：一是搜索过程端到端可导，能充分利用数据驱动的方式发现人类难以直觉判断的高效结构；二是生成的模型天然适配特定硬件，例如在移动端优先保留低内存带宽操作，在GPU上则倾向高并行度模块；三是具备良好的迁移性，同一套框架可应用于CNN、Transformer等多种主流架构。
当前，基于NAS的自动剪枝已在多个前沿研究中取得突破。例如，Google提出的AMC（AutoML for Model Compression）首次将强化学习用于通道剪枝；后续工作如ProxylessNAS、Once-for-All等进一步提升了搜索效率与泛化能力。更近期的研究甚至将剪枝、量化与知识蒸馏统一纳入NAS框架，实现多维度协同压缩。
当然，挑战依然存在。搜索空间的设计、评估指标的合理性、以及训练开销的控制仍是亟待解决的问题。但不可否认的是，以NAS为核心的自动剪枝正逐步取代传统手工方法，成为模型压缩领域的主流方向。
展望未来，随着绿色AI与边缘智能的兴起，高效、自适应、可定制的模型压缩技术将愈发重要。基于NAS的自动剪枝，以其强大的自动化能力与结构优化潜力，无疑将在推动AI普惠化、轻量化进程中扮演关键角色。
