2016年，黄高提出了密集连接卷积网络的大胆设想。起初并不被看好，但他与合作者始终坚持，最终突破了传统深度网络的单向直链结构，提出全局密集跨层连接范式，使神经网络实现“连接数多而计算量少”，进一步提高了运算效率。这项具有开创性的模型，获得了首届世界人工智能大会最高奖SAIL先锋奖，被编入多本深度学习书籍，也被广泛应用于医疗影像处理、人脸识别、文本翻译、语音识别等人工智能应用场景。
探索未知是一件风险和成本很高的事，“拓荒”路上，黄高难免遇到挫折。有时坚持很久却始终没有结果，有时好不容易取得进展，却发现已有研究者抢先一步。“研究受阻，沮丧是难免的。我们需要一股韧劲，坚持下去，将想法最终转化为现实。”黄高说。
服务美好生活，是人工智能的重要使命
黄高的研究大多源于日常生活中的需求，他希望用键盘“搭建”出更多智能生活的美好场景。“服务人们的美好生活，是人工智能的重要使命，也是科技向前发展的重要动力。”黄高说。
去年新冠肺炎疫情发生之初，核酸检测还没有广泛开展，肺部CT是重要的检查手段。但由于医生数量有限，读片速度与诊断准确率均受到影响。曾在博士后期间做过医学影像分析方面工作的黄高开始思考，如何利用人工智能技术减轻医护工作人员的压力。
收集数据、设计算法、开发系统……研究成果很快落地。黄高与解放军总医院等单位联合开发了基于人工智能技术的CT影像快速辅助诊断系统，读图快，准确率约为96%，能辅助医生更好地做出诊断。去年2—3月，这一系统在120多家医院完成病例分析3万余例。
如今，计算机视觉已成为黄高的重点研究领域之一，他在图像识别方面的研究成果，已应用至医疗服务、企业生产、遥感图像等多个场景。“我们正在跟中科院声学研究所合作，研究海底声呐成像中目标的自动识别与跟踪，可以用于海底勘探、救灾等方面。”黄高介绍。