学霸的黑科技时代学霸需要创业吗 _生活百科

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智东西（公众号：zhidxcom）
编译 | 屈望苗
编辑 | 江心白
据外媒报道，美国AI数据标签公司ScaleAI于当地时间4月13日宣布，在最新一轮融资后，其估值为73亿美元。
ScaleAI由19岁的王于2016年创立，为Waymo、丰田、Lyft等客户公司提供机器学习的数据标注服务。

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王，ScaleAI的创始人
一、19岁小伙创立，曾签下美国军方大单 2016年，年仅19岁的王从麻省理工学院退学。同年，在完成了硅谷创业支持公司YCombinato的孵化项目后，他与22岁的郭露西一起创立了ScaleAI 。
王出生在美国新墨西哥，他的父母是物理学家。早在高中的时候，因为在编程比赛中的出色表现，王就接连收到科技公司的工作邀请，开始了他在硅谷的职业生涯。
在一次采访中，王回忆说，“在硅谷工作的那段时间，我看到了人工智能领域的各种问题，所以我明白了机器学习的重要性。”

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王(左一)和斯迈员工
Scale帮助企业组织和标记用于训练AI系统的数据。这个过程通常需要标注成千上万个例子。
从自动驾驶汽车图像和视频数据的初步处理，到为金融、物流企业和政府提供广泛的视觉和自然语言数据支持，Scale已经成为该领域的主要公司之一。
王告诉美国媒体《财富》杂志，该公司去年的销售额翻了一番，预计在12个月内实现1亿美元的收入。
2020年9月，这家年轻的独角兽企业首次与美军达成合作，一举拿下美国国防部9100万美元的账单，协助美军测试、开发和更新机器学习和AI的标注数据集。
在线支付服务提供商PayPal和社交网站Pinterest都是Scale的客户，该公司还与丰田和通用汽车等主要汽车制造商合作。此外，公司的员工人数也从去年的100人左右增加到了300人。
机器学习正在逐渐取代传统的软件编程，帮助公司实现任务自动化。“数据就是新代码。数据是系统建设、培训和测试的基础和关键。“公司需要像过去使用和操作代码一样使用和操作数据。”
自二、训练AI“黑科技”，数据标签助机器学习五年前成立以来，Scale的业务已经从简单的数据标记发展到一整套基于软件的服务。它可以帮助企业收集、注释、管理和清理数据，并基于这些数据建立和监控机器学习模型。
其中，一个名为Nucleus的软件包可以让客户快速找到数据中可能降低AI算法性能的错误标签，为数据添加新的标签，并训练更多AI系统的弱点来提升其性能。
/pgc-image/SUej1A644E5n1w" />Scale Nucleus系统示意图
“在所谓的90%或95%准确率下，失败率也并不是均匀分布的，”特斯拉前高级机器学习工程师、如今领导Scale Nucleus团队的罗素·卡普兰（Russell Kaplan）说。
所有的AI系统都有统计偏差，即犯错的倾向。这些错误通常涉及“边缘情况”，即在训练数据中没有充分体现的罕见事件。
卡普兰将Nucleus比作软件调试工具，但它被用于数据，而非软件代码。

三、半年内估值翻一倍，形势向好美国时间4月13日，Scale宣布已在最新一轮投资中筹集3.25亿美元。此次融资使该公司自2016年成立以来筹集的风险资本总额超过6亿美元。
2019年8月，Scale获得美国风投机构创始人基金（Founders Fund）的1亿美元投资，凭借10亿美元的估值一跃成为硅谷最年轻的独角兽企业之一。Scale AI还陆续收到了Index Ventures、Accel、Coatue Management的投资。
2020年12月，Scale在上一轮融资后估值1.55亿美元，而此轮融资后其估值已经是这一数值的两倍多。
最新一轮的投资由美国投资公司Dragoneer、Greenoaks Capital，以及科技投资公司Tiger Global领投，投资管理公司Wellington Management和Durable Capital也参与了这轮融资。
Wang在接受采访时透露，公司目前没有计划上市，但“一直在关注市场” 。亚马逊前高管杰夫·威尔克（Jeff Wilke）将作为CEO特别顾问加入Scale 。

结语：由机器学习衍生，数据标注自动化随着AI技术的发展，用于机器学习的数据标签催生了一个全新的行业。帮助企业对数据进行标签的公司如雨后春笋般涌现。对于想从人工智能热潮中获利的投资者来说，数据标签和管理已经成为一种流行的“掘金”方式。
旧金山初创公司Labelbox运营着一个软件平台，帮助企业管理数据标签任务，这家公司的融资总额达到了3900万美元。还有特拉维夫的初创公司Dataloop，在2020年10月完成了1100万美元融资。
AI算法大大提高了数据标注的效率，这种算法为主、人工为辅的标注模式指明了未来机器学习训练数据整理的趋势。
【学霸的黑科技时代学霸需要创业吗】来源：Fortune

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