新融得的资金可让Scale快速推进人工智能与机器学习协同工作

自动驾驶车辆需要很多很多数据。根据研究和咨询服务机构兰德公司(Rand Corporation)的研究，自动驾驶车辆必须驾驶数亿甚至数十亿英里来证明自己的安全性。Waymo等公司正在顺利进行此项工作，每辆自动驾驶车辆一年平均产生300太字节的数据。但收集数据并不是唯一的难题，标记数据，即允许汽车计算机模型识别并从中学习的数据标记则是另一个难题。

据外媒报道，总部位于旧金山的Scale公司正是向自动驾驶车辆制造商提供传感器融合标注API(Sensor Fusion Annotation API)的供应商，以加速数据标记处理。该公司由麻省理工学院(MIT)的21岁计算机科学家Alexandr Wang于2016年创立。当地时间8月7日，Scale宣布其融得了由Index Ventures、Accel和Y Combinator领投的1800万美金。

Wang在一份声明中表示：“我们新融得的资金可让Scale快速推进人工智能与机器学习协同工作，使得创建训练数据的艰巨的手工过程变得轻而易举。基于AI的应用本质上取决于输入数据的质量，我们相信我们的人机集成系统可为客户提供驱动AI应用所需的精确度。我们很自豪自动驾驶车辆领导者(还有其他行业)将Scale作为他们开创性工作不可或缺并且信任的一部分。”

Scale结合使用人工数据标记员和机器学习算法，对来自Lyft、通用汽车(General Motors)、Zoox、Voyage、nuTonomy和Embark等客户的原始、未标记的数据进行分类，然后以可扩展数据集的方式返还。该公司的合同工负责审查来自汽车的图像、雷达、激光雷达数据(以及其他传感器数据)，确保自动驾驶车辆能够正确识别道路上的行人、骑自行车车手以及其他物体，并且根据需要进行修正。

Scale的系统目前一共已经标记了200,000,000英里的自动驾驶车辆的行驶数据，并且最近将其工作扩展道路机器人、无人机、虚拟助手以及严重依赖AI的“其他解决方案”。