智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 屈望苗
編輯 | 江心白
智東西4月15日消息，據(jù)外媒報道，美國AI數(shù)據(jù)標簽企業(yè)Scale AI于當?shù)貢r間4月13日宣布，最新一輪融資后該公司估值73億美元。
Scale AI由時年19歲的Alexandr Wang在2016年創(chuàng)立，先后為美國自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo、豐田汽車Toyota、美國網(wǎng)約車公司Lyft等客戶公司提供用于機器學習的數(shù)據(jù)標記服務(wù)。
▲Scale AI創(chuàng)始人Alexandr Wang
一、19歲小伙創(chuàng)立，曾簽下美國軍方大單
2016年，年僅19歲的Alexandr Wang從麻省理工大學輟學，同年在完成了硅谷創(chuàng)業(yè)扶持公司Y Combinato的孵化項目后，和22歲的Lucy Guo一同創(chuàng)辦了Scale AI。
Alexandr Wang出生在美國新墨西哥州，父母均是物理學家。早在高中的時候，Wang因在編程比賽上的出色表現(xiàn)，陸續(xù)接到科技公司的工作邀約，并在硅谷開啟了自己的職業(yè)生涯。
在接受采訪時，Wang回憶道，“我在硅谷工作的這段時間里，看到人工智能領(lǐng)域目前存在的形形色色的問題，因而了解到機器學習的重要性。”
▲Alexandr Wang（左一）和Scale員工
Scale幫助企業(yè)整理和標注用來訓練AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，這個過程通常需要為數(shù)萬個示例添加標簽。
從最初為自動駕駛汽車處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，發(fā)展到如今為金融、物流企業(yè)和政府提供廣泛的視覺和自然語言數(shù)據(jù)支持，Scale已經(jīng)成為了這一領(lǐng)域主要的公司之一。
Wang告訴美媒Fortune，該公司去年的銷售額翻了一番，并且有望在12個月內(nèi)實現(xiàn)1億美元的收入。
2020年9月，這家年輕的獨角獸企業(yè)首次和美國軍方達成合作，一舉拿下美國國防部的9100萬美元大單，協(xié)助美國軍方試驗、開發(fā)以及更新用于機器學習和AI的標注數(shù)據(jù)集。
在線支付服務(wù)商PayPal和社交網(wǎng)站Pinterest都曾是Scale的客戶，該公司還曾與豐田、通用汽車等主要汽車制造商合作。此外，該公司的員工人數(shù)也從去年的約100人增至300人。
機器學習正在逐漸取代傳統(tǒng)的軟件編程，來幫助公司將任務(wù)自動化?！皵?shù)據(jù)就是新的代碼。數(shù)據(jù)是系統(tǒng)建設(shè)、培訓和測試的基礎(chǔ)，也是關(guān)鍵，”Wang說，“公司需要利用和操縱數(shù)據(jù)，就像他們過去利用和操縱代碼一樣?！?/p>
二、訓練AI“黑科技”，數(shù)據(jù)標簽助機器學習
創(chuàng)建五年以來，Scale的業(yè)務(wù)已經(jīng)從簡單的數(shù)據(jù)標記發(fā)展為一整套基于軟件的服務(wù)。它可以幫助企業(yè)收集、注釋、管理和清理數(shù)據(jù)，以及建立和監(jiān)控基于這些數(shù)據(jù)的機器學習模型。
其中，一個名為Nucleus的軟件包可以讓客戶在數(shù)據(jù)中快速找到可能會降低AI算法性能的錯誤標簽，并給數(shù)據(jù)添加新標簽，對AI系統(tǒng)的弱點進行更多訓練來改進其性能。
▲Scale Nucleus系統(tǒng)示意圖
“在所謂的90%或95%準確率下，失敗率也并不是均勻分布的，”特斯拉前高級機器學習工程師、如今領(lǐng)導(dǎo)Scale Nucleus團隊的羅素·卡普蘭（Russell Kaplan）說。
所有的AI系統(tǒng)都有統(tǒng)計偏差，即犯錯的傾向。這些錯誤通常涉及“邊緣情況”，即在訓練數(shù)據(jù)中沒有充分體現(xiàn)的罕見事件。
卡普蘭將Nucleus比作軟件調(diào)試工具，但它被用于數(shù)據(jù)，而非軟件代碼。
三、半年內(nèi)估值翻一倍，形勢向好
美國時間4月13日，Scale宣布已在最新一輪投資中籌集3.25億美元。此次融資使該公司自2016年成立以來籌集的風險資本總額超過6億美元。
2019年8月，Scale獲得美國風投機構(gòu)創(chuàng)始人基金（Founders Fund）的1億美元投資，憑借10億美元的估值一躍成為硅谷最年輕的獨角獸企業(yè)之一。Scale?AI還陸續(xù)收到了Index Ventures、Accel、Coatue Management的投資。
2020年12月，Scale在上一輪融資后估值1.55億美元，而此輪融資后其估值已經(jīng)是這一數(shù)值的兩倍多。
最新一輪的投資由美國投資公司Dragoneer、Greenoaks Capital，以及科技投資公司Tiger Global領(lǐng)投，投資管理公司W(wǎng)ellington Management和Durable Capital也參與了這輪融資。
Wang在接受采訪時透露，公司目前沒有計劃上市，但“一直在關(guān)注市場”。亞馬遜前高管杰夫·威爾克（Jeff Wilke）將作為CEO特別顧問加入Scale。
結(jié)語：由機器學習衍生，數(shù)據(jù)標注自動化
隨著AI技術(shù)的發(fā)展，用于機器學習的數(shù)據(jù)標簽催生了一個全新的行業(yè)。幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進行標簽的公司如雨后春筍般涌現(xiàn)。對于想從人工智能熱潮中獲利的投資者來說，數(shù)據(jù)標簽和管理已經(jīng)成為一種流行的“掘金”方式。
舊金山初創(chuàng)公司Labelbox運營著一個軟件平臺，幫助企業(yè)管理數(shù)據(jù)標簽任務(wù)，這家公司的融資總額達到了3900萬美元。還有特拉維夫的初創(chuàng)公司Dataloop，在2020年10月完成了1100萬美元融資。
AI算法大大提高了數(shù)據(jù)標注的效率，這種算法為主、人工為輔的標注模式指明了未來機器學習訓練數(shù)據(jù)整理的趨勢。
來源：Fortune
