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人工智能革命正在这个由技术驱动的世界中展开着，但事实证明，一些最心目中的卫士角色依然是由人类扮演着。近日，一家取名为Scale的初创公司宣告其早已取得1800万美元的B轮融资。该公司与一群承包商合作，对视觉数据展开审查和分类，目的是要在双边市场模式下训练人工智能系统。
该公司的首席执行官AlexandrWang今年年仅21岁，是麻省理工学院的毕业生。2016年，他和他的朋友LucyGuo联合正式成立了这家公司。用他的话来说，他们的目标是将Scale的业务拓展为“人工智能界的AWS，获取多种服务，协助企业建构人工智能算法。
”“我们的任务是减缓人工智能应用于的研发。”Wang说道，“第一个产品是视觉数据标签，但在未来，我们期望需要获取更加普遍的产品。”Wang在拒绝接受专访时拒绝接受就该公司的估值置评。但Pitchbook数据认为，这轮融资实质上在今年5月就完结了。
Scale融资后的估值目前早已超过9350万美元，融资后于7500万美元。该公司自2016年正式成立以来经历了很多事情，取得的利润也不容极强。去年营收快速增长了15倍，仅有来自个人客户的收益就超过了数百万美元。不过，该公司没透漏明确数字。
如今，Scale享有承包商大约1万名，它与众多正在研发自动驾驶汽车系统的企业合作，比如通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise、LyftZoox、Nuro、Voyage、nuTonomy和Embark。这些公司通过Scale的API向承包商发送到完整的、无标签的数据集。Scale的API与客户的激光雷达和雷达数据集一起获取语义拆分、图像注解和传感器融合等服务。该公司回应，它总共标示了长约20万英里的自动驾驶汽车搜集的数据。
不过，自动驾驶汽车公司并不是Scale唯一的客户对象。Scale还与Airbnb和Pinterest等几家非汽车公司合作，协助它们创建基于人工智能的视觉搜寻和引荐系统。
荐个例子，Airbnb正在找寻更好的方法，期望需要确认什么样的房屋客户不会讨厌，什么样的房屋客户不讨厌，同时也开始为客户获取一些其他方式协助他们寻找适合的招待点，某种程度是考虑到方位和房间的数量。这一点在城市里特别是在最重要，因为在城市里面对的自由选择过于多，你有可能深感眼花缭乱，所以只想有针对性地在同住可能性较为大的几个中作出自由选择。
近期一轮融资是由Index领有投，现有投资者Accel和硅谷知名的创业孵化器YCombinator（产卵出有了Scale）也参予了本次融资。除此之外，一些稍有名气的新个人投资者也有份重新加入，如Dropbox首席执行官DrewHouston和JustinKan。这两位是YCombinator的同事，现在都沦为了其他由YC产卵出有的创企的普通投资者。经过这轮融资后，Scale的融资总额早已超过2270万美元。
作为YC夏季训练营的一员，当Scale于2016年7月首次公开发表亮相时，就将自己定义为亚马逊的“土耳其机器人”（MechanicalTurk）的一种更加智能的替代方案，专门用作符合人工智能系统的市场需求。比起起典型的微任务对Turker的拒绝，这些系统必须更好的交互和微小的号召。“我们正在全面研究AI。”Wang说道，“我们的目标是沦为AI淘金热潮的一把锐利的镐斧。
”该公司早期的工作覆盖范围普遍，牵涉到到很多应用程序，其中还包括分类/内容审查、较为、mRNA和电话调用。但最近，许多自动驾驶汽车公司对它展现出出有很大的兴趣，尤其是该公司需要对道路上有可能经常出现的图像展开辨识、解读并且分类的能力。
这种辨识能力只有人类在经过训练之后才不具备。例如，需要辨识一辆小型摩托车和一辆货车，还能辨识一个人身上沥青或花岗色彩的衣服。如果用一个很普通的照相机来辨识，这很有可能就像一块沥青或其他东西。
“这个人工智能，自动驾驶汽车的子市场在我们发售之后确实开始飞速发展，而这一部分仍然是我们的杀手锏。”Wang说道。
我与许多自动驾驶汽车公司及他们的合作方交流过，我的经验就是许多公司对他们的数据十分慎重，甚至创建整个公司部门来协助管理IP，这样就没有人不会和别人共享他们所告诉的信息，但他们依然可以互相获益。Wang回应，Scale的客户也是如此，他们对数据隐私性的拒绝十分低。Scale独有的卖点之一就是，它不仅提供数据辨识服务，而且保证系统会为自己或其他公司保有任何数据。
“我们会在有所不同的数据竖井之间共享信息，这一点很确切。”Wang说道，“这些公司十分脆弱，所有人工智能公司都对自己的数据及其下落十分脆弱。作为合作伙伴，我们需要取得信任，因为我们会向任何其他方共享或出售数据。
”Scale用于人工智能来协助自由选择承包商。“我们早已创建了一些算法和人工智能来审查和培训承包商，”Wang说道。在培训中，“我们获取对系统，并确认他们的已完成情况否符合标准。
为了保证他们的工作质量，我们的算法不会检查他们在做到什么，并根据我们的模型展开检验。我们实质上有很多种算法。”对于那些通过公共网络（如Pinterest或Airbnb）来获取数据的客户，Scale能容纳一个更加普遍的承包人群体，其中有可能还包括全职妈妈、学生或其他想赚额外收益的人。
对于那些对正在分析中的数据展现出得很脆弱的客户（比如汽车公司）来说，情况更加受限，有时还包括Scale掌控机器用于的中心，以及控制数据集查阅方式的中心。这就说明了为什么Scale某种程度专心于提升承包商数量，没将其作为公司快速增长业务的唯一途径。Wang说道：“我们注意到，如果他们花上更加多的时间在这上面，他们一定会做到得更佳。”Wang回应，B轮融资将用作为现有客户不断扩大在视觉数据分析领域的工作种类，并逐步减少文本等其他类别的数据。
“我们的第一个目标是为客户改良现在用于的算法。”他说道。“对于系统的精确度，他们的拒绝是没下限的，越高就越好，而且他们必须大大地向人工智能获取更好的数据。
我们所有的客户都有这个问题，这个问题后遗症了大家许久。”第二个目标是要使外部驾驶员和视觉数据集更为多样化，他说道。“目前，图像处理、机器人或其他感官挑战方面获得了很多顺利，但我们知道想要沦为人工智能世界的基础，研发出有更加多的新应用于，还包括文本和音频。这是将资金用作向这些领域扩展的另一种用途。
”“基础”这个词十分关键。“或许Scale有潜力沦为相连和推展人工智能世界的基础力量。”IndexVentures的普通合伙人MikeVolpi在一份声明中回应。
“尤其是对于自动驾驶汽车行业来说，无论最后谁不会落败，Scale都能很好地接管一个新兴的数据注解领域，占有不利地位。Wang早已召募了一支才华横溢的技术团队来应付这一挑战，他们在如此较短的时间内夺得了众多客户，变革十分显著。
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