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愷望數(shù)據(jù),做數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的Uber

這是我第一次專訪女性CEO,一位年輕的85后。

自動(dòng)駕駛圈,甚至范圍更廣的科技領(lǐng)域,女性工程師都算得上是稀有“物種”,更別說一家科技企業(yè)的“掌舵人”CEO了。

還沒見面,我便已從于旭在微信聊天里頻繁使用感嘆號(hào),感受到了她的熱情與活力。這也讓我更加期待這次面對(duì)面的交流。

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△于旭及愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)(左二為于旭)

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從運(yùn)營汽車到運(yùn)營人

交流的地點(diǎn)在北京海淀區(qū)的威盛大廈,馬路對(duì)面不到500米就是東升大廈。曾經(jīng),那里是Momenta的辦公室,2016年,于旭離開Uber,來到Momenta負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)收集。

“一開始是做海量眾包數(shù)據(jù)采集。那個(gè)時(shí)候大家有算法,但沒有數(shù)據(jù),旭東(曹旭東,Momenta CEO)就讓我來負(fù)責(zé)。后來我們就負(fù)責(zé)整個(gè)標(biāo)注,然后是數(shù)據(jù)的全鏈條,包括數(shù)據(jù)飛輪的搭建?!?于旭回憶道。

這對(duì)于當(dāng)時(shí)的她是一次全新的嘗試。

在此之前,剛從法國留學(xué)歸來的于旭進(jìn)入了Uber,成為第四號(hào)員工,見證了Uber在國內(nèi)從0到1的階段,自己也在其中完成了Uber運(yùn)營體系與數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建。

“我們當(dāng)時(shí)要解決的問題就是供需之間的匹配,車輛為什么能兩分鐘內(nèi)接單是有一套算法的,但在之前你需要找到足夠多的司機(jī)去匹配需求。到Momenta之后,我發(fā)現(xiàn)做的事和Uber的工作在底層邏輯上是相通的?!闭f到這兒,于旭有些興奮,“只不過我原來運(yùn)作的是車,在Momenta則是運(yùn)作人?!?/span>

隨后,Momenta的數(shù)據(jù)量快速增長,成樂當(dāng)時(shí)TOP級(jí)的存在。但于旭覺得還不夠,應(yīng)該把業(yè)務(wù)繼續(xù)做大,服務(wù)于行業(yè),于是便成立了Momenta的數(shù)據(jù)子公司。但由于背靠自動(dòng)駕駛公司,業(yè)務(wù)的擴(kuò)展產(chǎn)生了局限性,最終便沒有再過多投入精力。

2020年,于旭離開Momenta,加入字節(jié)跳動(dòng)。

“我當(dāng)時(shí)還是那個(gè)想法——做數(shù)據(jù)領(lǐng)域的Uber,所以需要一個(gè)很大的平臺(tái),但又想是非自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,那就只有字節(jié)了?!?于旭說道。

雖然短暫地離開了自動(dòng)駕駛?cè)?,但于旭依然能感受到風(fēng)向的變化。

誰也沒想到,在2018年左右遇冷的自動(dòng)駕駛,隨著汽車智能化的發(fā)展,又找到了新的方向。

從2021年下半年開始,不斷有人找于旭幫忙引薦自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)公司,這讓她強(qiáng)烈地感覺到,自動(dòng)駕駛對(duì)數(shù)據(jù)側(cè)的需求在快速膨脹,猶如Uber網(wǎng)約車剛剛起量時(shí)一般。

“這樣一種強(qiáng)烈的興奮感,就跟當(dāng)時(shí)我即將加入U(xiǎn)ber時(shí)一樣,我感覺,新時(shí)代很快就要來了?!?/span>

2

讓人興奮,才是好生意

因?yàn)槭沁\(yùn)營出身,于旭最初對(duì)AI技術(shù)的感知并不強(qiáng)烈?!暗?dāng)看到技術(shù)算法上的變革后,我意識(shí)到AI時(shí)代,運(yùn)營跟技術(shù)的結(jié)合一定會(huì)產(chǎn)生很多的化學(xué)反應(yīng)?!?/span>

這也是讓于旭興奮的另一個(gè)點(diǎn)。

曾經(jīng)在Uber,是APP和運(yùn)營的結(jié)合,之后是SaaS平臺(tái)和運(yùn)營的結(jié)合,本質(zhì)上是一個(gè)模式。數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域同樣延續(xù)了這樣的模式,這是于旭擅長的。

同時(shí),于旭也看到了行業(yè)的痛點(diǎn)。最典型的,就是數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)團(tuán)隊(duì)缺少自動(dòng)駕駛技術(shù)背景,很難真正理解算法背后的數(shù)據(jù)需求。即便拿到上百頁的標(biāo)注規(guī)則,往往也是一知半解地標(biāo)注。交付后,又會(huì)因?yàn)橛绣e(cuò)誤需要返工。一來一回,拉長了數(shù)據(jù)的處理周期,增加了企業(yè)的成本。

另外,算法并非一成不變,這讓需求規(guī)則也在不停變化,隨之而來的是標(biāo)注規(guī)則的相應(yīng)改變。當(dāng)規(guī)則變化遇上數(shù)據(jù)處理需求波峰時(shí),小型的數(shù)據(jù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)在篩選及溝通環(huán)節(jié)更是無法應(yīng)對(duì)。

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“所以之前很多數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù),你會(huì)覺得做得不夠系統(tǒng),技術(shù)和運(yùn)營兩者沒有形成絕對(duì)的合力,完全是一種傳統(tǒng)的打法,人不夠就加人,通過量蓋掉事,但加到什么時(shí)候是個(gè)頭?另外,還會(huì)有很大波動(dòng),一旦需求下降,企業(yè)就會(huì)空轉(zhuǎn)。所以如果是這樣的模式,即便是一個(gè)好生意,我也沒有那種興奮的勁兒在?!?/span>

在看到現(xiàn)有模式解決不了需求變化的痛點(diǎn)后,于旭認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注的空間還有很大,“甚至可以用一個(gè)很新的互聯(lián)網(wǎng)跨界形式來把這個(gè)問題解決掉,這是讓我興奮的?!?/span>

顯然,對(duì)于于旭,“讓人興奮”是她投入新領(lǐng)域的重要驅(qū)動(dòng)力。

抓住了痛點(diǎn)和興奮點(diǎn),于旭很快把注意力放在了自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域,2022年2月,愷望數(shù)據(jù)成立。

3

建立數(shù)據(jù)生產(chǎn)工廠

“成立愷望后,你們的策略是什么?”

面對(duì)我的提問,于旭開始侃侃而談從“作坊”到“工廠”的發(fā)展規(guī)劃。

“你不得不佩服這七八年間,幾百家大大小小的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)為行業(yè)貢獻(xiàn)了很多東西,但隨著后續(xù)規(guī)?;a(chǎn)的需求提升,我們需要像工廠一般的系統(tǒng)化建設(shè)和設(shè)計(jì)?!?/span>

于旭說的工廠包括Saas平臺(tái)的支撐和運(yùn)營拆解的能力。

前者很好理解,是數(shù)據(jù)標(biāo)注的工具和管理平臺(tái);對(duì)于后者,于旭用了一個(gè)很有意思的比喻。

“數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)以前也有流水線生產(chǎn),但拆分步驟時(shí)就像普通剝橘子,需要先剝橘子皮,再剝橘子瓣,最后把橘子核挑出來,這叫串行的拆解。但我們現(xiàn)在做的是并行,就是專門有剝橘子皮的人,同時(shí)也有剝橘子瓣和挑核的人在同一時(shí)間進(jìn)行工序,這樣速度就能翻倍?!?/span>

目前,自動(dòng)化標(biāo)注雖然能基本完成90%以上的標(biāo)注工作,但隨著數(shù)據(jù)量的攀升,剩余不到10%的標(biāo)注工作仍可能需要由幾百人的標(biāo)注員團(tuán)隊(duì)來完成。因此,這樣的拆解就很關(guān)鍵,通過高并發(fā)率不僅能提升效率,還能大幅度降低門檻提升人員培訓(xùn)效率,使得產(chǎn)出的數(shù)據(jù)能保持高度一致性。

“這聽起來似乎并不困難,本質(zhì)依然是流水線生產(chǎn)?!?/span>

面對(duì)我的疑問,于旭舉了個(gè)例子。

“我們?cè)?jīng)有個(gè)客戶,寫了200多頁的需求文檔,對(duì)于普通標(biāo)注人員,既沒有這么高的能力,也沒有心情去看這么多頁的文檔。我們?cè)趦芍軆?nèi)消化了這200頁的內(nèi)容,并將文檔濃縮成5頁精華,大大減少了數(shù)據(jù)標(biāo)注執(zhí)行層的理解負(fù)擔(dān)。這里就需要專業(yè)人員的knowhow去做結(jié)構(gòu)化拆解,并且需要平臺(tái)有能力支持高并發(fā)工作流程,才能把需求拆成10份甚至100份?!?/span>

據(jù)于旭介紹,目前愷望數(shù)據(jù)重新搭建的技術(shù)平臺(tái)底層就考慮了高并發(fā)的事,“我們使用了一些低代碼(傳統(tǒng)的軟件開發(fā)通常需要熟練的編程技能和花費(fèi)大量的時(shí)間來編寫代碼,但是低代碼平臺(tái)可以通過提供預(yù)先構(gòu)建的模塊和組件,以及使用視覺化界面來設(shè)計(jì)用戶界面和業(yè)務(wù)邏輯來簡化這個(gè)過程)、模塊化的概念,我們只把核心的東西做了,中間你需要怎樣的適配改造,例如在流程上加入更多的管理動(dòng)作,都能從底層平臺(tái)上給你提供一個(gè)類低代碼的工具,讓你快速完成目標(biāo)?!?/span>

除此之外,最近風(fēng)很大的大模型,愷望也在密切關(guān)注并應(yīng)用到工作環(huán)節(jié)中。

此前,一個(gè)零基礎(chǔ)的標(biāo)注員,需要經(jīng)歷約為三周的“爬坡期”,背誦相關(guān)標(biāo)注規(guī)則。而愷望將ChatGPT和規(guī)則庫進(jìn)行結(jié)合,引進(jìn)到標(biāo)注作業(yè)平臺(tái)后,標(biāo)注員在進(jìn)行標(biāo)注時(shí),就能通過對(duì)話形式詢問GPT助手,不必背誦大量的規(guī)則,人才培育的“爬坡期”大幅減短。

這同時(shí)也解放了項(xiàng)目經(jīng)理,他們不必同時(shí)管理資源、項(xiàng)目、培訓(xùn)等環(huán)節(jié),其管理范圍也會(huì)擴(kuò)大?!半S著AI行業(yè)這一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí),人才梯度會(huì)迅速分開,而數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域也將會(huì)進(jìn)入精細(xì)化分工階段。”于旭表示。

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對(duì)于這個(gè)工廠,核心是什么顯而易見,效率、效率、還是效率。

“我們現(xiàn)在很多客戶都是按天去交付數(shù)據(jù),這不就和當(dāng)時(shí)Uber的那種實(shí)時(shí)訂單是一樣的嗎?”說到這,于旭臉上又露出了興奮的表情。

4

種一顆橘子樹

在對(duì)外的宣傳上,愷望數(shù)據(jù)是一家為車企與自動(dòng)駕駛公司提供一站式數(shù)據(jù)解決方案的公司。

“更簡單一些說,我們的核心是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的自動(dòng)化。當(dāng)然會(huì)是漸進(jìn)式的,從人往機(jī)器去過渡,逐漸變成一個(gè)自動(dòng)化過程的公司?!?于旭說道。

在她看來,作為數(shù)據(jù)服務(wù)第三方,更多的是去解決數(shù)據(jù)孤島的問題,尤其作為自動(dòng)駕駛這個(gè)行業(yè),如果能把數(shù)據(jù)孤島問題解決,大家在數(shù)據(jù)利用率會(huì)是另一個(gè)維度的提升。“所以把我們自己去跟產(chǎn)業(yè)融合,價(jià)值是很大的?!?/span>

這不禁讓人聯(lián)想到那家僅用5年時(shí)間,就實(shí)現(xiàn)超73億美金估值的美國數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)Scale AI。

2016年起步時(shí),Scale AI就是為了解決自動(dòng)駕駛賽道數(shù)據(jù)孤島的問題,讓Argo AI遇到的問題Nuro不會(huì)再出現(xiàn)。商務(wù)模式上,Scale AI是讓算法或技術(shù)的同事直接做商務(wù)與客戶對(duì)接,這樣就能迅速理解對(duì)方的需求并且能快速提出改進(jìn)方案,讓數(shù)據(jù)標(biāo)注的流程能得到更好的結(jié)果。

與之配合的還有其 SaaS平臺(tái),同樣是比較懂自動(dòng)駕駛或者算法的人進(jìn)行設(shè)計(jì)管理,在于旭看來,這就是運(yùn)營和技術(shù)結(jié)合得比較好示例。

“所以當(dāng)年80%的北美自動(dòng)駕駛公司都用了Scale AI的服務(wù),隨著之后AI的發(fā)展,作為智能化原料的數(shù)據(jù),重要性自然得到提升,Scale AI自然就在牌桌上占住了核心位置,然后把一個(gè)一個(gè)細(xì)分賽道逐漸打通。從自動(dòng)駕駛到Google,再到軍方訂單,然后再到GPT這個(gè)方向。”

自身戰(zhàn)略的前瞻性,在于旭看來是Scale AI成為獨(dú)角獸的關(guān)鍵之一。

“同樣的企業(yè)還有特斯拉。它的數(shù)據(jù)自動(dòng)化是靠影子模式解決的,這需求足夠多的車輛數(shù)量。影子模式是特斯拉很早之前就有的想法,那時(shí)就預(yù)測了自己的車會(huì)過百萬臺(tái)級(jí)別,這個(gè)級(jí)別是不可能用大量的人工做標(biāo)注的,所以一開始特斯拉就有了自動(dòng)標(biāo)注這個(gè)認(rèn)知,并基于此去搭建整套系統(tǒng)?!?/span>

因此,加深對(duì)行業(yè)的認(rèn)知,在工具設(shè)計(jì)、機(jī)制建設(shè)上提前到位是愷望的一項(xiàng)重要功課。

“大家都賣橘子,你的那堆橘子更大更好,我覺得不可怕??膳碌氖悄惴N了一棵可以不斷長出又大又好的橘子的樹,這是更可怕的。這樣你根本就跑不過他,我覺得這會(huì)是行業(yè)的絕對(duì)壁壘?!?/span>

來源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:智車星球

本文地址:http://ewshbmdt.cn/kol/202278

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