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00后辍学创业成功例子,辍学创业成功案例

  

  来源:福布斯   

  

  编辑:千千亚新   

  

  【新智元导读】19岁辍学麻省理工(MIT),华裔天才少年 Alexandr Wang 创办硅谷AI独角兽,成为Scale   

  

  AI的负责人。最近,这家总部位于旧金山的公司在最新一轮融资中估值约为73亿美元。   

  

  19岁时,他从麻省理工学院退学,创立了AI独角兽。他是人生最大的赢家。   

  

  他就是王,一个才华横溢的中国少年。   

  

     

  

  而他创立的AI独角兽叫做Scale AI。   

  

  最近,总部位于旧金山的Scalai在周二的最新一轮融资中估值约为73亿美元。   

  

     

  

  # 19岁辍学麻省理工,中国“天才少年”的传奇人生   

  

  斯卡莱独角兽公司的创始人王是一位美籍华人。他在新墨西哥州长大,父母都是物理学家。   

  

  少年时,王就在编程比赛中崭露头角。他是一个不可多得的“天才少年”!   

  

     

  

  在洛斯阿拉莫斯高中,他收到了一家科技公司的工作邀请,所以王   

  

  提前从麻省理工毕业,2014年加入硅谷工作。   

  

  虽然他只在麻省理工学院学习了一年,但在此期间他也做了很多项目,为创业做准备。   

  

  从LinkedIn的个人资料来看,“校长”王在麻省理工学院读书时的GPA为5.0,他还选修了一门研究生级别的计算机科学课程。   

  

     

  

  他人生的辉煌历史才刚刚开始。   

  

  四年前的盛夏,19岁的王和朋友郭露西成立了Scale AI,加速AI应用的发展。   

  

     

  

  他的好朋友郭露西是2014年泰尔奖的获得者。   

  

  二十出头,她离开卡内基梅隆大学,开始追求自己的科技事业。   

  

  在不到两年的时间里,他们获得了1800万美元的B系列融资,Index Ventures、Accel和Y Combinator都参与了这一轮投资。   

  

     

  

  短短几年,王和郭就领导着一家价值73亿美元的初创公司。他们的人工智能应用编程接口服务于Alphabet、宝洁公司;豪赌和通用。   

  

  克鲁斯和其他科技巨头。   

  

  现在只有三个人的公司逐渐增加到300人,规模也逐渐扩大。   

  

  #创业经历自我报告   

  

  王认为,“机器学习可能是这个时代最重要的技术变革。」   

  

  王曾在一篇文章中描述了自己的创业经历。作为麻省理工学院的新生,他四处寻找在主要工厂实习的机会,以丰富他在计算机工程和机器学习方面的经验。   

  

  然而,王的创业想法是从高中开始的。他说:“从高中开始,我已经在中期企业工作过几次,所以在上述公司工作对我来说不再是一个成长的机会。」   

  

     

  

  在与OpenDoor CEO进行了一次推心置腹的谈话后,王坚定了自己的创业理念,这也是Scale AI创业理念的起点。   

  

  王发现,企业希望集成机器学习,但大多数企业没有大型科技公司为其内部人工智能项目提供的工具或资源。   

  

  当时他想到了开一家公司,为开发者提供人工智能基础设施。   

  

  「2016   

年1月,为一家高频交易公司工作时,我启动了几个编外项目,随后几个月里,我尝试了一些想法,不断地学习和迭代。当终于决定以Scale作为创业方向时,连自己都感到不可思议。」

  

# 给数据贴上标签,Scale AI 开源数据集,助力自动驾驶汽车

  

高质量的数据是驱动人工智能算法的动力。

  

Scale AI 就是利用软件和人工,为创建机器学习算法的公司处理和标注图像、激光雷达和地图数据。

  

其客户主要是自动驾驶汽车技术研发公司,Airbnb、Pinterest和OpenAI等公司也在使用该平台。

  

  

Scale AI

  

已经建立了一个软件,可以首先查看图像,并在多数情况下,它能自动标记物体。Wang表示,「过去需要几个小时才能完成的任务,现在只需要几分钟。」

  

此前曾报道,Scale AI与激光雷达制造商 Hesai 合作,推出了一个名为PandaSet的开源数据集,可用于训练自动驾驶的机器学习模型。

  

  

PandaSet点云、照片标注对照

  

这个激光雷达数据集的目标是免费访问一个密集和内容丰富的数据集。Wang表示,这是通过在充满汽车、自行车、交通灯和行人的复杂城市环境中使用两种激光雷达来实现的。

  

Wang此前在接受采访时表示,

  

「机器学习绝对是一种垃圾输入、垃圾输出的框架――你真的需要高质量的数据来支持这些算法。这就是我们建立Scale的原因,也是我们今天使用这些数据集从开源角度推动行业发展的原因。」

  

如今,数据标签公司间的竞争也是异常激烈。提供自动数据标签服务的企业有很多,如Mighty

  

AI、Hive和Alegion等,这些企业有些只把标签服务作为生意的一小部分并且认为「同类型公司太多没有前途」。

  

不过Accel基金和Peter Thiel主导的Founders Fund在内的Scale投资者表示,Scale

  

AI公司更高效并且可以更节约成本给数据贴上标签。

  

Scale公司表示人力成本不可避免。去年Scale公司在旧金山总部有100多名员工,还不包括遍布各地收集图像标签工作的外包合同工。仅仅合同工的薪资也能达到地区平均水平的60%至70%。对于人力成本Wang只表示「没有优化人力成本的打算。」

  

Wang放弃了所有舒适圈选择了自主创业,也就是选择了更大的成长机会。

  

目前公司不仅仅专注于图像和视频数据更扩展到了自动驾驶,员工规模也比一年前翻了三倍。Wang表示公司目前有望在12个月内赚取1亿美元的收入,但是目前没有上市计划。

  

参考资料:

  

https://fortune.com/2021/04/13/scale-ai-valuation-new-funding-fundraising-

  

data-labeling-company-startups-vc/?utm_campaign=fortune-series-e-

  

funding-041321&utm;_medium=social&utm;_source=twitter

  

https://medium.com/@alexandrwang/what-i-learned-in-2016-5526cff37035

  

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