自动驾驶车辆必须很多很多数据。根据研究和咨询服务机构兰德公司（RandCorporation）的研究，自动驾驶车辆必需驾驶员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值产生300太字节的数据。
但搜集数据并不是唯一的难题，标记数据，即容许汽车计算机模型辨识并借此自学的数据标记则是另一个难题。据外媒报导，总部坐落于旧金山的Scale公司正是向自动驾驶车辆制造商获取传感器融合标示API(SensorFusionAnnotationAPI)的供应商，以加快数据标记处置。该公司由麻省理工学院（MIT）的21岁计算机科学家AlexandrWang于2016年创办。当地时间8月7日，Scale宣告其融得了由IndexVentures、Accel和YCombinator领投的1800万美金。
Wang在一份声明中回应：“我们新的融得的资金并能Scale较慢前进人工智能与机器学习协同工作，使得创立训练数据的艰难的手工过程显得轻而易举。基于AI的应用于本质上各不相同输出数据的质量，我们坚信我们的人机集成系统可为客户获取驱动AI应用于所需的精确度。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融合用于人工数据标记员和机器学习算法，对来自Lyft、通用汽车（GeneralMotors）、Zoox、Voyage、nuTonomy和Embark等客户的完整、并未标记的数据展开分类，然后以可拓展数据集的方式归还。该公司的合同工负责管理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），保证自动驾驶车辆需要准确辨识道路上的行人、骑马自行车车手以及其他物体，并且根据必须展开修正。
Scale的系统目前一共早已标记了200，000，000英里的自动驾驶车辆的行经数据，并且最近将其工作拓展道路机器人、无人机、虚拟世界助手以及相当严重倚赖AI的“其他解决方案”。
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