Swift語言發明者Chris Lattner,在加入特斯拉六個月後宣布離職
Swift語言發明者Chris Lattner,在加入特斯拉六個月後宣布離職
2017.06.21 | 交通運輸

前不久特斯拉開始啟用遍布Autopilot 2.0硬體車型車身四周的攝影鏡頭開始收集路況信息,自動駕駛的研發剛開了一個好頭,近日,加入特斯拉不到6個月的特斯拉Autopilot軟體副總裁Chris Lattner宣布離職,同時前Open AI深度學習和電腦視覺專家Andrej Karpathy被曝已加盟特斯拉,擔任特斯拉Autopilot視覺部門主管。

Chris Lattner很傳奇,Andrej Karpathy也不遜色

1月11日,特斯拉宣布前蘋果軟體高階主管Chris Lattner加盟特斯拉,擔任特斯拉Autopilot軟體副總裁。在加入特斯拉前,Chris在蘋果任職達11年之久,在蘋果期間主導開發了大名鼎鼎的蘋果編程語言Swift,Swift是用於在蘋果平台上構建應用的編程語言,這一方便高效的編程語言一問世便廣受歡迎,並成為Linux平台上成長最快的語言之一。

Chris的輝煌履歷讓特斯拉對其寄予厚望,在歡迎Chris的部落格中,特斯拉表示「Chris以高深的工程學造詣而聞名」、「我們很高興Chris加入特斯拉,也熱切期待他能帶領自動輔助駕駛工程團隊加速自動駕駛時代的到來。」

任期不到6個月,Chris Lattner的離職似乎有些倉促,他日前透過Twitter宣布:「事實證明我和特斯拉不是很合拍,我正在尋求技術管理的新職位。」

然而就在不到一周前,他的上條Twitter還在為特斯拉啟用攝影鏡頭收集路況信息搖旗吶喊:「深度學習技術需要大數據。」

對於離職的Chris,特斯拉發言人的回應與前者如出一轍:「Chris和特斯拉不太合拍,我們決定做出改變,祝他好運。」

再來說說新來的,Andrej Karpathy是史丹佛大學電腦視覺方面的博士生,學業生涯師從史丹佛人工智慧實驗室主管、Google首席科學家李飛飛教授。曾先後在研發出「AlphaGo」的Google DeepMind公司及Google Brain研究小組工作,加盟特斯拉前的最後一站,Karpathy擔任了非盈利性AI研究組織Open AI的研究科學家。無論是理論知識水平還是產品商業化能力都無可挑剔。

Karpathy本人也在Twitter表達了對在特斯拉任職的期待——

特斯拉在歡迎Karpathy的聲明中表示:

「Andrej Karpathy是電腦視覺和深度學習領域全球頂尖的專家,我們歡迎他加盟特斯拉擔任人工智慧主管兼Autopilot視覺部門主管,他將直接向CEO Elon Musk匯報工作。

Andrej將與Jim Keller緊密合作,Jim Keller現在統領特斯拉Autopilot硬、軟體的研發工作。 」

Karpathy在業內的影響力有多大呢?特斯拉在自動駕駛領域的競爭對手、天才駭客George Hotz創辦的自動駕駛新創公司Comma.ai 一直很欣賞特斯拉激進的自動駕駛技術研發策略,並對傳統車企的漸進式策略嗤之以鼻,而今Karpathy加盟特斯拉的消息曝出後,Comma.ai官方Twitter評論稱:「這種規格的挖人解釋了為什麼傳統車企(在自動駕駛領域)根本沒機會。」

高層更迭頻繁?特斯拉習以為常。

如果我們翻回去看看5個月前特斯拉歡迎Chris Lattner的部落格文章,會發現另一些有趣的信息。

那篇文章中還特意感謝了另一位高階主管——特斯拉Autopilot視覺部門副總裁David Nister所做的工作。問題是,在今天歡迎Karpathy的聲明中,Karpathy的Title是「人工智慧主管兼Autopilot視覺部門主管」,那麼……誰向誰匯報?

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圖/ 36 氪

其實,早在3月底,David Nistér便從特斯拉跳槽到了晶片廠商英偉達,擔任自動駕駛副總裁一職,負責領導軟體開發和高精度地圖的繪製。彼時特斯拉發言人對David Nistér的離職回應稱:「伴隨著Chris Lattner成為新任Autopilot軟體副總裁,David Nistér在公司​​的角色也發生了變化,繼續留在特斯拉讓他遇到了瓶頸,我們感謝David Nistér為公司做出的貢獻,並祝他未來一切順利。」

好了,現在的狀況是,David Nistér繼任者Chris Lattner也已經離開了特斯拉。

除此之外,現在統領特斯拉Autopilot硬、軟體研發工作的是Jim Keller,他的前任Sterling Anderson是去年年底才從特斯拉離職的。

如此頻繁的高階主管更迭,又一次引起了一個老生常談的質疑:特斯拉的公司文化是否留不住人才?繼Uber之後,特斯拉也患上矽谷明星公司病「公司文化危機」了嗎?

事實上,我們上文披露的不過是特斯拉高階主管更迭的冰山一角。自去年3月開始,特斯拉已經流失了超過20名高階主管,他們的業務範圍涵蓋了金融、通信、監管事務、生產、製造、產品和規劃等各個領域。

以下是特斯拉離職高階主管的不完整名單:

  • 2016年3月16日,分管通信與戰略行銷的特斯拉全球副總裁Ricardo Reyes透過Twitter證實已離職。
  • 2016年3月24日,分管全球會計、財務報告及財務運營團隊的特斯拉財務副總裁Michael Zanoni離職,以財務副總裁的身份加盟亞馬遜。
  • 2016年4月13日,特斯拉公共政策與法律事務副總裁兼副總法律顧問James Chen離職,加盟新創公司。
  • 2017年2月,特斯拉人力資源副總裁Mark Lipscomb離職,跳槽到Netflix擔任人力資源副總裁。
  • 2017年3月,特斯拉硬體工程主管Satish Jeyachandran離職。
  • 2017年4月,特斯拉CFO Jason Wheeler離職。

特斯拉頻繁的高階主管更迭甚至引發了市場擔憂,瑞銀分析師Colin Langan就特斯拉股票給出「賣出」評級的理由是,任何時候,一家公司要高速擴張,都必須要有穩定的管理層來主導。

華爾街質疑的另外一點是特斯拉高階主管信息不透明,除了CEO Elon Musk和CTO JB Straubel,特斯拉官網、投資者關係界面、向美國證券交易委員會提交的年報中從未列出其他任何高階主管或副總裁的名單。

然而身處旋渦中央的特斯拉表示情緒穩定:「特斯拉吸引和留住人才的能力是我們最大的資產之一,2016年,特斯拉的員工流失率低於科技公司的行業平均水平。特斯拉高階主管團隊擁有相當長的任期,在特斯拉最高級的高階主管團隊中,超過3年任期高階主管比例達到75%;超過6年任期的比例達到60%;超過十年任期的比例達到20%。自特斯拉成立的14年來,特斯拉管理層近60%的人目前仍然留在公司。」

除了新來的Andrej Karpathy,特斯拉還挖來了前Faraday Future電腦視覺科學家Yong-Dian Jian,在Autopilot視覺部門擔任首席科學家,他更早些時候在百度美國自動駕駛事業部擔任研究員。

值得一提的是,上文提到的Open AI同樣是Elon Musk發起成立的公司,這家公司匯聚了多位全球頂尖的AI及電腦視覺專家,比如本文主角之一Andrej Karpathy。對於Musk來說,同時擔任航空航天、汽車製造、自動駕駛、人工智慧研究等多個領域的公司CEO使得他有機會隨時找到相關領域的頂尖人才加碼業務的研發。

可以看出,伴隨著時間的不斷流逝,自動駕駛技術演示期限的臨近,特斯拉正在不斷加大對計算機視覺及深度學習人才的招募。從另一個角度說,即便在今年上半年Autopilot高階主管頻繁更迭的情況下,特斯拉不還是在6個月內自研了此前由ADAS廠商Mobileye提供的所有輔助駕駛功能?所以,關於年底長達4500公里全程無干預的自動駕駛技術演示,繼續安心等待就好啦。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #特斯拉
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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