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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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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