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06-21
令很多人意外的是，这波裁员潮中裁员最严重的是自动驾驶部门。
6月29日，特斯拉大规模裁员再次成为热门话题。
据路透社报道，特斯拉公司关闭了位于加州圣马特奥市的一个办公室，解雇了约1000名员工，其他约1000名员工将被转移到另一个办公室。
据人士透露，圣马特奥办事处隶属于特斯拉自动驾驶部门，主要工作是评估与自动驾驶驾驶辅助功能相关的客户车辆数据。
此次被裁的员工占办公室员工总数的一半以上。
他们中的大多数负责标注自动驾驶数据，并且是小时工。
据悉，被裁员工将获得60天工资补偿，并被要求不得发声。
目前特斯拉尚未对相关报道做出回应。
这是特斯拉裁员计划中规模最大的一次裁员。
马斯克本月早些时候表示，在日益动荡的经济环境中，裁员是必要的。
他在接受彭博社采访时就已经宣布，未来三个月内将裁员约10%的正式员工，而一年后特斯拉的失业总人数可能会更高。
随后，外媒曝光了马斯克发出的一封名为“全球招聘暂停”的内部邮件，邮件中他表示对经济有“超级不好的预感”。
他告诉特斯拉员工，远程办公已经不再是一种选择，并要求所有员工回到办公室，每周工作时间不少于40小时，否则将离开特斯拉。
马斯克首先预测到了，裁员本身并不突然，但一个值得关注的问题是：特斯拉为什么要裁掉圣马特奥市50%的数据贴标员，甚至关闭办公室？是因为自动驾驶业务的战略调整，还是因为数据标注工作本身已经不再需要了。
根据特斯拉的招聘需求，数据标注工作是“训练强大的深度神经网络的关键要素，这将为特斯拉的自动驾驶业务做出贡献”。
特斯拉工作人员在纽约布法罗和圣马特奥花费大量时间标记汽车及其导航环境的图像，例如路标和车道。
据知情人士透露，在布法罗，特斯拉继续扩大其自动驾驶数据标签团队，那里的工人做着同样的工作，但时薪低于圣马特奥。
业内人士人士告诉极客公园，数据标注员是一个低技能的工作。
“数据标签专家是任何有眼睛并且能够点击鼠标的人都可以做的工作。
”他开玩笑说。
自动驾驶AI的训练分为两个步骤：一是建立初步的神经网络模型数据库，二是工程师训练神经网络模型，通过反复训练提高数据库的识别准确率。
在建立初步的神经网络模型时，需要大量的数据标记器根据车辆拍摄的图片进行一系列识别，以标记捕获的物体是否是活体、障碍物或其他物体。
当数据足够丰富、完整时，工程师会将数据库外的图片交给自动驾驶人工智能进行识别，并根据数据库中的识别数据调整参数和验证，以达到更高的准确度。
在自动驾驶领域工作多年的行业资深人士人士表示，数据标注专家其实是一个非常容易被替代的工作。
这些标注者的主要工作是使用鼠标框出物体并将其标记在行驶汽车的摄像头拍摄的照片上。
两件事情。
第一个是对象所在的位置，第二个是对象的分类。
对于这种极其容易操作的工作，国内企业一般将大部分数据标注专员的工作外包给劳务公司。
识别一张图片的价格从几分钱到一元不等。
此外，AI技术本身也可以在一定程度上替代数据标注员的工作。
由于每个人对物体的判断标准不同，所以现实中的人对物体的识别存在很大的误差，会偏离一些物体的真实值。
因此，初次建立神经网络模型时，辨别率一般在80%左右。
为了解决个体因素不同导致的数据质量稳定性问题，工程师将开发一套自动化流程，使得神经网络模型的准确率可以达到95%左右。
这个时候其实并不需要基础数据。
标记。
数据标签专家的大规模裁员对于行业来说甚至可能是个好消息。
它代表着数据库的升级和重复工作的减少，表明人工智能的准确性上升到了另一个层次。
业内人士人士认为，数据贴标机的这种大规模裁员，即使现在不发生，一两年后也会发生。
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