“三年内达到一个比较优秀的水准,进而做出来真正意义上的家政机器人!”
唐全勇的这一番话,让季成河他们几个市场营销部门的人听了后稍微思索起来。
集团副总裁,负责亚洲地区市场业务的李东来斟酌着道:“这样的话,我们的诉求就不仅仅是赚钱了,还要让用户来代替我们进行训练,进而节省大量的训练成本。”
“这个训练成本你们估算过没有,大概能节省多少?”
唐全勇道:“训练成本方面由两方面组成,一个是数据的训练,这方面需要在集团里的ai训练阵列服务器里进行,而目前的算力成本还是非常高的,当然,这部分是属于固定支出,不管是否通过用户收集数据都无法避免!”
“另外一大成本则是数据的收集,算法的纠正反馈,这方面没办法通过单纯的ai训练来完成,我们需要大量的员工来收集数据,对算法进行纠正,并给予算法正确的反馈,告诉机器人该怎么做。”
“我们目前一共拥有一个直属的数据训练工厂,里面目前有两千多人正在执行这个任务。”
“但是这个数据工厂里,我们只是用来进行最为核心的几个项目的训练,而更多的基础数据的收集和纠正,我们是通过了外包的方式来进行,目前我们在国内一共有十二个合作外包方,这些外包数据训练工厂大概雇佣了超过一万五千名数据训练员。”
“虽然这些外包的数据工厂也承担了其他机器人项目的训练,但是目前的核心任务还是训练这个家政机器人,整体的运营成本是非常高的!”
“按照我们的估算,如果把部分数据收集,训练任务交给用户来进行,那么我们应该能节省五十亿美元到八十亿美元左右的训练成本。”
季成河道:“这个训练成本不低啊,考虑到这一点,那么我们的这个机器人,前面几年的售价就不能太高了,还是要是适当的降低一定的价格,扩大用户数量,继而节省更多的训练成本。”
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