马斯克让 23 位技术新星站到 AI Day 台前,4 位华人担任要职

特斯拉 AI Day 上,马斯克携 23 位爱将闪亮登场。

团队构成里,卡内基梅隆大学、斯坦福大学博士毕业的已司空见惯,拥有苹果、谷歌、AMD 数年工作经历的也不在少数。

值得一提的是,有 2 位女颇受马斯克器重,他们都在特斯拉工作数年,也都有着不同寻常的亮眼经历。

大家熟悉的面孔还包括 Milan Kovac、Ashok Elluswamy、Ganesh Venkataramanan,去年的特斯拉 AI Day 上他们都曾亮相过。

想知道马老板身边都有哪些大红人?特斯拉团队内部都什么来历?

一文带你看尽。

人形机器人团队

特斯拉擎天柱机器人团队,共有 4 位亮相:

中间是 Lizzie Miskovetz,右边是 Milan Kovac

1、丽兹・米斯科维茨(Lizzie Miskovetz),担任特斯拉的主任机械设计工程师。

此前在特斯拉担任过的岗位有低压线束、车辆集成的高级机械设计工程师。

2014 年,她从美国科罗拉多矿业学院机械工程专业本科毕业,一毕业就来到了特斯拉,此间一直没有换过其他工作。

高中结束到大学期间,她做过各种不同的尝试。

比如去自行车商店(Pegasus Bicycle Works)兼职做修理工和售货员。

还去了加州一所私立学校(The Athenian School)和夏令营(iD Tech Camps)兼职当老师,教孩子们使用乐高开发出来的 NXT-G 语言对机器人进行编程。

不光如此,受加州大学洛杉矶分校无机化学博士 Eugene Mizusawa 的邀请,她前往初高中给女孩子上课,启发她们对机器人的兴趣。

曾经在两家公司短暂实习过,一家是位于加州旧金山的工程设计和施工公司(URS),另一家是航天公司(Ball Aerospace),美国 NASA 的第一台航天器就由该公司制造。

从 2015 年 1 月加入特斯拉,到现在已有 7 年 10 个月。

2、米兰科瓦奇(Milan Kovac),担任特斯拉 Autopilot 软件工程主要负责人。

去年特斯拉 AI Day,他作为特斯拉 Autopilot 团队的一员出现在大家面前,给大家讲解如何把神经网络迁移到汽车上。

这一次他给大家介绍,如何使用与 Autopilot 相同的流程来收集数据,并训练擎天柱机器人的神经网络。

此前在 4 个不同公司待过,但时间都不长。

曾经在比利时 Softkinetic 公司担任软件工程师和项目负责人,这是一家距离影像传感器技术公司,2015 年被索尼收购。

后来在索尼待了 2 年,担任软件工程师,在此期间负责 C / C++/Python 应用程序开发、为手势控制的智能灯集成了 3D 图像传感器,还开发了一套购物者行为实时分析系统。

在旧金山湾区的一家智能穿戴设备公司(SKULLY)担任过嵌入系统首席工程师,曾经做出一款智能 HUD 摩托车头盔,头盔上装有显示器、广角后置摄像头,还可以连接手机蓝牙。

目前,他在特斯拉工作已有 6 年 7 个月时间。

3、Eric Huang,担任机器人操控工程师。

特斯拉是他第一份正式工作,在此之前,他本科毕业于佐治亚理工学院计算机科学专业,后来先后在佐治亚理工学院和卡内基梅隆大学拿到了机器人的博士学位。

他的博士毕业论文,写的就是机器人操控相关。

在卡内基梅隆大学读博期间,Eric Huang 加入了著名的机器人操作实验室(Manipulation Lab),师从 Matthew T. Mason 教授,该教授曾经著有《机器人操作中的力学原理》一书。

Eric Huang 曾经参加过 DARPA 机器人挑战赛和亚马逊机器人抓取挑战赛,还曾在马斯克的 SpaceX 公司短暂实习过,负责计算机视觉相关工作。

截至目前,在特斯拉待了 1 年多时间。

4、马尔科姆・伯吉斯(Malcolm Burgess),担任特斯拉车辆动力学和概念结构经理。

本次他在会上给大家详细介绍了机器人的结构基础。

他 1982 年本科毕业于英国布拉德福德大学机械工程专业。截至目前,已在特斯拉工作了 12 年 10 个月

特斯拉 Autopilot 团队

特斯拉 Autopilot 团队共有 4 位亮相:

1、阿肖克・埃卢斯瓦米(Ashok Elluswamy),担任特斯拉 Autopilot 软件负责人。

他和上文提到过的米兰科瓦奇,一同领导 Autopilot 团队,他俩去年也都出席了特斯拉 AI Day。

阿肖克目前在特斯拉所带的团队主要负责以下工作:

创建大规模自动地面实况管道,使用大量多样化、高质量数据来训练神经网络;

用最好的机器学习和工程模型,对世界进行准确详细的几何和语义理解;

为几何和语义状态空间中的其他行为主体构建稳健的、存在因果联系的、可预测的模型。

使用最先进的 AI 技术进行决策、规划和控制,包括使用高维搜索、轨迹优化、强化学习、模型预测控制等方法。

马斯克左边的就是阿肖克

阿肖克本科毕业于印度钦奈的金迪工程学院、电子和通信专业,该学院成立于 1794 年,是亚洲最古老的技术性机构,也是欧洲以外成立的最古老的技术性机构。

他 2013 年硕士毕业于美国卡内基梅隆大学机器人系统开发专业,学习了计算机视觉、运动规划、强化学习等相关内容。

此前,他在一家美国汽车控制系统公司(WABCO,威伯科)工作过,担任软件工程师。

还曾在大众电子研究实验室实习过,实习期间基于摄像头的感知系统,以识别和记录车辆可行驶路面上的各种道路标记,从而对汽车进行精确定位,该项目与大众自动驾驶研发相关。

截至目前,他在特斯拉已经工作了 8 年 10 个月。

2、Phil Duan,担任特斯拉 Autopilot 的工程经理。

他在会上给大家讲解了特斯拉应用在自动驾驶汽车上的神经网络模型 ——Occupancy Networks。

目前,他的工作职责如下:

对特斯拉的自动驾驶数据集进行自动标记;

使用数据集训练深度神经网络;

将模型与 Autopilot 软件堆栈的其余部分进行集成,以支持不同自动驾驶功能和对安全起关键作用的功能。

往前追溯,他曾在美国 NASA 兰利研究中心担任过信息技术支持工程师,在 Trimble 导航公司担任过技术员工,在三星电子担任过高级 GNSS 软件工程师。

他本科毕业于武汉理工大学光电信息科学与工程专业,硕博毕业于美国俄亥俄大学,曾经荣获 2019 年威廉 E.杰克逊奖。

该奖项主要为了纪念威廉・杰克逊(William E. Jackson)而设立,他是美国空中交通管制系统开发和实施的先驱,也是学生工程师的热情支持者。

截至目前,他在特斯拉工作了 5 年 6 个月。

3、凯特帕克(Kate Park),担任特斯拉首席产品经理。

她是特斯拉 Autopilot 计算机视觉团队的第一位产品经理,负责为特斯拉 200 多万辆汽车上的所有神经网络进行训练和部署。

与此同时,她还负责设计和领导机器学习平台、人工智能工具、数据源、神经网络的评估和部署等等。

她与马斯克、前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 共同持有两项美国专利。

在特斯拉之前,她在 Uber 短暂实习过,负责软件工程相关工作内容;也在谷歌实习过,担任产品经理。

2018 年,在特斯拉计算机视觉团队实习了 3 个月后,她转正成为了正式员工,截至目前已在特斯拉工作 4 年 3 个月。

在求学的道路上,她本硕毕业于美国斯坦福大学计算机科学专业,曾经获得过斯坦福大学 F.E.特曼奖,该奖只颁发给斯坦福大学每年本科高级工程专业的前 5%

她还写了一本旅行回忆录,目前已经出版。

4、约翰・埃蒙斯(John Emmons),在特斯拉 Autopilot 的计算机视觉团队担任高级工程经理。

该团队由众多软件工程师和深度学习专家组成,他们负责开发神经网络,这些神经网络用于物体检测、运动学预估、车道几何预测、通用深度预测、交通控制等。

他们训练、量化并且部署神经网络,通过架构搜索、对车队数据自动标记等来改善推理延迟。

他本硕毕业于圣路易斯华盛顿大学计算机专业,2018 年博士毕业于斯坦福大学计算机科学专业。

截至目前,他在特斯拉工作了 4 年 2 个月。

Dojo 超算团队

特斯拉 Dojo 超算团队有 2 位亮相:

1、加内什・文卡塔拉马南(Ganesh Venkataramanan),Dojo 项目负责人。

去年他也参加了特斯拉 AI Day。他目前在特斯拉 Autopilot 团队主要负责硬件部分,在这已经工作 6 年 8 个月。

来到特斯拉之前,他在 AMD 工作了长达 14 年,担任设计工程高级总监,当时带领 200 多名工程师团队设计 CPU。

曾经先后在印度孟买大学、印度理工学院德里分校求学。

2、Bill Chang,担任 Dojo 首席系统工程师,负责 AI 训练系统的系统架构和设计。

他此前的工作经历非常丰富,1999 年加入了 IBM 担任产品工程师,在 IBM 工作了 15 年时间,离职前的岗位是高级技术经理。

离开 IBM 后,他加入了苹果,担任高级工程项目经理,主要负责管理 SoC 芯片架构规划和定义等工作。

在苹果待了 5 年多时间后,他选择转投特斯拉。

求学经历上,他本科毕业于美国马里兰大学帕克分校电气工程专业。

好了,以上就是特斯拉团队构成的一小部分。

通过他们的履历和背景,相信你也可以看出特斯拉举办 AI Day 的用意所在。

正如马斯克所说,他希望特斯拉是一家独特的公司,工程师们在这里有舞台可以发挥,他们能够用技术让世界变得更美好

AI Day 恰好就是一个窗口,工程师们在这里可以尽情地交流技术、传递知识。

也顺便遂了马老板的心愿 —— 招贤纳才。

本文来自微信公众号:智能车参考 (ID:AI4Auto),作者:邓思邈

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