面向 80 亿美金 AI 基础架构市场，「Graviti」要建立为 AI 服务的数据集管理系统
尽管资本对于自动驾驶的前端应用产品有很大热情，但行业在底层技术方面的投入却还远远不够。
自动驾驶的落地需要不断的场景测试，依赖积累大量真实道路场景进行高效迅速的模型训练。一旦数据质量不合格，将极大浪费数据的时间，训练模型成本恶性增加。因此，这类研发工作对标注公司的交付能力及数据处理系统要求极高。
数据标注作为人工智能的“老师”，是训练机器的关键手段。但是目前数据标注行业还处在“劳动密集”时期。企业一般通过自建标注平台、寻找外部人力等方式解决标注需求，但往往遇到外包团队标注质量不稳定，需求排队等问题。
针对数据标注市场当前的痛点，Graviti（成立于2019年初）搭建了高效、低成本的数据标注平台业务，并计划在此基础上形成人工智能所需的数据集管理系统。公司近日已获得千万美金级 PreA 轮融资，投资机构包括红杉中国种子基金、云启资本、真格基金以及风和资本。
Graviti的业务可以分成两部分来看：
数据标注平台是公司当前的核心业务。在实际操作中，数据标注后台操作页面简洁易懂，工作流程清晰流畅；通过可视化系统展示数据内容，强逻辑性总结使分析效率大幅提升；标注平台还搭建了高效完善的项目分发与管理机制，通过多层质检，任务自动分发，数据分批交付的流程设计保证项目完成效率在业内排名领先。
提供数据集管理系统是未来布局重点。公司创始人崔运凯认为，AI应用领域众多并且数据服务具有较强的行业拓展性，因此公司在提供标准的数据服务同时，针对性地为行业客户提供咨询服务，为客户准备相关价值的数据集及训练模型，并将训练好的模型封装成相应的服务。
从整体市场上看，数据标注在美国起步较早，目前的头部企业是一家名为Scale AI的硅谷初创企业，公司已完成1亿美金的C轮融资，估值超过10亿美金。不过数据标注员目前大多分布在劳动力较为便宜的亚洲、拉美等地，加上国内人工智能市场的快速发展，据《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，预计2023年，中国人工智能基础架构市场将超过80亿美金。
团队方面，Graviti核心成员皆为硅谷和国内AI行业的资深工程师和专家，早期员工皆拥有丰富的数据行业经验。创始人崔运凯毕业于上海交通大学和美国宾夕法尼亚大学，曾任Uber 无人驾驶部门的Tech Lead Manager，是该部门最早期一批员工。
在技术实力的加持下，公司计划与无人驾驶、高精地图，人脸识别，机器人，智慧城市，智能安防，智能零售等领域客户展开合作，并推动人工智能应用在更多场景落地，成为非结构化数据存储、加工、使用的一站式AI数据服务平台。
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