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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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