人工智能数据服务公司Graviti完成千万美元级Pre-A轮融资

图片来自“特定授权”。即便今年自动驾驶资本遇冷，但仍有一些初创企业在细分产业链中悄然崛起。12月4日，人工智能数据服务公司Graviti(中文名:格吾提(上海)智能科技有限公司)宣布获得红杉中国种子基金、云起资本、真格基金、丰和资本的千万美元级Pre A轮融资。Graviti成立于2019年初，专注于人工智能数据服务平台业务，致力于成长为一站式人工智能数据服务平台，用于非结构化数据集的存储、处理和使用。目前，该公司已经建立了人工智能行业所需的数据集管理和标注系统，为该行业提供基于平台的服务。公司创始人崔云凯认为，就人工智能三要素(算法、数据、计算力)而言，数据的普适性介于计算力和算法之间——虽然有计算机视觉、语音等不同类型的划分，但相似的数据具有相似性，可以满足不同企业的相似需求。换句话说，Graviti瞄准的是人工智能中的计算机视觉领域，为该领域的企业提供基础设施。它希望通过提供高效的管理和高质量的数据输出服务，加速供需双方的数据流动，帮助企业发展。毕业于上海交通大学和美国宾夕法尼亚大学的崔云凯，在自动驾驶行业打拼多年。此前，他曾担任优步无人驾驶部门的技术主管，成为该部门最早的员工之一。作为自动驾驶行业的“老兵”，他深知数据质量对于行业发展的重要性。因此，自动驾驶被选为公司业务的第一个切入点。在自动驾驶技术的落地过程中，需要依托大量积累的真实道路场景进行模型训练，完成场景测试。一旦数据质量不合格，就会浪费大量时间，增加训练模型成本。非结构化数据只有提取并标注相应特征后才能直接用于模型训练。这对贴标公司的投放能力和数据处理系统提出了更高的要求。在今年之前，许多自动驾驶公司和其他有图像算法需求的企业都在试图通过搭建自己的标注平台和寻求外部人力来解决日常的标注需求。然而，他们经常受到诸如标签质量不稳定和外包团队需求排队等问题的困扰。同时，在当前资本遇冷的时代，企业往往将更多的资金投入到主营业务中，而忽略了自身的标签业务，数据标签公司的价值由此显现。但要成为一家合格的数据标注公司，一方面需要开发高性能的工具，输出符合机器学习模型要求的结果，另一方面也需要科学运营人力资源，保证高效输出的同时节约成本。为此，Graviti自主研发了贴标平台。一方面，平台可以通过可视化系统展示数据内容，为工作人员呈现简洁易懂的后台操作页面，通过汇总分析提高工作效率；另一方面，针对平均薪酬水平较低的三四线城市劳动力市场，可以在全国范围内动态分配和管理项目。通过多级质量检查、自动任务分配、批量数据交付的流程设计，保证项目完成的效率。根据《2019-2020中国人工智能计算能力发展评估报告》，预计2023年中国人工智能基础设施市场规模将超过80亿美元。具体来说，在数据标注领域，崔云凯估计2018年国内市场规模在50亿元-100亿元之间。然而，基于今年的市场形势，“每个公司都愿意或开始考虑寻找可靠的合作伙伴，并为这项服务付费，”崔云凯说。毫无疑问，数据标注的市场规模在不断扩大。该赛道的明星公司Scale去年的销售额为数千万美元，今年已经增长到近亿美元。今年8月，这家刚满三岁、诞生于硅谷的公司也宣布完成1亿美元C轮融资，发展势头良好。然而，由于涉及国家数据，Scale首席执行官亚历山大·王已经明确表示，他将放弃中国市场。这给了国内企业一定的市场机会。目前国内大部分数据标注公司成立于2015年。由于大部分公司没有AI背景，服务质量普遍不高。“服务好所有AI企业”成为Graviti的目标。对于现在的Graviti来说，自动驾驶是它的市场切入点，但不是终点。未来，公司还希望与客户在高精地图、人脸识别、机器人、智慧城市、智能安防、智能零售等领域开展合作，推动人工智能在更多场景的应用。崔云凯预测，国内数据标注市场将在未来两到三年内走向成熟。Graviti的目标是在三年内成为该行业的重要参与者。除了提供标准的数据服务，Graviti还在为客户提供有针对性的咨询服务，帮助他们准备有价值的数据集和训练模型，并将训练好的模型打包成相应的服务——这也是Graviti未来产品布局的重要组成部分。目前，Graviti拥有多名来自哈佛大学、德州大学奥斯汀分校、密歇根大学、上海交通大学、复旦大学和同济大学的员工。公司正在努力扩大自动驾驶等领域的合作场景，努力提高服务质量形成正向循环。

标签：红杉

汽车资讯热门资讯