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[導讀] 數據標注在自動駕駛領域的應用 近日,人工智能數據公司Graviti(中文名稱:格物鈦(上海)智能科技有限公司)順利獲得千萬美金級PreA輪融資,投資機構包括紅杉中國種子基金、云啟資本、真

數據標注在自動駕駛領域的應用

近日,人工智能數據公司Graviti(中文名稱:格物鈦(上海)智能科技有限公司)順利獲得千萬美金級PreA輪融資,投資機構包括紅杉中國種子基金、云啟資本、真格基金以及風和資本。此輪融資后,GraviTI發(fā)展再提速。

作為一家極具發(fā)展前景的AI行業(yè)的初創(chuàng)科技公司,GraviTI具備硅谷級數據處理科技優(yōu)勢,擁有世界級系統(tǒng)開發(fā)經驗,具有服務全球億級用戶的能力,致力于向人工智能行業(yè)提供高品價比的數據標注服務,并將成長為引領行業(yè)的非結構化數據存儲、加工、使用的一站式AI數據服務平臺。

智庫活力派,為實干而來

GraviTI核心團隊皆為硅谷和國內AI行業(yè)的資深工程師和專家,早期員工皆擁有豐富的數據行業(yè)經驗。創(chuàng)始人崔運凱畢業(yè)于上海交通大學和美國賓夕法尼亞大學,曾任Uber無人駕駛部門的Tech Lead Manager,是該部門最早期一批員工。GraviTI也同樣吸引到哈佛,UT Austin,密歇根大學以及國內上海交大、復旦、同濟等一流高校的人才。高素質人才是Graviti執(zhí)行力和競爭力的重要基礎。

數據是這個時代的新能源

非結構化數據例如視頻,圖像等占九成企業(yè)全部數據量的55%以上。正如原油需要被提煉后才能用于制造產品,非結構化數據數據也需要通過對相應特征進行提取標注,才能直接用于模型訓練。Graviti希望實現(xiàn)從項目、人員到數據全面自動化管理,通過提供更加高效、透明的管理以及輸出高質量數據的服務,進而加速數據在供需方之間的流通,為人工智能行業(yè)賦能。

助力打造人工智能行業(yè)的基礎設施,讓AI觸手可及

機器學習技術的創(chuàng)新仍然遠遠落后于基礎設施的發(fā)展,在某些方面,它仍然是一個有限而昂貴的學科,僅供少數精英工程組織使用。”釋放機器學習和人工智能的潛力,將有賴于龐大的基礎設計和工具生態(tài)進行合并。據《2019-2020中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》,預計2023年,中國人工智能基礎架構市場將超過80億美金。

而目前Graviti著眼的核心是數據標注平臺業(yè)務,并在此基礎上建立了面向人工智能行業(yè)所需的數據集管理系統(tǒng), 提供可靠、統(tǒng)一的平臺式服務,Graviti希望與無人駕駛、高精地圖,人臉識別,機器人,智慧城市,智能安防,智能零售等領域客戶展開合作,并推動人工智能應用在更多場景落地。

致力解決數據標注成本,周期,效率的核心問題

自動駕駛的落地需要不斷的場景測試,依賴積累大量真實道路場景進行高效迅速的模型訓練。一旦數據質量不合格,將極大浪費數據的時間,訓練模型成本惡性增加。因此,這類研發(fā)工作對標注公司的交付能力及數據處理系統(tǒng)要求極高。不少將圖像算法應用在電商領域的企業(yè),也通過自建標注平臺、尋找外部人力等方式,試圖解決日常的標注需求,但往往遇到外包團隊標注質量不穩(wěn)定,需求排隊等問題。對于小型且已經工作量飽和的數據團隊而言,研究算法模型才是真正有意義的工作。在數據標注預算有限的前提下,數據標注需求如果不能有效及時的解決,將對AI應用的開發(fā)持續(xù)帶來影響。

Graviti標注平臺致力于解決以上痛點,成為客戶在人工智能領域長期可靠的合作伙伴。在實際操作中,后臺操作頁面簡潔易懂,工作流程清晰流暢;通過可視化系統(tǒng)展示數據內容,強邏輯性總結分析效率大幅提升。標注平臺還搭建了高效完善的項目分發(fā)與管理機制,通過多層質檢,任務自動分發(fā),數據分批交付的流程設計保證項目完成效率在業(yè)內排名領先。

不僅僅只是數據標注

當下,相關領域公司發(fā)展迅速,多名應用層巨頭崛起,對于數據和數據服務的需求旺盛;廣泛的發(fā)展前景及強勁的可拓展性,使得與Graviti可以更好的服務應用層AI企業(yè)。在和行業(yè)客戶的深度合作中,Graviti徹底理解客戶需求,在提供標準的數據服務同時,針對性為行業(yè)客戶提供咨詢服務,助力客戶準備相關價值的數據集及訓練模型,并將訓練好的模型封裝成相應的服務——這正是Graviti未來產品布局的重要組成部分。

目前,Graviti正在自動駕駛和其他領域的迅速擴張合作場景,進一步提升了用戶的信任度和服務的質量,形成正向循環(huán)。未來,Graviti將整合行業(yè)價值鏈條的相關功能,與用戶協(xié)作創(chuàng)新,共同成長。

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