近日，人工智能数据公司Graviti(中文名称：格物钛(上海)智能科技有限公司)顺利获得千万美金级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。此轮融资后，Graviti发展再提速。

　　作为一家极具发展前景的AI行业的初创科技公司，Graviti具备硅谷级数据处理科技优势，拥有世界级系统开发经验，具有服务全球亿级用户的能力，致力于向人工智能行业提供高品价比的数据标注服务，并将成长为引领行业的非结构化数据存储、加工、使用的一站式AI数据服务平台。

　　Graviti核心团队皆为硅谷和国内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。Graviti也同样吸引到哈佛，UT Austin，密歇根大学以及国内上海交大、复旦、同济等一流高校的人才。高素质人才是Graviti执行力和竞争力的重要基础。

　　非结构化数据例如视频，图像等占九成企业全部数据量的55%以上。正如原油需要被提炼后才能用于制造产品，非结构化数据数据也需要通过对相应特征进行提取标注，才能直接用于模型训练。Graviti希望实现从项目、人员到数据全面自动化管理，通过提供更加高效、透明的管理以及输出高质量数据的服务，进而加速数据在供需方之间的流通，为人工智能行业赋能。

　　“机器学习技术的创新仍然远远落后于基础设施的发展，在某些方面，它仍然是一个有限而昂贵的学科，仅供少数精英工程组织使用。”释放机器学习和人工智能的潜力，将有赖于庞大的基础设计和工具生态进行合并。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。

　　而目前Graviti着眼的核心是数据标注平台业务，并在此基础上建立了面向人工智能行业所需的数据集管理系统， 提供可靠、统一的平台式服务，Graviti希望与无人驾驶、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。

　　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。不少将图像算法应用在电商领域的企业，也通过自建标注平台、寻找外部人力等方式，试图解决日常的标注需求，但往往遇到外包团队标注质量不稳定，需求排队等问题。对于小型且已经工作量饱和的数据团队而言，研究算法模型才是真正有意义的工作。在数据标注预算有限的前提下，数据标注需求如果不能有效及时的解决，将对AI应用的开发持续带来影响。

　　Graviti标注平台致力于解决以上痛点，成为客户在人工智能领域长期可靠的合作伙伴。在实际操作中，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。

　　当下，相关领域公司发展迅速，多名应用层巨头崛起，对于数据和数据服务的需求旺盛；广泛的发展前景及强劲的可拓展性，使得与Graviti可以更好的服务应用层AI企业。在和行业客户的深度合作中，Graviti彻底理解客户需求，在提供标准的数据服务同时，针对性为行业客户提供咨询服务，助力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——这正是Graviti未来产品布局的重要组成部分。

　　目前，Graviti正在自动驾驶和其他领域的迅速扩张合作场景，进一步提升了用户的信任度和服务的质量，形成正向循环。未来，Graviti将整合行业价值链条的相关功能，与用户协作创新，共同成长。