「覺醒向量」打造標準化數據標註系統，為AI海量數據應用鋪路
根據上下游關係，人工智能產業鏈條主要有“數據”、“算力”、“算法”三層。每個人工智能產品的落地，都需要經過三層的推進，最終實現“計算機視覺”、“語音處理”、“自然語言處理”等具體的應用。
在算力和算法層面，已經有了諸多的標準化解決方案，譬如百度雲、阿里雲、TensorFlow、飛槳等。然而在“數據”層面，如何準備海量數據，目前行業仍沒有通行的獨立標準化方案。
根據覺醒向量CEO楊洋介紹，目前市面現存數據處理產品，多是系統化人工智能方案的一部分，而較少有單獨的解決方案。而許多企業則對獨立的數據處理平台有需求，從而更有針對性地利用成熟的算力+算法產品，解決相關問題。
成立於2018年3月，覺醒向量專攻AI的數據處理，打造數據處理平台、助力各類人工智能方案高效開展。
LabelHub圖片標註、質檢、驗收界面
目前，在企業自主開發方案過程中，不可避免的會遇到數據準備的難題。數據準備流程包含了篩選、清洗、標註等諸多階段，數據量眾多、步驟繁雜，同時涉及人力上的部門與人員配合，因此現存的解決方案有較大提升空間。
覺醒向量認為，此外現存市場上存在諸多痛點：其一，許多企業對數據保密性要求較高，他們對通用的方案平台往往存有顧慮。其二，數據準備流程沒有一款標準化平台提供給需求者，現存的方案較為粗放、效能不足；其三，目前中國市面上，可見的針對數據處理的軟件較少，國產化需求高。
針對上述痛點，覺醒向量提出了TDM系統（Training Data Management，訓練數據管理）的概念，希望利用標準化的平台，加速行業的數據處理標準化進程，目前旗下已推出了AI數據處理系統LabelHub產品，該產品主要用於數據處理流程中，對項目、對人員的綜合管理。
LabelHub系統能夠實現圖像標註、視頻標註、3D點雲標註與文本標註等綜合功能。並內含多個模塊：在項目管理模塊，新建項目並實現實時跟蹤進度，定期生成報告從而及時反饋項目進程；在人員管理模塊，根據數據處理要求，指派標註員、審核員、組長等角色，並統計系統內人員的完成情況、正確率等信息；在數據管理模塊，實現數據集上傳、常見格式導出。
其中，系統有績效管理、模板管理、標註協作等多項特色功能。績效管理能夠及時統計角色工作完成情況，提供績效的排名，從而加強團隊進度的管理。同時，系統內部集成了諸多模板，依據不同項目選擇合適的模板，從而提升效率。標註協作功能則是覺醒向量平台提供專業標註團隊，用一支訓練有素的標註隊伍、達成高效標註任務目的。
在業務流程上，由如下步驟展開：
首先，總管理員上傳數據、創建項目，指派人員角色、分配任務、自定義標註模板，並實時監督人員的績效。其次，由數據標註員執行標註任務。接着，質檢員執行質檢，打回不通過的任務。最後總管理員導出數據，從而給到下一步處理流程。
LabelHub項目管理界面
針對不同客户的需求，LabelHub系統可以私有化部署、SaaS、定製化開發三種方式使用。私有化部署業務主要在國內展開，針對企業對隱私顧慮的痛點，將整體方案在客户企業本地化安裝完成。而SaaS服務則主要面向覺醒向量的海外業務。定製化開發則主要針對有具體要求的企業，按需提供多種功能。
LabelHub圖片標註、質檢、驗收界面
楊洋介紹，目前LabelHub客户主要分為人工智能企業、正在應用人工智能實現業務提升的傳統企業、智能化改造集成商三大類。
在汽車領域客户案例中，某車企自動駕駛研發部門想要實現標註道路圖片中的障礙物、汽車2D框注等功能，並根據其數據安全需求自建了標註團隊。然而在實施過程中，出現了人員效率不足、難以監督績效等問題，同時，由於缺乏工具平台，圖片分發錯誤時有發生。
而在使用了LabelHub後，管理員使用了週報、月報功能實時監督，團隊整體效率從而得到提升。月產出數量由73萬升至75萬張，同時人員數量由此前的110人減少到80人，整體人力開支降低了36%。
此外，LableHub已經有電力、船舶等大型企業客户，他們對質檢的視覺人工智能方案存在需求。由於此類企業體量較大、涉及部門龐雜，旗下的應用場景多，因此涉及數據繁雜而龐大。
LabelHub為他們提供了一個較好的集約化數據處理平台。同時，很多用户對於自身數據安全較為重視，因此LabelHub私有化部署的方式能夠給到客户最大自主權、打消他們對數據安全的顧慮。
據悉，按照三種部署的方式的不同，LabelHub分為一次性部署費用加上後續服務收費，SaaS則按年費制收費。
目前，除了上述舉例多家大企業客户，總體客户量也在穩步增長中。在市場分野上，LabelHub計劃將本地化部署主要應用於國內的大企業，而SaaS則主要用於進一步拓展海外市場。楊洋告訴創業邦，公司2020年的營收預計破千萬人民幣。
在團隊上，CEO楊洋畢業於加拿大Ivey商學院，在北美有超過10年的工作經歷，先後就職於Morgan Stanley和加拿大蒙特利爾銀行的投資銀行部門。
CTO易呈曾就職於中科院生態與理化技術研究所，擁有超過10年全站產品開發和管理經理，多次參與國有集團公司系統軟件從0到1開發歷程。
楊洋告訴創業邦，公司目前正在尋求500萬人民幣的天使輪融資，希望在合適時機與對人工智能有興趣的投資機構合作。
插圖源自覺醒向量，經授權使用。本文為創業邦原創，未經授權不得轉載，否則創業邦將保留向其追究法律責任的權利。如需轉載或有任何疑問，請聯繫editor@cyzone.cn。