根據上下游關係，人工智慧產業鏈條主要有“資料”、“算力”、“演算法”三層。每個人工智慧產品的落地，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。
在算力和演算法層面，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“資料”層面，如何準備海量資料，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，目前市面現存資料處理產品，多是系統化人工智慧方案的一部分，而較少有單獨的解決方案。而許多企業則對獨立的資料處理平臺有需求，從而更有針對性地利用成熟的算力+演算法產品，解決相關問題。
成立於2018年3月，覺醒向量專攻AI的資料處理，打造資料處理平臺、助力各類人工智慧方案高效開展。
LabelHub圖片標註、質檢、驗收介面
目前，在企業自主開發方案過程中，不可避免的會遇到資料準備的難題。資料準備流程包含了篩選、清洗、標註等諸多階段，資料量眾多、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，許多企業對資料保密性要求較高，他們對通用的方案平臺往往存有顧慮。其二，資料準備流程沒有一款標準化平臺提供給需求者，現存的方案較為粗放、效能不足；其三，目前中國市面上，可見的針對資料處理的軟體較少，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，訓練資料管理）的概念，希望利用標準化的平臺，加速行業的資料處理標準化程序，目前旗下已推出了AI資料處理系統LabelHub產品，該產品主要用於資料處理流程中，對專案、對人員的綜合管理。
LabelHub系統能夠實現影象標註、影片標註、3D點雲標註與文字標註等綜合功能。並內含多個模組：在專案管理模組，新建專案並實現實時跟蹤進度，定期生成報告從而及時反饋專案程序；在人員管理模組，根據資料處理要求，指派標註員、稽核員、組長等角色，並統計系統內人員的完成情況、正確率等資訊；在資料管理模組，實現資料集上傳、常見格式匯出。
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，依據不同專案選擇合適的模板，從而提升效率。標註協作功能則是覺醒向量平臺提供專業標註團隊，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，總管理員上傳資料、建立專案，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，由資料標註員執行標註任務。接著，質檢員執行質檢，打回不透過的任務。最後總管理員匯出資料，從而給到下一步處理流程。
LabelHub專案管理介面
針對不同客戶的需求，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，將整體方案在客戶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、驗收介面
楊洋介紹，目前LabelHub客戶主要分為人工智慧企業、正在應用人工智慧實現業務提升的傳統企業、智慧化改造整合商三大類。
在汽車領域客戶案例中，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，並根據其資料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，由於缺乏工具平臺，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、船舶等大型企業客戶，他們對質檢的視覺人工智慧方案存在需求。由於此類企業體量較大、涉及部門龐雜，旗下的應用場景多，因此涉及資料繁雜而龐大。
LabelHub為他們提供了一個較好的集約化資料處理平臺。同時，很多使用者對於自身資料安全較為重視，因此LabelHub私有化部署的方式能夠給到客戶最大自主權、打消他們對資料安全的顧慮。
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戶，總體客戶量也在穩步增長中。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體從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慧有興趣的投資機構合作。
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