2019年12月4日，Graviti獲得1000萬美元的Pre-A輪融資，投資方為紅杉資本中國、云啟資本、真格基金、風和投資。

　　Graviti成立于2019年初，聚焦于人工智能數(shù)據(jù)服務平臺業(yè)務，致力于成長為非結構化數(shù)據(jù)集存儲、加工、使用的一站式AI數(shù)據(jù)服務平臺。目前，公司已經(jīng)建立了人工智能行業(yè)所需的數(shù)據(jù)集管理和標注系統(tǒng)，為行業(yè)提供平臺式服務。
　
　　公司創(chuàng)始人崔運凱認為，就人工智能三要素（算法、數(shù)據(jù)、算力）而言，數(shù)據(jù)的通用性介于算力和算法之間——雖然有計算機視覺、語音等不同種類的劃分，但同類數(shù)據(jù)具有相通性，能滿足不同企業(yè)的相似需求。
　
　　換句話來講，Graviti瞄準了人工智能的計算機視覺領域，為該領域企業(yè)提供基礎設施，其希望通過提供高效管理和輸出高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務，加速數(shù)據(jù)在供需方之間的流通，以幫助企業(yè)發(fā)展。
　
　　畢業(yè)于上海交通大學和美國賓夕法尼亞大學的崔運凱，曾在自動駕駛行業(yè)“打拼”多年。此前，他曾任Uber無人駕駛部門的Tech Lead Manager，為該部門最早期一批員工。
　
　　作為自動駕駛行業(yè)的“老兵”，他深知數(shù)據(jù)質(zhì)量對行業(yè)發(fā)展的重要性，因此，自動駕駛被選做公司業(yè)務的第一個切入點。
　
　　自動駕駛技術在落地過程中，需要依賴積累的大量真實道路場景進行模型訓練，完成場景測試，一旦數(shù)據(jù)質(zhì)量不合格，就會浪費大量時間，增加訓練模型成本。而非結構化數(shù)據(jù)只有通過對相應特征進行提取標注后，才能直接用于模型訓練。
　
　　這對標注公司的交付能力和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)提出了較高要求。今年以前，眾多自動駕駛公司和其他有圖像算法需求的企業(yè)正在通過自建標注平臺、尋找外部人力等方式，試圖解決日常標注需求，但其常常受到外包團隊標注質(zhì)量不穩(wěn)定、需求排隊等問題的困擾。
　
　　與此同時，在資本遇冷的當下，企業(yè)往往將更多資金投入主營業(yè)務中，對自身標注業(yè)務有所忽略，數(shù)據(jù)標注公司的價值由此顯現(xiàn)。

　　Graviti自主研發(fā)了標注平臺。該平臺一方面可以通過可視化系統(tǒng)展示數(shù)據(jù)內(nèi)容，為工作人員呈現(xiàn)簡潔易懂的后臺操作頁面，通過總結分析提升工作效率；另一方面則瞄準薪資平均水平較低的三四線城市的人力市場，能夠在全國范圍內(nèi)動態(tài)分發(fā)和管理項目，通過多層質(zhì)檢、任務自動分發(fā)、數(shù)據(jù)分批交付的流程設計保證項目的完成效率。
　
　　“服務好所有AI企業(yè)”遂即成為Graviti的目標。對于目前的Graviti而言，自動駕駛是其市場切入點，但不是終點。未來，該公司還希望與高精地圖、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，推動人工智能應用在更多場景落地。