「恺望数据」获新一轮战略融资，以“自动化产线 规模化人力”提升数据标注效率-凯发网站

      数据标注凯发官网入口的解决方案公司「」近日已完成新一轮战略融资，投资方为全球投资机构plug and play，天使轮投资方辰韬资本继续追投。

本轮融资投资方pnp是全球知名的科技创新生态平台，曾投资paypal、google、lendingclub、dropbox、logitech等企业。恺望数据表示，新一轮融资后，恺望数据也会与pnp进一步合作，探索出海路径，并继续投入到产品迭代升级当中。

人工智能赛道的发展离不开大量人力和数据的哺育，而数据标注产业正是在ai产业链的上游——将大量的数据分类、标注，为ai公司提供经过加工的数据“原材料”。

「恺望数据」正是起家于自动驾驶领域，为车企和自动驾驶公司提供一站式数据凯发官网入口的解决方案的公司。恺望数据创始人于旭硕士毕业于法国昂热大学，曾从0到1搭建起字节跳动、、uber等企业数据生产及运营体系。

恺望数据希望能够解决数据标注行业供给不稳定、流程繁杂、工具低效等数据标注行业痛点。

自2022年2月成立后，恺望数据花费一年时间，建起起了一套以“自动化产线 规模化人力”为核心的生产体系。其形态为一个saas平台——相当于一个能够为算法提供稳定、高质量且低价数据供应链的"自动化产线"。而本轮融资完成之际，这一产线也已正式上线。

传统的数据标注行业，是一个人力密集型行业。在传统的数据标注厂商中，除了招募大量标注员外，还有大量的统筹、管理工作。而要做到“自动化产线 规模化人力”，恺望数据主要分为两部分来实现——首先建立了saas平台，拆分成管理和生产两个部分。

在前期的培训、第一道标注、审核等管理环节，以往很大程度都要依靠项目经理来进行统筹、编排，恺望通过建立统一的saas平台和规则，将这一部分数字化。

到了生产环节，恺望的saas平台已经内置了一套类似打车的机制，标注员能够在上面“接单”。值得注意的是，恺望在这一环节还引进了chatgpt相关技术，用以提升数据标注作业流程的管理效率。

事实上，大模型技术的突破也让数据标注厂商迎来一次“产业升级”。创始人于旭对36氪表示，以往在数据标注中，大量数据都需要预标注，也即需要人工手动标注出来，再教会机器。数据厂商也会遇到不同厂商的任务，小的机器学习模型不能太适配的问题。但如今随着技术迭代，尤其是近期的大模型技术突破后，这将能够作为数据标准的基础。

“以前，如果人类用10分力，现在大模型能够贡献6-7分，把通用的数据都标注好，省下来的时间，人工可以重点投入到一些垂类场景的数据种类中。”于旭表示。

比如，近期meta公布了用于图像分割的大模型——这就是自动驾驶中重要的一个标注环节。在以后，大模型可以用于cv（图像）方向的的预筛，到后面更为垂类的数据种类，再由人工来完成。

在上述种种的数字化技术升级下，恺望的“数据标注产线”实现了在持续提升数据生产规模化的同时，减少成本20%-50%。

技术提升也会加速人才培育的门槛。于旭认为，配合自动化产线，数据标注所需要的人才水平也会逐渐走高。从去年开始，恺望数据就推出了人才培训计划，与高职院校进行合作，希望培养有基础标注知识的人才。

在以前，一个零基础的学生，需要经历约为三周的“爬坡期”，背诵相关标注规则。而恺望将chatgpt和规则库进行结合，引进到标注作业平台后，标注员在进行标注时，就能通过对话形式询问gpt助手，标注员再也不必背诵大量的规则，人才培育的“爬坡期”大幅减短。

这也同时解放了项目经理，他们不必同时管理资源、项目、培训等环节，其管理范围也会扩大。“随着ai行业这一轮产业升级，人才梯度会迅速分开，而数据标注领域也将会进入精细化分工阶段。”于旭表示。

从市场需求来看，2022年是自动驾驶行业纷纷进入量产阶段的一年，对数据标准的需求呈现爆发状态，算法迭代快，对每一批数据的质量要求越来越高。于旭表示，成立不到一年，恺望数据已经进入业务快速增长期，当前已经与在自动驾驶领域开展数据合作。

此外，恺望也与字节跳动、、、、辉羲、易控、旷视及等企业建立合作。近期，恺望单月订单已突破千万级别，并中标汽车主机厂长安汽车的数据标注服务。

除了自动驾驶领域外，恺望数据也在探索ai领域的市场机会。在最近半年的ai热潮席卷下，可以预见的是，对产业链上游的数据需求正在爆炸性增长。根据中国信通院，到2035年，全球数据量将达2142 zb（zettabyte，1zb约十万亿亿字节），是2020年数据量的约45倍。随着ai所需的数据量和训练精度也逐渐走高，这对数据标注、算力优化等基础设施服务提供了更高要求。

此前，恺望数据曾于2022年9月宣布获得千万级天使轮战略融资，投资方包括辰韬资本、三一集团和溪山天使汇。