11月11日，在2020世界智能網聯汽車大會開幕式上，清華大學教授、國家智能網聯汽車創新中心首席科學家李克強發布了《智能網聯汽車技術路線圖 2.0》，其中提出，計劃到2035年，中國方案智能網聯汽車技術和產業體系全面建成，網聯式高度自動駕駛智能網聯汽車大規模應用。這是繼《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035）》《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》之后，又一份定調未來15年技術路線的頂層設計文件，充分體現了國家大力發展智能網聯汽車的決心，同時也展現了人工智能發展的大趨勢。

人工智能的背后，是海量的圖像，語音，文本，以及更多不同形式的數據，支撐著技術的發展。如果把AI比作一輛汽車，那數據便是驅使其高速行駛的能源，非結構化的數據需要通過對相應特征提取標注才能用于模型訓練。

作為一家極具發展前景的AI數據服務公司，Graviti具備完備的系統開發經驗，在其多項產品中，其中之一就是完整的流程化數據標注平臺，標注業務覆蓋自動駕駛，健康醫療，新零售，新金融，視頻游戲，智能制造等多個領域，致力于提供高品價比、半自動、高效率、高精度的“三高一半”數據標注服務，為人工智能發展加大碼力。

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在工具上，Gravit自推出數據標注業務伊始，就開發了自己的標注平臺：操作界面簡潔易懂，工作流程清晰流暢；支持點、線、圖片、視頻、點云等多種標注方式；具有高效的項目自動分發與管理功能；制訂“質檢-審核-驗收”三級品控流程；支持數據分批交付；采用容器開發的模式，竭盡所能保證客戶數據安全。

Graviti的技術優勢在于：一方面，破除了傳統標注工具的諸多弊端，以更加靈活的業務模式適應不同行業更加細分的新需求；另一方面，為適應行業新技術發展，Graviti配有專業的研發團隊，致力于標注平臺的不斷優化和功能推新，確保工具與時俱進。對于平均包含五條車道線的圖片，Graviti的折線標注效率達到3分鐘以內，數據精度可達99%以上。

這背后，除了平臺的強力支持外，還有一個重要的因素是Graviti對標注團隊質量的嚴格把控。眾所周知，人工智能背后依靠的是百萬量級的數據作為支撐，如果沒有強大的人力基礎，很難在短時間內按質按量完成交付。市場上有些企業采取眾包模式來分擔標注任務，造成的普遍現象就是交付質量參差不齊。Graviti通過嚴格的“培訓+考試”模式，從源頭把握每一位數據標注師的標注技能，兼備穩定的合作供應商和自有標注團隊作為強大的后盾，實行實時監控，確保數據隨時可查，即時調整。