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「觉醒向量」打造标准化数据标注系统，为AI海量数据应用铺路( 二 )


LabelHub图片标注、质检、验收界面
杨洋介绍 ， 目前LabelHub客户主要分为人工智能企业、正在应用人工智能实现业务提升的传统企业、智能化改造集成商三大类 。
在汽车领域客户案例中 ， 某车企自动驾驶研发部门想要实现标注道路图片中的障碍物、汽车2D框注等功能 ， 并根据其数据安全需求自建了标注团队 。 然而在实施过程中 ， 出现了人员效率不足、难以监督绩效等问题 ， 同时 ， 由于缺乏工具平台 ， 图片分发错误时有发生 。
而在使用了LabelHub后 ， 管理员使用了周报、月报功能实时监督 ， 团队整体效率从而得到提升 。 月产出数量由73万升至75万张 ， 同时人员数量由此前的110人减少到80人 ， 整体人力开支降低了36% 。
此外 ， LableHub已经有电力、船舶等大型企业客户 ， 他们对质检的视觉人工智能方案存在需求 。 由于此类企业体量较大、涉及部门庞杂 ， 旗下的应用场景多 ， 因此涉及数据繁杂而庞大 。
LabelHub为他们提供了一个较好的集约化数据处理平台 。 同时 ， 很多用户对于自身数据安全较为重视 ， 因此LabelHub私有化部署的方式能够给到客户最大自主权、打消他们对数据安全的顾虑 。
据悉 ， 按照三种部署的方式的不同 ， LabelHub分为一次性部署费用加上后续服务收费 ， SaaS则按年费制收费 。
目前 ， 除了上述举例多家大企业客户 ， 总体客户量也在稳步增长中 。 在市场分野上 ， LabelHub计划将本地化部署主要应用于国内的大企业 ， 而SaaS则主要用于进一步拓展海外市场 。 杨洋告诉创业邦 ， 公司2020年的营收预计破千万人民币 。
在团队上 ， CEO杨洋毕业于加拿大Ivey商学院 ， 在北美有超过10年的工作经历 ， 先后就职于Morgan Stanley和加拿大蒙特利尔银行的投资银行部门 。
CTO易呈曾就职于中科院生态与理化技术研究所 ， 拥有超过10年全站产品开发和管理经理 ， 多次参与国有集团公司系统软件从0到1开发历程 。
杨洋告诉创业邦 ， 公司目前正在寻求500万人民币的天使轮融资 ， 希望在合适时机与对人工智能有兴趣的投资机构合作 。
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