【泰伯网】（编译作者：张校志）Inc第12届年度福布斯30岁以下30位青年才俊榜单(30 under 30)出炉了，里面汇聚了一群攻克世界难题的年轻创业者。其中，有一支专注于卫星影像解析的CrowdAI的创业团队。
Crowd AI 创始人(从左到右) 尼克•博伦斯坦, 戴瓦克伊•拉杰以及与同事帕布罗•加西亚
CrowdAI核心技术
自动驾驶汽车用来规避树木和行人的算法必须具备树或行人的先验知识，这些算法需要用到计算机视觉，而要使计算机视觉趋于完善，需要海量所谓的训练样本数据。
本质上，也就是需要人来用计算机所能理解的方式告诉计算机：这是一棵树，这是一个行人，这是一辆车，诸如此类。这正是CrowdAI团队的核心思想。
CrowdAI是加利福尼亚州芒廷维尤一家做深度学习的初创公司，目前Udacity、Planet Labs和 Cruise Automation都是其客户，雅虎创始人杨致远和大卫•费罗(SV Angel)也位于其投资者之列。
公司简介
公司名: CrowdAI
总部: 美国加州
合伙人: 尼克•博伦斯坦(29岁)、帕布罗•加西亚( 31岁)、戴瓦克伊•拉杰(27岁)
创立时间: 2016年
2016年营业额: $35,000
融资: $210,000
员工: 7人
虽说创立于2016年，但它去年已经开始创收。从该公司在“30 under 30”申请材料中的收入报告得知，在通过了美国著名创业孵化器Y Combinator项目的考核同时，已完成了多次交易，此举反映出CrowdAI选取训练数据标注为市场定位方向的正确性。
CrowdAI创始人与美国著名创业孵化器Y Combinator
AI浪潮中的弄潮儿
戴瓦克伊•拉杰(Devaki Raj)曾在谷歌工作，担任能源部门的资料分析科学家，那时开始，她逐渐意识到，训练样本数据将是展现人工智能潜力的关键。她与同事帕布罗•加西亚(Pablo Garcia)以及他的前同事尼克•博伦斯坦(NicBorensztein)谈到，针对这种需求，成立什么样的公司，她感到困惑。
创始人之一的博伦斯坦说：“我们积极参与新一轮的AI(人工智能)大潮，思索如何解决这个计算机视觉领域的问题。”
与此同时，许多公司正通过建立庞大的人工网络来标注卫星影像，以解决训练数据短缺问题。拉杰，博伦斯坦和加西亚一致认为，大部分这样的工作实际上可以由人工神经网络所取代，称为深度学习。
博伦斯坦解释说：“如果采集了足够的人做决定的样本，AI可以充当一个黑匣子，来重现人决策的过程。”
为此，他们设计了一个平台，AI负责相对简单的工作，人负责相对困难的部分，随着软件变得更加智能，计算负担更多地被分担到自动化中。
从无到有，创业路上方向尤为重要
当这三个创始人在2016年入驻创业孵化器时，他们知道想要构建什么样的技术，但是还没有确定具体从什么业务应用着手最合适。
他们曾经萌生过，针对破解医生诊断书很难辨认的难题，开发一套语音转文字的应用。但是他们的顾问，YC合作伙伴兼首席运营官——盖斯尔•尤尼斯(Qasar Younis)提醒道，“任何面向医院的产品都很难走出第一步。”
“YC反复给我们灌输这样的理念：盈利，盈利，盈利(重要的事情说三遍)!”拉杰说。“它帮助我们形成这样一个理念，即建立一个经济可持续发展的公司。”
因此，他们将目光转向新兴的自动驾驶汽车市场，并在那里找到了他们的第一批客户：克鲁兹自动无人驾驶汽车公司——一家被通用汽车(GM)在2016年用超过10亿美元收购的汽车自动驾驶技术创业公司。
大概同一时间，他们发现了第二个潜在的商机，利用人工辅助的深度学习算法解析卫星图像。
如果一个对冲基金想知道一个大型零售连锁店的流量是否上升或下降，它可以向CrowdAI发送连锁店停车场的卫星图像，通过分析车流量来推演程度商店每月生意的好坏。
加西亚说：“需要处理的数据近乎海量，单靠人不可能完成。”
尤尼斯说，他对拉杰和她的合伙人的“绝对信心”印象深刻。他们绝不是唯一一家利用机器学习来做图像识别的创业公司，但好的创意总是相似的，其中重要的是软实力，比如好的技术和高级工程人才，这些CrowdAI都有。
他说，“CrowdAI可以做其他人做不到的事情。”
专注图像大数据挖掘
如何利用人工智能解析卫星影像的方式来提供服务?CrowdAI经过探索给出了自己的答案：首先，企业向发送CrowdAI自动驾驶汽车、卫星或无人机的图像，CrowdAI的人工智能系统将会识别对象，交由人工来筛选出正确的影像，通过反馈来改进AI的样本。
这项服务可以让客户专注于更核心的业务，例如研发先进的硬件，而不是从零开始开发一个AI系统。
如今，CrowdAI的客户主要有三类公司：
1. 自动驾驶汽车公司：帮助自动驾驶汽车识别停车标志、行人、自行车和卡车等物品，以训练自动规避和导航算法。
2. 卫星影像公司：CrowdAI能够识别农场、石油钻机、建筑物、停车场的汽车等，从而帮助客户预测产量，监测建筑物变化或用于业务估算。
3. 无人机公司：无人机公司可以使用CrowdAI计数太阳能电池板或确定保险索赔的屋顶损坏程度。
CrowdAI主要客户群
卫星影像绘图先行，初创企业具备大公司少有的专注度
即使如此，拉杰也不会对公司所面临的挑战掉以轻心。她表示：“很多公司都完全够资格，也有资源插手我们所做的一些工作。”
但是，像Google和Uber这样的大公司，不会与彼此或是向初创公司中想要取代他们的新起之秀共享他们的专有技术。拉杰认为，这些大公司也很难保持初心，专注于某一个领域。CrowdAI的算法已经能够自动识别70%或更多的所能接触到的影像，而不需要人工辅助。
“我们在卫星图像的深度学习方面做得很好，非常擅长处理道路图像，”拉杰说。 “两者结合，将大有可为。”
目前，自动驾驶汽车依靠雷达和激光传感器来探测前行道路周遭事物，如行人、树木、路灯柱等，这些需求占用了大量的计算资源。为什么不使用卫星图像预先绘制固定物体的位置，从而节省资源来应对更要紧的情况?
最终，拉杰说，CrowdAI的未来不会止步于汽车或卫星领域，她对如何使用机器学习和计算机视觉来解译环境变化和应对自然灾害尤为关注。 “有很多问题可以利用卫星影像来给出好的解答，其中一些肯定会造福人类。”
她说， “我们想为客观世界搭建一个灵活的深度学习平台。”
庞大的市场会吸引更多高级玩家参与，CrowdAI也将很快摘掉“初创公司”的牌子。在未来，利用计算机的可扩展性将计算机与人类的直觉相结合，CrowdAI有信心凭借高精度服务赢得客户的信任。
想了解更多创业公司融资近况，欢迎访问泰伯创客。(http://startup.3snews.net/)!
{{item.content}}