Crowd AI 通過計算機與人工結合，建構精準無誤的機器識别工具，提供企業服務。
人工智能領域發展最迅速、應用最廣泛的方向是機器視覺、大資料和自然語言處理， CrowdAI 主要瞄準機器視覺方向，緻力于融合人工和機器圖像掃描，為使用者提供精确的圖像識别，并以此為工具進行企業服務。使用者可以将自己的自動駕駛汽車、衛星或無人機圖像發送給 CrowdAI ，CrowdAI 的人工智能系統進行對象識别，人類進一步确認所有識别都被正确完成，同時可以利用這些資料來改善AI 系統。舉例來說，它幫助自動駕駛汽車公司識别物體，如停車标志、行人、自行車和卡車，訓練他們的自動避讓和導航算法。對于衛星圖像公司，CrowdAI 可以标記農場、石油鑽機、建築物、停車場的汽車等，幫助他們的客戶預測産量，監控建設或預測業務的市場接受度。無人機公司可以使用 CrowdAI 來計算太陽能電池闆或确定保險索賠的屋頂損壞程度。這項服務可以讓使用者專注于各自領域的業務，例如建構先進的硬體，而不是從頭開發AI系統。
CrowdAI 識别到車位已滿的停車場。
日前，這家 YC 畢業的創業公司從 Susa Ventures，Box Group，SV Angel，Metamorphic和Yahoo創始人Jerry Yang 的AME Cloud籌集了200萬美元種子融資，公司已和行星實驗室以及克魯茲自動無人駕駛汽車公司達成合作。
聯合創始人Nic Borensztein 在采訪中表示：“世界正在朝自動化、機器人和按需服務方向發展。實作這一目标的最大障礙是建立允許計算機與世界互動的橋梁，瞄準這一市場，接下來的業務将會有巨大的擴張。”
CEO Devaki Raj曾經在Google Android地圖工作，此前在牛津大學學習統計資料和機器學習。然後，她組建了CrowdAI 創始團隊，團隊目前還有另外一個成員 Borensztein，曾經創立了 Ember 廣告平台，後被Adaptive Media 收購。聯合創始人Pablo Garcia也曾在Google的AdWords API小組承擔搭建資料通道的工作。他們都認識到，計算機視覺和圖像識别将改變一大群目前可能無法自己适應這些變化的企業。
CrowdAI 的創始人：從左至右 Pablo Garcia, Devaki Raj and Nic Borensztein
同行業内，CrowdFlower和Mechanical Turk等服務隻依賴人力勞動，成本昂貴。 同時，Clarifai和Google Image API 依賴于計算機，但計算機識别并不總是精确到足以為 AI 算法建立訓練資料。 CrowdAI最直接的競争對手Orbital Insight，已經籌集了超過2800萬美元，但該公司專注于衛星圖像。巨大的市場也會有更多相關高技術的公司引入，但是 Crowd AI 相信，通過将計算機的可擴充性與人類的直覺相結合，公司的産品可以不發生任何錯誤，赢得客戶的信任。
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本文為ATYUN（www.atyun.com）編譯作品，ATYUN專注人工智能。