Keras之父看好的自动标注公司，获3300万美元新融资( 二 )

因此，除了V7Labs ，还有很多初创公司涌现，致力于提高AI数据训练效率、缩短AI模型设计和应用之间的时间。
比如同在2018年创立的SuperAnnotate ，就是V7Labs的直接竞争对手，他俩同样在研究如何以最快的速度地构建最高质量的训练数据。

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SuperAnnotate官网宣称，自己的服务比普通AI标注快3-5倍。
最新消息是， SuperAnnotate也在不久前获得了1800万美元的第三次融资。
目前， SuperAnnotate的客户已经有200多家公司，其中包括20%的《财富》20强，以及超过10000名个人CV爱好者。
值得一提的是， SuperAnnotate的公司顾问团队里，有南开大学计算机系主任程明明。

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以及，虽然V7Labs在官网上列出了与SuperAnnotate的服务对比情况，但后者CEO在接受采访时，表达了从头发丝到脚趾头的拒绝：
他们的比较并不准确！
此外，走在同样创业路上的公司，还有最初专注于汽车行业的ScaleAI（目前估值约70亿美元），和谷歌等公司合作进行AI标签的Labelbox ，以及Apache软件基金开发的Hive（目前估值约20亿美元）。
既然如此，就问一句：
加速处理训练数据的创业者们，不如卷得更猛烈一点吧？
（搓手手表示期待.gif）
参考链接：
[1]https://techcrunch.com/2022/11/28/v7-labs-computer-vision-ai/[2]https://twitter.com/nathanbenaich/status/1597303560139833344—完—
量子位QbitAI·头条号签约