SafeGraph团队。图片来源/siliconangle.com 旧金山初创数据公司SafeGraph近日取得1千6百万美元的A轮融资，由IDG资本美国领有投，将近百位创投业大佬跟投。 这份名单星光熠熠，其中经常出现了彼得·蒂尔，Adam D’Angelo（Facebook第一任CTO，Quora创始人），有极深政治背景的Eric Cantor和KT zu Guttenberg, Jack Dangermond（数字地图之父 ）, Barry Sternlicht（喜达屋集团创始人）, Pete Briger（峰堡投资集团Fortress Investment创立者之一）, Naval Ravikant（AngelList的CEO及牵头创始人，投资了还包括Uber、Twitter、Yammer等众多著名科技公司 ），Nicolas Berggruen等各界投资者。
SafeGraph正式成立于2016年，目的打造出一个可观的，可供机器学习（machine learning）用于的数据库，以加快机器学习及人工智能的发展。 就像人类通过读者过往的文献典籍，整理科学知识，总结规律，以此为参照，做出下一个决策，这个数据库，就像专门人工智能而辟的图书馆，机器可以通过查找、读者、分析、综合有数的数据，预测未来。
资本市场可以把人工智能这个概念吹成一朵花，但无法忽略的是，目前的技术还是很坚硬。 借出数据科学家Monica Roati的话， “我们取笑手机的自动拼法功能常和我们的本意差距十万八千里，我们取笑GPS系统把我们要的餐馆定位到了1000公里之外。但这很令人丧气：如果现在我们连最简单的问题都解决不了，未来我们又怎能让人工智能技术提升人类生活质量呢？” 要彻底提升机器学习的能力，海量数据是关键。 谷歌是目前世界上最顶尖人工智能企业，但其搜索引擎的负责人Peter Norvig也否认，他们的算法并不是世界顶尖的，他们有的，只是比别人更好的数据。
荐个例子，谷歌搜索引擎看了1千万个YouTube视频才学会辨识什么是“猫”。而微软公司的研究员Michele Banko和Eric Brill找到，即便是最差劲的算法，如果接到了以指数级快速增长的海量数据，也不会摇身一变，沦为顶尖智能算法。
谷歌看了1千万个视频才不会辨识“猫”。图片来源/medium.com 可是，现在无以有公司能与谷歌、Facebook这样的巨头竞争数据量。初创企业融资再行多，也要和成百上千家公司讲合作拿数据，这一过程有可能就要花费极大精力，和长达几年的时间。
即便握充足数据，他们也要面临数据管理的挑战。 首先，数据的存储、数据模型、数据分析格式、数据库的基础架构都要重头修建，必需能用，而且无法错误。之后，还要展开数据清除。
不是所有数据都是必要能用的，它们大多杂乱无章、无法解读、无法提供、甚至有所缺陷。 人工智能领域最聪明的一群人都想要用上能确实增进人类社会发展的产品和应用于，比如无人驾驶，比如预测世界经济走势的系统，比如超级医疗诊断系统。但格式较好、合适分析的数据会从天而降。
目前，他们把80%的时间花上在了整理历史数据上。 微软公司的研究员找到，算法的准确性随着数据量的减小而提高。
图片来源/ucrel.lancs.ac.uk 等这一切都被顺利解决问题，立刻，他们又要和数据监管部门做事，并在数据隐私维护问题上受到政府与公众的道德审问。 这是一种对资源与时间的极大浪费，再行这么下去，知道何年何月我们才能看见人工智能确实的创意。
SafeGraph在这个时候经常出现。他们想要切断所有数据（democratizing access to data），减少数据门槛。
该公司的首席执行官Auren Hoffman说道，“整理过往数据，和预测未来趋势，是两种几乎有所不同的技能。要预测未来，不必须通晓前者。” SafeGraph的将自己定位成数据收集与管理公司，其它公司可以租给他们数据，把时间空出来，集中精力展开确实有价值的研究。
它的首款产品是一个地理空间数据平台，为城市规划者、零售商、学术研究人员、营销人员及投资者服务，便于其理解人类社会活动轨迹。 Hoffman将A轮融资叙述为“非常规公司的非常规融资”。
他回应，“大多数公司会在首轮就融资1600万美元，而且会引进多达100名独立国家投资者以及一个最顶级的VC，但是我们不是一家传统的公司。” 在A轮融资中就引进100个独立国家投资者很不奇怪，从管理的看作这很有可能是一场噩梦。
但是Hoffman指出，这些投资者中很多是来自于广告业，或者他的上一家公司LiveRamp，这些业内资深人士的建议对SafeGraph的未来发展弥足珍贵。 SafeGraph继续还并未透漏其第一批客户及合作者。
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