数据有多重要?高质量的数据直接决定了一家人工智能公司的竞争力。数据量越多，质量越高，其算法模型的效果自然就越好，产品体验、商业落地也水到渠成。那么这些数据从何而来?可以通过微博知乎抓取，也可以通过大学或者研究机构获取公开数据，然而这样的数据量并不能够满足AI公司的需求，并且，这些数据也不能直接应用到AI技术中。由此，催生了AI数据服务行业，本文采访的对象——龙猫数据CEO昝智，正是从事这一领域。
昝智曾先后担任豌豆荚商业产品负责人、百度联盟产品经理，离职后联合原豌豆荚游戏频道技术负责人姚毅创办龙猫数据，并于今年11月7日完成金沙江创投领投的3370万元A轮融资。龙猫数据的核心业务是为AI及大数据公司提供数据采集、标记等定制化的数据服务，涉及文本、语音、图像、视频四个领域。其数据服务业务主要依托众包平台——龙猫众包来完成。据昝智介绍，龙猫众包包括移动端和PC端两种形式，其用户量级已经达到百万，在经过线上培训和考试后，便有资格接受任务。
“客户要什么就生产什么，相当于有很多人的数据工厂”，昝智表示，龙猫数据偏向于众包模式，是一个集中在数据服务领域的数据生产商。其客户主要分为两类，一类是百度、腾讯等大客户;另一类是AI创业公司。对于百度等公司来说，虽然在某些方面拥有庞大的数据量，但是这些非机构化的数据并不能够应用到AI技术中，例如人脸识别和语音识别需要的都是结构化的数据。而对于初创公司来说，在A轮融资之前，不会有很强的数据购买需求，他们可以直接使用ImageNet或者国外大学的公开数据来训练自己的模型，因此龙猫数据主要针对的是B轮到D轮之间的创业公司。
谈及行业竞争，昝智坦言在数据服务领域的竞争并没有同是AI上游的芯片领域那样激烈。其原因有三，首先，大部分AI领域的创业者，更希望在算法与技术上取得突破，愿意从互联网产品上出发去提供服务的人很少。并且，对于这样劳动密集型的产业，投资人也更为谨慎，因此入局人较少。
第二，做数据服务，要同时保证质量和效率，其内部多种机制的建立并非一朝一夕就可以完成。昝智介绍，龙猫众包平台上的用户，都是需要经过线上培训和考试才有资格接受任务的，并且，用户标记后的数据会经过百分之百的审核，审核后还会进行抽审。例如对于图片标点，会有不同用户对同一张图片进行标注，并对有差异的位置进行交叉验证。
在提效方面，龙猫数据选择与客户联手解决。例如，人脸识别领域的用户本身就会有一定的算法基础，这时龙猫数据会引用部分客户的能力对数据进行判断和检查，同时客户还可以帮助龙猫进行初步检测以及标记的预处理，这样做既可以提高龙猫数据的效率，还可以降低客户成本，是一种双方都乐于接受的方式。
第三，数据获取较难。通常的数据服务公司会通过渠道或者地推的方式购买数据，然而当数据样本增加(超过10万)，时间成本就会变得相当大。另一种获取数据的方法，就是龙猫数据所使用的“众包”，然而这种方法会引出另外一个难点，既互联网产品思维。
第四，互联网产品思维。众包平台通常是以APP的方式连接用户，然而单纯的APP并不能构成转化壁垒，这时就需要足够的运营技巧，吸引用户接受任务，以及邀请好友成为新用户。昝智表示，创始人的工作背景会影响该公司的做事风格，龙猫数据的CEO和CTO都曾就职于流量入口公司，有良好的互联网产品思维和粉丝运营技巧。
基于以上四点，数据服务领域里竞争并不是十分严峻，昝智表示，“各公司需要一起将产业链做起来，现在还不是要抢市场的时候。”
