2019年12月4日，Graviti獲得1000萬美元的Pre-A輪融資，投資方為紅杉資本中國、云啟資本、真格基金、風和投資。

　　Graviti成立于2019年初，聚焦于人工智能數據服務平臺業務，致力于成長為非結構化數據集存儲、加工、使用的一站式AI數據服務平臺。目前，公司已經建立了人工智能行業所需的數據集管理和標注系統，為行業提供平臺式服務。
　
　　公司創始人崔運凱認為，就人工智能三要素（算法、數據、算力）而言，數據的通用性介于算力和算法之間——雖然有計算機視覺、語音等不同種類的劃分，但同類數據具有相通性，能滿足不同企業的相似需求。
　
　　換句話來講，Graviti瞄準了人工智能的計算機視覺領域，為該領域企業提供基礎設施，其希望通過提供高效管理和輸出高質量數據服務，加速數據在供需方之間的流通，以幫助企業發展。
　
　　畢業于上海交通大學和美國賓夕法尼亞大學的崔運凱，曾在自動駕駛行業“打拼”多年。此前，他曾任Uber無人駕駛部門的Tech Lead Manager，為該部門最早期一批員工。
　
　　作為自動駕駛行業的“老兵”，他深知數據質量對行業發展的重要性，因此，自動駕駛被選做公司業務的第一個切入點。
　
　　自動駕駛技術在落地過程中，需要依賴積累的大量真實道路場景進行模型訓練，完成場景測試，一旦數據質量不合格，就會浪費大量時間，增加訓練模型成本。而非結構化數據只有通過對相應特征進行提取標注后，才能直接用于模型訓練。
　
　　這對標注公司的交付能力和數據處理系統提出了較高要求。今年以前，眾多自動駕駛公司和其他有圖像算法需求的企業正在通過自建標注平臺、尋找外部人力等方式，試圖解決日常標注需求，但其常常受到外包團隊標注質量不穩定、需求排隊等問題的困擾。
　
　　與此同時，在資本遇冷的當下，企業往往將更多資金投入主營業務中，對自身標注業務有所忽略，數據標注公司的價值由此顯現。

　　Graviti自主研發了標注平臺。該平臺一方面可以通過可視化系統展示數據內容，為工作人員呈現簡潔易懂的后臺操作頁面，通過總結分析提升工作效率；另一方面則瞄準薪資平均水平較低的三四線城市的人力市場，能夠在全國范圍內動態分發和管理項目，通過多層質檢、任務自動分發、數據分批交付的流程設計保證項目的完成效率。
　
　　“服務好所有AI企業”遂即成為Graviti的目標。對于目前的Graviti而言，自動駕駛是其市場切入點，但不是終點。未來，該公司還希望與高精地圖、人臉識別、機器人、智慧城市、智能安防、智能零售等領域客戶展開合作，推動人工智能應用在更多場景落地。