" 人工智能 " 四个字里虽然含有 " 智能 "，但背后其实隐藏着一个赚钱十分辛苦而且工作内容非常枯燥的劳动密集型的产业——数据标注。
众所周知，当前的人工智能的深度学习算法是建立在大数据的基础上，人工智能在工作过程中首先要对大数据进行挖掘，然后再利用大数据训练人工智能模型。举例来说，通过在训练过程中识别一万张苹果图片，遇到一张崭新的图片，人工智能可以轻易地抓取图片特征来判断图片内容是否为苹果。而数据标注的主要工作则是在训练前，为每一张苹果的照片背面写上苹果两个字。
当时国内并没有一个数据标注公司，市场处于空白状态，毕业于交大 ACM 班的杜霖却看中了赛道的潜力，并成立了倍赛 BasicFinder，一家非结构化数据标注公司。
杜霖与 AI 的渊源最早可追溯到高中时代，杜霖作为衡水中学机器人实验室创始人，对设计机器人视觉方向兴趣强烈，高三发表相关科研论文。大学期间杜霖又独立开发互联网大数据营销方案，并在 2010 年以 400 万美金价格出售给一家土耳其公司，获得人生第一桶金。
毕业后，杜霖曾任职于北京某投资机构，也曾出海南非创业成立深海钓具品牌。2014 年，杜霖从学术报告中了解到国内 AI 行业发展迅猛，人脸识别率提高了 10% 以上，便产生了回国创业的想法，并于 2015 年正式成立北京深度搜索科技有限公司（下简称 " 倍赛 "）。
目前市面上数据标注公司主要分为两类，即工具类与服务类。工具类顾名思义仅提供 SaaS 或软件工具，企业需要自行配备人力资源来对数据进行标注，此类公司优势在于轻资产、小巧灵活，仅需对软件开发即可，但需要较强的市场能力，不断进行销售，缺少长期稳定的现金流，且难以服务于体量较小的初创企业。而服务类企业则需要大量人力资源，能够同时为数据化能力较弱的企业或大型公司提供长期稳定的数据标注服务，但缺点也同样存在，由于数据标注工作属于劳动密集型产业，因此服务类企业技术门槛往往不高，行业壁垒难以体现，可替代性强。而倍赛要做的则是一种结合工具软件与数据标注服务的双线发展企业。用杜霖的话来描述是 " 以开源的思路做非开源产品 "。
基于技术开发能力上的优势，倍赛产品采用 SaaS 模式，为用户提供直接有效的数据标注软件工具，包含 " 关键点 "、" 直线 "、" 钢笔线 " 等在内的 18 款常规标注工具以及 3D 点云和医疗影像两款标注集成套件，能够满足 98% 以上的数据处理需求。目前 SaaS 化产品已经服务于数十家公司，按使用工具数量付费，单个工具价格仅为每月 200 元起，相较同类产品近乎免费。杜霖介绍到：" 倍赛希望通过 SaaS 形式聚集用户形成生态，而非急于变现。通过生态为更多用户提供服务，扩大产品与公司的影响力，提高市场占有率。" 倍赛的打法思路与开源十分相似，那么为何倍赛不一鼓作气，直接将产品开源化来吸引用户呢？杜霖表示：" 倍赛也有过走开源路线的想法，但相较于开源，SaaS 模式更易聚集到拥有一定技术基础的企业，且由于存在付费关系，用户黏性上也相较于开源模式更为稳定，且可以在一定程度上为企业创造营收。"
服务端，倍赛则主要服务于四类用户，分别为以商汤、旷视、科大讯飞为代表的 AI 公司；以腾讯、京东、美团为代表的互联网公司；以招商银行、顺丰速运、上汽集团为代表的垂直行业头部公司以及广大中小企业。倍赛将管理与标注相融合，以数据管理中台外延到数据标注平台，完成数据模型的自动迭代模型，通过预标注达到运营效率的提升。相较于传统解决方案，管理效率提升 30%，标注效率提升 50%。据悉，项目制服务端，通过口碑营销，倍赛已经累积了十余家客户，2020 年业务量逆势增长 70%，营收达千万级，实现盈利。
杜霖透露，倍赛将于 2021 年启动新一轮融资计划，主要用于产品研发与销售团队扩建以及海外市场，且海外市场方向，倍赛已经获得了英特尔公司的订单。此前倍赛分别于 2017 年获得极星资本、拓邦股份、欣博友数据的 Pre-A 轮投资以及 2019 年获得的五岳资本、TalkingData A 轮投资。
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