人工智能概念自出世以来，便在人类社会激起千层浪，有人预言，人工智能将解放人类，极大的促进社会发展，有人认为人工智能会对人类造成毁灭性打击。但不管怎样，未来毫无疑问是人工智能的时代。
早在国外就提出不少关于车牌自动识别的理论，有的己经很成熟，投入实际应用。而对于识别模糊车牌的进展却不顺利。而最近Mighty AI这家公司就突破了能自动识别出模糊的车牌信息的技术。据Mighty AI说，此技术的强大之处在于它的系统Mighty Computer Vision。这是一套不断扩展的计算机视觉算法，不仅能解决模糊车牌的问题，还能解决以下的一些AI困扰问题。
1、半自动注释
2、车牌模糊
3、面对匿名化
那这是一家何方神圣的公司呢？早在2017年就拿到英特尔，Google Ventures 和埃森哲1400万美元融资的它是一家提供训练数据相关的服务。他们的官网首页上写着：“在这里获得你需要的数据，训练你的人工智能。”
大家都知道如果要做一个能用的人工智能产品，科技公司得从数据开始下功夫。如果没有足够多的、相关领域的数据，这个产品可能很难投入实用。
为了获得这些数据，有的科技公司选择和对应领域的机构、公司合作，共同训练人工智能的产品，有些科技公司和研究机构也会将收集的数据开放出来，让其他公司也能够使用。
训练人工智能听起来很遥远，在 Migthy AI 的平台上，这些主题专家要做的事情其实并不复杂，比如描述一张图片，或是在 CT 影像图片中指出肿瘤在哪里……这些任务多多少少都需要一些专业知识，但完成任务需要花费的时间并不多。
举个例子，Migthy AI公司负责为IBM的人工智能沃森提供学习样本。而在IBM的要求中，要把沃森就是一个能跟高尔夫比赛的观众聊天的人工智能机器人，人们可以跟这个聊天机器人对话，问它与高尔夫运动相关的问题。沃森需要的是与高尔夫相关的、带有注释的数据，将这些数据“喂”给沃森，沃森才能成为一个懂点高尔夫的人工智能。
于是 IBM 从网络上抓取了大量与高尔夫相关的数据，在 Mighty AI 的平台上创建任务，Mighty AI 就负责找到熟悉高尔夫的主题专家，按照 IBM 的要求将这些数据打上标签，基于这些信息撰写问题和回答。完成之后的数据，才能帮助沃森“学习”高尔夫知识。
又比如说你要整小黄车，需要调查1000个上班族每天的交通习惯。它就把开始搜索，数据。就比如图片什么的类似摄像头拍摄，最后转换成你需要的数据给你。
总的来说，Mighty AI平台处理数据生命周期的各个方面。通过依靠专用平台为计算机视觉系统生成培训数据集。根据用户项目要求配置的边界框或完整分段工作流程运行多达1,000张图像。
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