SafeGraph成立于2016年，旨在建立一个庞大的机器学习数据库，以加速机器学习和人工智能的发展。就像人类阅读过去的文学和经典著作一样，整理知识，总结规则，并以此为参考来做出下一个决定。该数据库就像为人工智能构建的库。机器可以查询，读取，分析和综合现有数据并预测未来。资本市场可以将人工智能的概念吹得沸沸扬扬，但是不容忽视的是，当前的技术仍然非常粗糙。为了从根本上提高机器学习的能力，大量数据是关键。 Google目前是世界上排名第一的人工智能公司，但其搜索引擎负责人Peter Norvig也承认，他们的算法并不是世界上排名第一的，它们拥有比其他人更多的数据。例如，谷歌搜索引擎学会了识别“猫”。仅在观看了1000万个YouTube视频之后。微软研究人员Michele Banko和Eric Brill发现，即使最差的算法，如果接收到的数据量呈指数级增长，也会改变自身，成为最智能的算法。 Google仅会识别“猫”或“猫”。观看了1000万个视频之后但是，现在公司很难与Google和Facebook等巨头争夺数据量。无论有多少初创公司筹集资金，他们都必须与数百家公司进行谈判以获取数据。此过程可能会耗费大量精力，并且可能会花费数年时间。即使他们手中有足够的数据，他们也必须面对数据管理的挑战。首先，必须重建数据存储，数据模型，数据分析格式和数据库基础结构，必须可以使用，并且不能出错。之后，必须执行数据清理。并非所有数据都直接可用。他们中的大多数人杂乱无章，难以理解，无法结婚甚至失踪。人工智能领域最聪明的人希望创建能够真正促进人类社会发展的产品和应用程序，例如无人驾驶系统，预测世界经济趋势的系统，例如超级医疗诊断系统。但是，格式正确且适合分析的数据不会从天而降。目前，他们将80％的时间用于整理历史数据。微软研究人员发现，该算法的准确性随着数据量的增加而增加。如果所有这些问题都得到成功解决，他们将很快不得不与数据监管部门打交道，并在数据隐私保护问题上受到政府和公众的道德拷打。这是浪费大量的资源和时间。如果这种情况继续下去，我们将不知道我们将看到人工智能的真正创新持续多长时间。 SafeGraph此时出现了。他们想开放所有数据（民主化对数据的访问）并降低数据阈值。 SafeGraph将自己定位为数据收集和管理公司，其他公司也可以租用其数据，腾出时间并专注于真正有价值的研究。它的第一个产品是地理空间数据平台，可为城市规划人员，零售商，学术研究人员，市场人员和投资者提供服务，以便他们可以了解人类社会活动的轨迹。