自動導向車
工業機器人
服務機器人
特種機器人
自動化系統
零部件數據是推動數字革命的新燃料。數據生成和標注是決定自動駕駛汽車、智能家電、虛擬助手等智能系統采用率的關鍵因素。智能注釋通過提高數據和訓練的價值來加快自主和智能系統的開發。例如，自主系統必須展示 80% 的決策準確率，以確保系統比人類行為者更安全。
就汽車而言，實現全自動駕駛汽車需要大約 300,000 至 1 億英里的實際駕駛測試。行業正在研究各種自動化工作流程和解決方案，以大大減少這一時間，例如現實世界模擬和虛擬模擬。但是，這些也需要大量數據才能可靠。
據報道，到 2030 年，自主導航市場規模預計將達到 135 億美元。通過添加屬性或標記數據來改進數據的注釋解決方案正在通過人工智能、機器學習、數據分析和數據管理等技術推動這些解決方案的實現標準。這反過來又賦予了組合場景、增進理解并幫助做出實時決策的能力 。
快速高效的數據注釋以精確的質量和數量獲得精確的數據是小時的需要。大多數自主和智能系統需要視覺感知系統來識別圖像/場景的內容。此外，這是自動化車輛/系統做出決策的重要因素。
任何自動化系統都必須處理四個主要問題：
了解環境？
與環境溝通？
如何回應？
為什么人們會按照他們的方式行事？
除非一個系統能夠處理至少 3 個這些問題，否則系統很難獨立、智能地運行并贏得人們的信任。
必須進行大部分測試以“訓練”系統識別各種棘手的情況，這些情況需要具有精確質量和精確數據數量的精確數據。基于機器學習的智能數據生成和增強是一種不斷發展的方法，可以獲取具有相關質量和數量的精確數據。數據注釋占據了算法訓練和開發時間的 70% 左右。該解決方案可確保更快的開發和更安全的系統以及運營效率。
粵公網安備 44010602004352號