数据集运维
让您的数据规模化运作
使用内置版本控制、血缘追踪和搜索管理海量传感器数据流——为生产工作负载而非原型设计。
连接至同一条数据集记录
MCAP 与 ROS 数据
LiDAR 与点云
多摄像头视频
遥测与轨迹
一个持续闭环
从传感器采集到模型改进
每个阶段都写回同一条受治理记录，让团队在不丢失上下文、质量或来源的情况下更快推进。
- 1摄取
- 2整理
- 3标注
- 4质量控制
- 5发布
- 6训练
- 7改进
标注运维
将人类专业知识转化为生产数据
路由任务、执行标注指南、协调分布式团队，配合可量化的质量控制——而非主观判断。
连接至同一条数据集记录
模型管理
理解模型行为
监控漂移、追踪真实世界性能，并将任何预测追溯到影响它的训练数据。
连接至同一条数据集记录
一个控制平面
连接传感器与模型的权威记录系统。
Mission Control 将数据、决策和模型反馈保留在同一运营上下文中。团队可以检查发布背后的证据，而不必在交付后重新还原。
数据集标识
准确掌握模型使用了哪些训练数据
为每个数据集及其版本赋予稳定标识，并可沿数据血缘追溯至源场景和质量决策。
控制平面
运营工作流
无需拼接各类项目工具，即可从一个控制平面运行标注、审核、共识和发布策略。
托管执行
规模化攻克难点
在工作流需要专业判断或更高吞吐量时加入专家人工运营，同时避免将权威记录系统变成服务交接流程。
专为 Physical AI 项目打造
贯穿模型生命周期的统一层。
同一个受治理的数据闭环可支持感知、行为和具身模型团队，而无需迫使每个项目采用相同的数据模式或审核策略。
多模态感知
整理并标注同步的摄像头、LiDAR 和遥测数据，用于检测、跟踪、分割和场景理解。
操控与行为
为操控和视觉-语言-动作训练构建演示、动作片段、轨迹及时序上下文。
边缘场景与安全
查找罕见场景，保留审核证据，并发布获批的数据集版本，用于安全关键型评估和再训练。
车队反馈与漂移
将模型故障和生产漂移转化为有针对性的场景搜索、新工作队列以及可追溯的数据集发布。
训练就绪输出
发布值得训练栈信赖的信号。
发布可直接用于模型的数据，同时保留其与原始场景、转换、标注历史以及生成该数据的验收标准之间的关联。
- 2D、3D 与时序标签
- 版本化数据集清单
- 质量与共识记录
- 可移植的导出流水线
构建闭环
让每个数据集都能改进下一个模型。
将您的传感器栈、模型工作流和最棘手的数据瓶颈交给我们。我们将规划通往可重复模型改进闭环的最短路径。