Please enable Javascript
Přeskočit na hlavní obsah
Od pixelů k vnímání — Jak škálovatelné označování pro fúzi 3D senzorů pohání další vlnu fyzické umělé inteligence
October 29, 2025

Data stojící za fyzickou inteligencí

Každý robot, který se pohybuje po tovární hale, každé autonomní vozidlo, které rozpozná chodce, a každý dron, který přistává na pohybující se cíl, spoléhá na jednu věc: vysoce kvalitní označená data. S tím, jak se fyzická umělá inteligence stává složitější, komplikuje se i její datový tok. Robotické a autonomní systémy musí porozumět vstupům z kamer, lidarů, radarů, IMU a GPS senzorů — často v reálném čase. Právě zde se označování dat pro 3D fúzi senzorů stává klíčovým pro úspěch mise.

Výzva vnímání ve fyzických AI systémech

Moderní fyzikální systémy umělé inteligence závisí na multimodálním vnímání – vidění, snímání a porozumění svému prostředí. Nezpracovaná data, která zachycují, jsou ale chaotická:

  • Mračna bodů lidaru s miliony bodů na snímek.
  • Radarové odrazy, které zachycují hloubku a rychlost, ale ne tvar.
  • Videostreamy z RGB nebo infračervených kamer.
  • Inerciální a GPS signály, které vyžadují časové sladění.

Sloučení těchto datových toků do jednotného datového souboru vyžaduje fúzní kanál a pracovní sílu, která rozumí 3D geometrii, souřadnicovým rámcům a kalibraci senzorů. Tradiční 2D označování ohraničujících rámečků prostě nestačí.

Proč je 3D označování dat tak složité — a tak nákladné

Označování 3D dat vyžaduje specializované nástroje a odborné znalosti:

  • 3D ohraničující boxy a sémantická segmentace musí být přesně sladěny s kalibračními maticemi senzorů.
  • Časová synchronizace napříč více senzory zajišťuje, že snímky představují stejný okamžik.
  • Řešení zakrytí a sledování napříč více snímky určuje, zda se objekt znovu objeví nebo zmizí z dohledu.
  • Konzistence anotací a shoda mezi anotátory (IAA) přímo ovlivňují výkonnost modelu.

Kvůli těmto výzvám čelí mnoho společností úzkým místům při trénování percepčních modelů — omezené kapacitě, nízké kvalitě a dlouhým dodacím lhůtám. Proto se obracejí na partnery na podnikové úrovni, kteří dokážou zajistit škálovatelné a auditovatelné anotovací procesy.

Označování senzorové fúze — budoucnost anotace dat v robotice

Označování pomocí fúze senzorů kombinuje data z více modalit (lidar, radar, video) a vytváří tak bohatší reprezentaci fyzického světa. Pro robotiku a autonomní vozidla to znamená :

  • Vyšší přesnost detekce objektů za špatného osvětlení nebo nepříznivého počasí. Lepší odhad hloubky a rychlosti.
  • Robustnější porozumění scéně díky vzájemně ověřeným vstupům ze senzorů.
  • Méně slepých míst a selhání v okrajových případech.

Uber AI Solutions strávil deset let zdokonalováním tohoto procesu napříč vlastní mobilitní platformou i partnerskými programy po celém světě.

Závěr — Od surových dat k vnímání v reálném světě

Fyzická umělá inteligence je jen tak dobrá, jak dobrá jsou data, která ji učí vidět a jednat. Spojením pokročilé technologie označování senzorů s globální lidskou sítí a přísnými rámci kvality umožňuje Uber AI Solutions firmám vytvářet důvěryhodné roboty, vozidla a stroje, které bezpečně fungují ve skutečném světě.