Dataene bag fysisk intelligens
Hver robot, der navigerer på en fabriksgulv, hvert autonomt køretøj, der registrerer en fodgænger, og hver drone, der lander på et bevægeligt mål, er afhængig af én ting: data af høj kvalitet med præcise mærkater. Men efterhånden som fysisk AI bliver mere kompleks, bliver dens datapipeline det også. Robotter og autonome systemer skal kunne tolke input fra kameraer, lidarer, radarer, IMU’er og GPS-sensorer — ofte i realtid. Det er her, 3D-sensorfusion-mærkning bliver afgørende for missionen.
Udfordringen ved perception i fysiske AI-systemer
Moderne fysiske AI-systemer er afhængige af multimodal perception — at se, sanse og forstå deres omgivelser. Men de rå data, de indsamler, er rodede:
- Lidar-punkt skyer med millioner af punkter pr. billede.
- Radarekkoer, der opfanger dybde og hastighed, men ikke form.
- Videostrømme fra RGB- eller infrarøde kameraer.
- Inertiale og GPS-signaler, der kræver tidsmæssig justering.
At samle disse strømme i et samlet datasæt kræver en fusionspipeline og en arbejdsstyrke, der forstår 3D-geometri, koordinatsystemer og sensorkalibrering. Traditionel 2D-boksmærkning er simpelthen ikke nok.
Hvorfor 3D-datamærkning er så kompleks – og så dyr
Mærkning af 3D-data kræver specialiserede værktøjer og ekspertise:
- 3D-afgrænsningsbokse og semantisk segmentering skal være præcist tilpasset sensorernes kalibreringsmatricer.
- Tids-synkronisering på tværs af flere sensorer sikrer, at billederne repræsenterer det samme øjeblik.
- Håndtering af okklusion og sporing på tværs af flere billeder afgør, om et objekt dukker op igen eller forsvinder ud af syne.
- Annoteringskonsistens og enighed mellem annotatorer (IAA) påvirker direkte modellens ydeevne.
På grund af disse udfordringer oplever mange virksomheder flaskehalse i træningen af perceptionsmodeller — begrænset kapacitet, lav kvalitet og lange leveringstider. Derfor vælger de enterprise-partnere, der kan levere skalerbare og reviderbare annoteringsprocesser.
Sensorfusion-mærkning — Fremtiden for dataannotering inden for robotteknologi
Sensorfusion-mærkning kombinerer data fra flere modaliteter (lidar, radar, video) for at skabe en mere detaljeret repræsentation af den fysiske verden. For robotteknologi og autonome køretøjer betyder dette :
- Højere nøjagtighed i objektdetektion under dårlige lysforhold eller ugunstigt vejr. Forbedret dybde- og hastighedsestimering.
- Mere robust sceneopfattelse gennem krydsvaliderede sensorinput.
- Færre blinde vinkler og fejl i kanttilfælde.
Uber AI Solutions har brugt ti år på at forfine denne proces på tværs af sin egen mobilitetsplatform og partnerprogrammer verden over.
Konklusion — Fra rå data til opfattelse i den virkelige verden
Fysisk AI er kun så god som de data, der lærer den at se og handle. Ved at kombinere avanceret sensormærkningsteknologi med et globalt menneskeligt netværk og strenge kvalitetsrammer gør Uber AI Solutions det muligt for virksomheder at bygge pålidelige robotter, køretøjer og maskiner, der fungerer sikkert i den virkelige verden.
Branchespecifikke løsninger
Brancher
Vejledninger