從像素到感知：可擴展的 3D 感應器融合標籤如何推動下一波物理人工智能
October 29, 2025
體能智能背後的數據
無論是工廠地面的機械人、偵測行人的自動駕駛車輛，抑或降落在移動目標上的無人機，均需依賴同一項關鍵要素：高品質的標註資料。 然而，隨著實體 AI 日益複雜，其數據管道的複雜度也隨之提高。機械人和自動駕駛系統必須 (通常為即時) 解讀來自攝影機、光達、雷達、慣性測量單元和 GPS 感應器的輸入資料。 因此 3D 感應器融合標註變得非常重要。
物理人工智能系統中的感知挑戰
現代實體 AI 系統依賴多模態感知，即觀察、感知和理解其環境。但其擷取的原始資料往往雜亂無章：
- 每幀含數百萬點的光達點雲。
- 雷達傳回的資料可捕捉深度和速度，但無法辨識形狀。
- 來自 RGB 或紅外線攝影機的影片串流。
- 需進行時間對齊的慣性和 GPS 訊號。
將這些資料流整合成一個統一的資料集，需要融合管道和了解 3D 幾何、坐標框架和感應器校準的工作人員。傳統的 2D 邊界框標籤無法滿足這一點。
為何3D數據標註如此複雜——而且成本高昂
標註 3D 資料需要專業工具和專業知識：
- 3D 邊界框和語義分割必須與感應器校準矩陣精確對齊。
- 多個感應器之間的時間同步可確保各幀畫面呈現同一瞬間。
- 遮蔽處理和多幀追蹤**決定物件是否重新出現或移出視線。
- 標註一致性和標註者間協議 (IAA) 會直接影響模型表現。
正因這些挑戰，許多公司在感知模型訓練方面面臨瓶頸：產能受限、質素低下、週期冗長。這正是他們轉向企業級合作夥伴的原因，這些夥伴能提供可擴展、可審核的標註管道。
感測器融合標註 — 機械人數據標註的未來
感應器融合標籤結合了來自多種模式（光達、雷達、影片）的數據，以創建更豐富的物理世界表現。對於機械人和自動駕駛車輛而言，這代表：
- 在光線不足或天氣惡劣的情況下，提高物體偵測準確度。 改善深度和速度估算。
- 透過交叉驗證的感應器輸入，更全面地理解場景。
- 減少盲點和極端情況失敗。
Uber AI Solutions 耗時 10 年，在全球各地的出行平台和合作夥伴計劃中不斷改善此流程。
結論：從原始資料到現實世界的感知
實體人工智能的效能取決於教導它「看」和「行動」的數據質素。Uber AI Solutions 結合先進感應器標註技術、全球人力網絡及嚴謹的質量框架，協助企業打造能於現實世界安全運作的可信賴機械人、車輛及機器。
Industry solutions
Industries
指南針