以高效和全球化的方式进行数据标注与真实世界数据采集
满足您在 AI 全生命周期各阶段的数据需求。
构建驱动实际表现的数据管道
凭借优步十余年在大规模人工智能数据运营方面的丰富经验，我们助力您的模型更高效地学习，更快速地扩展，并在真实环境下始终保持稳定表现。
在您的整个数据准备周期中与我们携手合作
收取
我们遍布全球的广泛贡献者网络和专业专家团队，通过远程及定向实地任务，收集真实世界的数据，包括兴趣点（POI）、音频和视频。
标注
我们为多种人工智能应用场景（包括地图构建和语音识别）准备了即用型和定制化数据集，助力您的模型从真实世界的数据中学习。
评估
每个数据集都经过严格的人机结合的质量检查，以确保其准确性、多样性和真实环境下的可靠性。
派送
最终成果是可快速、大规模地生成模型就绪数据，并以十多年来符合伦理的真实世界数据处理经验为支撑。
通过优步的全球网络提升效率，实现规模化发展
我们严谨的运营体系为全球现场采集提供支持。我们已建立全球基础设施，为您高效完成各项繁重事务，包括：
- 招募
- 审核
- 注册流程
- 跨地区、跨币种、跨行业及跨监管环境的支付
常见问题
什么是数据标注？
数据标注为用于训练生成式和自主式 AI 模型的数据提供了上下文和含义。我们可以协助您标注复杂的多模态数据，从特定语气的文本到细致的视觉风格，助力丰富生成式 AI 模型。这有助于更快、更精准地训练模型，适用于各类注册场景。
优步 AI 解决方案提供哪些类型的数据标注服务？
优步 AI 解决方案提供多种数据标注服务，包括 RLHF 和偏好标注、提示与回复生成、模型输出质量评估、图像与视频的 VLM/VLA 标注、自动驾驶多传感器关联、音频细节标注，以及其他多模态文本、图像、视频和音频标注服务。
数据质量差会如何导致 AI 模型失效？
AI 模型的表现取决于其训练所用的数据。数据质量不佳会导致模型影响工作流程，并产生不可靠的结果。数据质量不佳的原因可能包括数据集碎片化或不完整、标注错误或缺乏上下文，这些问题会导致模型变得不可靠，进而可能影响品牌声誉、财务状况以及合规性。
uLabel 是如何运作的？
uLabel 是由优步打造的一款创新型数据标注平台，旨在支持大规模高质量标注流程。这一一站式解决方案为高质量标注提供了先进的操作指引面板和高度可配置的用户界面，可灵活适配各种分类体系和用户需求，带来流畅的使用体验。
凭借旨在提升质量与效率的功能，uLabel 将可配置界面从 uTask 平滑过渡，以满足多样化需求，确保为用户带来以优秀水准为常态的体验。它支持可审计性、质量流程、共识、编辑审核和抽样流程。
uTask 是如何运作的？
uTask 是一款可配置的工作流程编排界面，可根据您的具体需求灵活适配，确保实时的任务编排与您的运营高度契合。通过智能匹配，将任务和项目与合适的专业人员高效对接，并借助我们的程序化数据交换与任务上传功能，实现流程的优化管理。
功能包括：
- 为多种工作流程（如编辑审核、样本审核和共识模型）提供自动化配置支持
- 程序化数据交换与任务上传
- 运营指标一站式来源
- 反馈循环
- 用于治理的实时分析仪表板