资源中心

通过一页寻呼工具、使用方法指南和网络研讨会, 您可以深入了解优步人工智能解决方案如何为生成式 AI 应用、人工智能/机器学习、LLM、ADAS、地图、NLP、 AR/VR、计算机视觉、机器人技术等等。

Uber AI 解决方案简介

凭借在管理大规模数据标注业务方面的专业知识超过 9 年, 我们提供 30 多种高级功能, 包括图像和视频标注、文本标注、3D 点云处理、语意分割、意图标注、情绪检测、文档抄写、综合数据生成、对象跟踪和 LiDAR 注释功能。

我们的多语言支持涵盖 100 多种语言, 涵盖欧洲、亚洲、迪拜和拉丁美洲的方言, 确保针对全球多样化应用提供全面的人工智能模型培训。

我们的解决方案包括：

数据注释和标注：专业精确的注释服务，涵盖文本、语音、图片、视频等多种技术
产品测试：借助灵活的 SLA、多样化的框架和 3,000 多台测试设备进行高效的产品测试，整个流程皆经过简化，以便加快发布周期。
语言和本地化：无论身在何处，都能享受世界一流的用户体验

物理 AI 的人在环路验证

In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.

阅读专题文章

生成式 AI 的数据标签: 综合指南

本指南将探讨数据标注在生成式 AI 中的重要性、需要标注的数据类型, 以及准确标注如何增强 AI 模型的创造能力。无论您是要使用您构建的 AI 生成真实的图像、文本还是代码, 了解有效标记数据的方法对于生成高质量结果都至关重要。

阅读专题文章

How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI

Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.

阅读专题文章