企業 AI 資料註解指南：涵蓋文字、影像、影片與 LiDAR 等資料模式
每種類型的人工智慧都需要採用不同的資料註解方法。以文字訓練的大型語言模型 (LLM)，所需的註解流程與仰賴 LiDAR 的自動駕駛車輛大不相同。對企業領導者而言，瞭解文字、影像、影片和 LiDAR 等不同資料模式的註解方式，是選擇適合廠商與策略的關鍵。每種資料模式都有不同的挑戰，需要不同的技能組合，對企業 AI 成果的影響也各不相同。
大型語言模型與自然語言處理的文本標註
文字註解是大型語言模型 (LLM) 和自然語言處理 (NLP) 應用的基礎。常見的註解任務包括：
命名實體識別 (NER)：標記文件中的實體，例如人員、組織或財務交易。
觀點標註：將顧客或員工的意見回饋歸類為正面、負面或中立。
提示與回應註解：評估和建構提示詞與回應，以調整 LLM 的行為。
企業使用這些標註來支援從聊天機器人到法規遵循系統等各種 AI App，確保在訓練模型時，使用在語意上準確且多元的語言文字。
電腦視覺圖像標註
電腦視覺模型仰賴大量經過標註的影像。註解形式包括邊界框、多邊形或像素層級分割。主要企業應用情境包括：
零售業：訓練貨架監控模型，確保即時追蹤庫存情況。
製造業：在品質保證流程中偵測產品瑕疵。
自動駕駛車輛 (AV)：標註數百萬張行人與車輛影像，以訓練安全導航模型。
若缺乏準確的影像註解，這些 AI 模型可能發生錯誤分類，不僅會損害品牌信任，甚至可能造成安全風險。
用於時間模型的影片註解
進行影片註解時必須連續標註一系列影格，且間隔往往只有數毫秒。這對需要掌握時間背景資料的 AI 系統尤其重要：
倉儲機器人：運用影片標註資料，在倉儲環境中安全且有效率地移動。
安全監控系統：即時偵測威脅或異常情況。
運動分析：逐影格標註選手動作，深入分析場上表現。
由於影片資料複雜且資料量龐大，要做到準確註解特別具有挑戰性，因此必須採用專門的工作流程編排平台，以確保兼具效率與精準度。
LiDAR 與 3D 點雲註解
光學雷達 (LiDAR) 資料註解是自動駕駛與機器人的核心。LiDAR 感測器會產生大量的 3D 點雲，必須進行精準的分割與標註。主要特性包括：
在三度空間中對行人、車輛和障礙物進行分類。
支援機器人導航、無人機測繪，以及擴增實境 (AR) 和虛擬實境 (VR) 空間建模。
具備深度資訊的複雜性，這也是 LiDAR 有別於傳統 2D 影像之處。
唯有結合自動化與人機混合 (HITL) 工作流程，才能達到企業在安全關鍵應用中所需的準確度。
依資料模式整理的資料註解技術摘要
資料模式 | 使用案例範例 | 註解技術 | 潛在挑戰 |
|---|---|---|---|
文字 | 聊天機器人、自然語言處理 (NLP)、法規遵循、情緒分析 | 命名實體識別 (NER)、情緒標籤、提示/回應對齊 | 背景資料差異、語言多元性、領域特性 |
影像 | 零售業貨架追蹤、製造業品質保證流程、電腦視覺 | 邊界框、多邊形、語義/像素層級分割 | 高度視覺變異、極端案例的物件偵測 |
影片 | 倉儲機器人、安全異常偵測、運動分析 | 逐影格追蹤、時間註解、物件持續性 | 大量資料、不同影格之間的時間一致性 |
光學雷達 | 自動駕駛車輛、無人機測繪、擴增實境/虛擬實境空間模型 | 3D 點雲分割、邊界長方體框、空間追蹤 | 深度複雜度、安全關鍵環境所需的高準確度 |
選擇 Uber AI 解決方案的理由
Uber AI 解決方案支援文字、影像、影片、音訊和 LiDAR 等各種資料註解模式，並針對不同領域提供量身打造的工作流程。uLabel 平台結合自動化與人機混合驗證，可同時兼顧規模與準確度。Uber 在各產業與資料模式均具備經實證的專業能力，讓企業能放心部署 AI 模型，確保訓練資料皆經過精準標註。
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