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從單一頁面到操作指南, 再到網路研討會, 深入了解 Uber AI 解決方案如何為衍生式 AI 應用程序、AI/ML、LLM、ADAS、地圖、NLP、 AR/VR、電腦視覺、機器人技術等等。

Uber 人工智慧團隊解決方案簡介

我們在管理大規模資料標籤作業方面擁有超過 9 年的經驗, 並提供 30 多種進階功能, 包括影像和影片註記、文字標籤、3D 點雲處理、語意分割、意圖標籤、情緒偵測、文件抄錄、合成資料生成、物體追踪和 LiDAR 標註。

我們的多語言支援支援 100 多種語言, 涵蓋歐洲、亞洲、中東和拉丁美洲的方言, 確保為全球各種應用程式提供全面的 AI 模型訓練。

我們的解決方案包括：

資料註解與標籤：專業精確的註解服務，涵蓋文字、音訊、圖片、影片等多種技術
產品測試：透過彈性的服務等級協議、多樣化的架構和 3,000 多個測試裝置，提供高效率的產品測試，全面簡化並加速產品發布週期
語言與本地化：無論身在何處，都能享受世界級的使用者體驗

Human-in-the-Loop Validation for Physical AI

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.

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生成式 AI 的資料標記: 綜合指南

本指南將探討資料標記在創想式 AI 中的重要性、需要標記的資料類型, 以及準確的標記如何增強 AI 模型的創造能力。不論您要使用自建的 AI 產生擬真的影像、文字或代碼, 了解如何有效地標記資料, 都是產生優質輸出的關鍵。

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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.

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