视频丨给机器人当“启蒙老师” 数据标注产业正加快发展
在数博会现场,相关企业展示机器人进行数据采集和标注的工作场景吸引了不少观众。

参会嘉宾 陈柏珲:我们把大量的数据进行标注,然后用于大模型训练。这个大模型吃的都是有营养的“食品”,才可以变得更聪明,人工智能才会有新的高度。

作为人工智能发展的重要支撑,数据标注产业正加快发展步伐。在贵州惠水,轻量化视频拍摄设备记录下工厂等场景里工作的动作,为机器人充当“启蒙老师”;在贵安新区,工作人员操作数十台机器人,通过多个传感器记录物流运输等场景中的视频数据,并进行标注。

机器人制造企业具身业务系统负责人姚卯青:让我们的数据采集工作进入工业、商业的一些场景,这对训练机器人通用泛化的大脑是非常重要的。
眼下,贵州将数据采集和数据标注作为数字经济发展的新动能与重点产业,已集聚数据采集和标注企业135家,从业人员超1.6万人。
贵州大数据集团数据事业部副总经理刘泥君:在三年内,打造时长百万小时的高质量数据集,为全国甚至全世界的具身智能企业服务。
更多新闻>>相关新闻
-
AGV调度系统数据瓶颈:当「没有更多数据了」成为技术分水岭数据饥渴症背后的调度系统真相很多人以为AGV调度系统的性能瓶颈在于算法复杂度,其实不然——当集群规模突破200台节点时,真正制约系统效率的往往是「没有更多数据了」这一反直觉现象。在苏州某3C电子工厂的实地测试中,某头部厂商的调度系统在187台AGV同时运行时,路径规划耗时从3.2秒骤增至17.8秒,表面看是计算资源不足,实则是传感器数据采样率与地图更新频率的匹配失衡。数据链断裂的底层逻辑听起来可能查看详情
-
AGV调度系统数据瓶颈:没有更多数据时的底层逻辑重构当调度系统提示“没有更多数据了”:一场被忽视的工业级灾难很多人以为,AGV调度系统的数据中断仅是传感器故障或通信延迟的表象,其实不然。在某头部汽车总装车间,2023年Q2曾因激光SLAM地图更新滞后,导致32台AGV在换型期集体停摆——表面是地图数据缺失,底层逻辑是调度算法对「数据饥渴」的容忍阈值设计缺陷。数据饥饿的工业级代价传统调度系统遵循「数据驱动决策」的范式,其隐含假设是:数据量与决策质量呈查看详情



400-886-5570




