描述
Encord 为物理 AI 和企业团队提供了至关重要的数据基础设施层，旨在处理从预训练到部署的多模态数据。该平台赋能团队通过可定制的工作流和原生代理集成来管理、策划和标注 AI 数据，支持视频、图像、音频、LiDAR、文本、文档、地理空间和 HTML 等广泛的数据类型。
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关键功能包括在单个工作流中进行原生视频标注、LiDAR、音频、文本和传感器融合，所有这些都内置了标签 lineage 和质量控制，以支持生产规模的运营。Encord 促进从专用设施或车队的数据收集，利用基于嵌入的搜索和模型内循环（model-in-the-loop）策划，在数据分布差距影响生产中模型性能之前识别稀有边缘案例并弥合差距。
此外，Encord 还支持对生产中模型的强化学习（RLHF）、基于规则的评估和成对比较的编排。这使得团队能够精确识别 AI 故障并有效地将其路由回训练过程。该平台为完整的数据管道提供了一个全面的、单一平台的解决方案，包括用于生产级 AI 的数据即服务（Data-as-a-Service）。
Encord 还提供专业服务，例如为物理 AI、多模态系统和 LLM 提供由经过审查的领域专家进行的标注服务，以及为物理 AI 收集训练就绪数据的服务，这些数据由现场操作员和远程操作设施收集。它将自己定位为物理 AI 唯一的端到端数据基础设施合作伙伴，涵盖从收集到部署反馈的整个生命周期。
该平台受到包括 Woven by Toyota、AXA、UiPath 和 Zipline 在内的 300 多个 AI 团队的信赖。例如，UiPath 通过使用 Encord 标注和管理图像和文本训练数据，实现了近 99% 的模型准确率和 4 倍的错误率降低，从而实现了数据集 10 倍的增长和增强的管道可见性。
Encord 专为物理 AI 构建，为 World Models & VLA、Robotics & Humanoids、Autonomous Vehicles & ADAS、Drones & Aerial Autonomy 以及 Industrial & Manufacturing 等系统至关重要的多模态传感器信息提供数据基础设施。它支持 RGB、深度、LiDAR 和力/扭矩等各种数据输入，从而能够训练感知、操纵和具身 AI 系统。
- 类别机器学习平台
- 定价模式联系销售
- 部署数据保留在您的云中
- 平台网页版
Encord的核心功能
面向物理 AI 的多模态数据管理
数据策划和标注工具
支持视频、图像、音频、LiDAR、文本和传感器融合
标签 lineage 和质量控制
用于数据收集的基于嵌入的搜索
模型内循环（Model-in-the-loop）策划
RLHF 和基于规则的模型评估
生产模型的成对比较
数据即服务（Data-as-a-Service）产品
标注和收集服务
API/SDK 优先方法
零数据迁移
数据保留在您的云中
如何使用 Encord？
探索产品：发现 Encord 满足您 AI 数据需求的各项功能。
与 AI 专家对话：与专家咨询以定制解决方案。
配置工作流：设置可定制的多模态标注和策划流程。
收集和策划数据：利用工具收集和精炼数据集。
标注和标记：在集成工作流中为各种数据类型应用标签。
对齐和评估模型：编排反馈循环和性能评估。
部署和迭代：将 Encord 的数据基础设施集成到您的 AI 生命周期中。
Encord的使用案例
- 物理 AI 数据管理
- 自动驾驶汽车感知
- 机器人与具身 AI
- 无人机自主性
- 工业 AI 训练
- LLM 数据对齐
- 边缘案例数据策划
- 生产模型评估
