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数据标注服务如何赋能物流机器人?


随着大数据、5G、云计算等新兴技术的蓬勃发展,物流业正在进入智能化阶段,从单一设备的智能化到物流全产业链的智能化。作为智慧物流中极其重要的基础设施,移动物流机器人的应用越来越广泛,持续吸引着各行各业的资本和巨头。

近日,字节跳动、联想等公司纷纷投资无人物流机器人开发商叙利亚火炬,引起物流界广泛关注。在业内人士看来,随着资本的不断加持,以及越来越多电商、物流、科技公司的参与,移动物流机器人市场将进入发展快车道,推动整个物流行业向数字化智能化转型。

上市公司加快布局物流机器人赛道

物流机器人主要用于仓储、分拣中心和运输场景,执行货物转运和搬运等操作。早在2012年,AGV产品就被引入亚马逊的仓储网络,随后掀起了一波仓储物流自动化浪潮,中国诞生了一批自动化设备和解决方案制造商。

近年来,在电商、新零售等新兴商业模式创新发展需求推动下,在人口红利逐渐下降导致劳动力成本高、招人难等因素影响下,物流业各环节智能化、数字化转型已成为必然趋势。同时,带动了上下游产业智能化升级,各类物流机器人产品开始推广应用。例如,在仓储物流领域,AGV(自动导引车)、码垛机器人、分拣机器人、AMR(自主移动机器人)逐渐取代人工,承担起物流、运输、配送等任务。在降本增效方面具有显著优势,得到了业界的普遍认可。在中国去年的双11购物狂欢节和今年的“6·18”电商促销期间,“分钟级”的包裹递送变得越来越流行。这背后,离不开智慧物流的持续赋能。

在AI技术的加持下,这款“智能”分拣机器人可以在各个快递分拨中心自由穿梭,并能将包裹精准配送到不同的“关口”。它的效率是人工分拣的2到3倍。这些机器人大大提高了货物分拣效率和送货速度,减轻了操作员的工作压力。

工业机器人领域的背后,是数据标注产业

数据、算法和处理是人工智能不可或缺的三个要素。

数据是起点。人工智能从数据开始,并利用学习本身的优势,这是有意义的。在可伸缩数据和高速时代,用数据训练人工智能非常方便。

拥有悠久商业智能历史的公司围绕数据开展了大量工作。人工智能也是如此。

原始数据一般是通过数据采集获取的,后续的数据清理和数据标注相当于对数据进行处理,然后传递给人工智能算法和模型进行调用。

如果人工智能训练中使用的数据不够多样、不够偏颇,就可能会出现人为的“AI偏向”等问题。

工业机器人领域常用的数据标注工具有四种:

  • 二维边框
  • 三维边框
  • 多边形
  • 分段

机器人学中常见的标签类型

  • 目标识别
  • 视频中的目标跟踪
  • 工业机器人导航
  • 机械臂制导
  • 裂纹检测

2 QA检查、维护

ByteBridge,一个基于人工和ML的数据标注工具平台

ByteBridge,一个具有实时工作流管理的数据标注工具平台,为机器学习行业提供灵活的数据培训服务。ByteBridge, data labeling tooling platform

数据质量保证

  • ML辅助容量可通过自动预先标记来帮助减少人为错误
  • 通过引入共识机制,将实时QA和QC集成到贴标工作流程中,保证了贴标的准确性。
  • 共识-将相同的任务分配给几个员工,正确的答案是从大多数输出中返回的那个。
  • 所有结果都由人力和机器进行全面评估和验证

灵活性

  • 客户端可以设置标签规则、迭代数据要素、属性和任务流、放大或缩小、进行更改。

例如,您可以在主控板上选择多边形和分类模板:

客户端可以监控标记进度,并在仪表板上实时获取结果。e dashboard

仪表板上已经提供了这些标签工具:图像分类、二维框、多边形、长方体。

我们可以根据客户的要求提供个性化的注释工具和服务。

经济实惠

人力和人工智能算法的合作确保了与传统市场相比价格降低了50%。

结束

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Source:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1708704269023167383&wfr

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