客户挑战
01
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
手工处理数据，难以自动化
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施，未能积累数据。有数据和测试系统，但存算分离，调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力，非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用，历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
资源密集型算法
大型算法模型对计算资源的需求巨大
测试耗时问题
对大规模场景数据进行串联式算法测试，耗费大量时间
版本对应与优化难题
算法版本与测试结果缺乏对应，难以比较历史版本差异，优化算法针对性不强
数据处理缺乏扩展性
大规模数据处理常受内存限制，难有扩展性
算法迭代周期长
01
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
手工处理数据，难以自动化
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施，未能积累数据。有数据和测试系统，但存算分离，调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力，非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用，历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
资源密集型算法
大型算法模型对计算资源的需求巨大
测试耗时问题
对大规模场景数据进行串联式算法测试，耗费大量时间
版本对应与优化难题
算法版本与测试结果缺乏对应，难以比较历史版本差异，优化算法针对性不强
数据处理缺乏扩展性
大规模数据处理常受内存限制，难有扩展性
算法迭代周期长
01
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
手工处理数据，难以自动化
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施，未能积累数据。有数据和测试系统，但存算分离，调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力，非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用，历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
资源密集型算法
大型算法模型对计算资源的需求巨大
测试耗时问题
对大规模场景数据进行串联式算法测试，耗费大量时间
版本对应与优化难题
算法版本与测试结果缺乏对应，难以比较历史版本差异，优化算法针对性不强
数据处理缺乏扩展性
大规模数据处理常受内存限制，难有扩展性
算法迭代周期长
01
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
手工处理数据，难以自动化
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施，未能积累数据。有数据和测试系统，但存算分离，调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力，非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用，历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
资源密集型算法
大型算法模型对计算资源的需求巨大
测试耗时问题
对大规模场景数据进行串联式算法测试，耗费大量时间
版本对应与优化难题
算法版本与测试结果缺乏对应，难以比较历史版本差异，优化算法针对性不强
数据处理缺乏扩展性
大规模数据处理常受内存限制，难有扩展性
算法迭代周期长
算法研发
机器人算法革新流程，释放创新动力
客户挑战
手工处理数据，难以自动化
场景数据管理困难
算法迭代周期长
01
手工处理数据，难以自动化
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
加速算法研发
应用刻行解决方案，加速算法研发
数据清理和准备
自动预处理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
支持集成
平台支持集成，以提高标注等处理数据环节的效率和质量
数据场景和边界管理
数据分类和管理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
语意分析和提取
通过运行工作流自动分析场景，配合可视化人工分析，解析数据语义，定位问题产生根源，进一步丰富数据语义
算法测试和训练
测试和仿真
在平台上快速准备数据和软件版本，大规模测试和仿真新版本数据，实时观察算法表现进行调整
大规模训练
按需启动训练集群，高效利用算力改进算法和模型表现，大幅缩短版本更新时间
持续监控
在算法部署后，持续监控算法的性能表现，确保算法的稳定性和可靠性，及时发现并处理潜在的性能问题，防止问题扩大化
数据清理和准备
自动预处理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
支持集成
平台支持集成，以提高标注等处理数据环节的效率和质量
数据清理和准备
自动预处理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
支持集成
平台支持集成，以提高标注等处理数据环节的效率和质量
数据分类和管理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
语意分析和提取
通过运行工作流自动分析场景，配合可视化人工分析，解析数据语义，定位问题产生根源，进一步丰富数据语义
数据场景和边界管理
算法测试和训练
测试和仿真
在平台上快速准备数据和软件版本，大规模测试和仿真新版本数据，实时观察算法表现进行调整
大规模训练
按需启动训练集群，高效利用算力改进算法和模型表现，大幅缩短版本更新时间
持续监控
在算法部署后，持续监控算法的性能表现，确保算法的稳定性和可靠性，及时发现并处理潜在的性能问题，防止问题扩大化
数据场景和边界管理
数据分类和管理
新数据进入平台后，自动触发条件，以流水线的形式统一数据格式，进行自动加工、分类、清理、变形的预处理步骤
语意分析和提取
通过运行工作流自动分析场景，配合可视化人工分析，解析数据语义，定位问题产生根源，进一步丰富数据语义
算法测试和训练
测试和仿真
在平台上快速准备数据和软件版本，大规模测试和仿真新版本数据，实时观察算法表现进行调整
大规模训练
按需启动训练集群，高效利用算力改进算法和模型表现，大幅缩短版本更新时间
持续监控
在算法部署后，持续监控算法的性能表现，确保算法的稳定性和可靠性，及时发现并处理潜在的性能问题，防止问题扩大化
客户收益
数据预处理流程的革命性简化
工作流自动化，数据处理时间提升 100 倍，极大解放人工操作
完备的场景数据集管理
灵活的场景分类和管理工具，
支持高效的场景数据检索和管理
算法迭代的极速加速
分布式计算框架和高性能计算集群，
算法落地时间提升 12 倍，
加速创新步伐
不确定最适合您的方案？
我们将为您解答疑惑，为您找到最合适的方案
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客户挑战
手工处理数据，难以自动化
场景数据管理困难
算法迭代周期长
01
手工处理数据，难以自动化
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
手工处理数据，难以自动化
场景数据管理困难
算法迭代周期长
01
手工处理数据，难以自动化
数据预处理繁琐
对数据进行加工、分类、清理、变形等预处理步骤复杂，手工操作极其耗时
数据标注困难
预处理后的数据难以与标注数据精确对应，影响后续工作
客户收益
数据预处理流程的革命性简化
工作流自动化，数据处理时间提升 100 倍，极大解放人工操作
完备的场景数据集管理
灵活的场景分类和管理工具，支持高效的场景数据检索和管理
算法迭代的极速加速
分布式计算框架和高性能计算集群，算法落地时间提升 12 倍，加速创新步伐
客户收益
数据预处理流程的革命性简化
工作流自动化，数据处理时间提升 100 倍，极大解放人工操作
完备的场景数据集管理
灵活的场景分类和管理工具，支持高效的场景数据检索和管理
算法迭代的极速加速
分布式计算框架和高性能计算集群，算法落地时间提升 12 倍，加速创新步伐
客户收益
数据预处理流程的革命性简化
工作流自动化，数据处理时间提升 100 倍，极大解放人工操作
完备的场景数据集管理
灵活的场景分类和管理工具，
支持高效的场景数据检索和管理
算法迭代的极速加速
分布式计算框架和高性能计算集群，
算法落地时间提升 12 倍，
加速创新步伐
客户收益
数据预处理流程的革命性简化
工作流自动化，数据处理时间提升 100 倍，极大解放人工操作
完备的场景数据集管理
灵活的场景分类和管理工具，
支持高效的场景数据检索和管理
算法迭代的极速加速
分布式计算框架和高性能计算集群，
算法落地时间提升 12 倍，
加速创新步伐