Собственный ИИ-движок рабочих процессов

Инфраструктура производства, оценки и поставки данных для команд автономного вождения и embodied AI

TjMakeBot объединяет производство данных, контроль качества, отслеживание версий, обучение/экспорт и приемку поставки в одном workflow, чтобы команды автономного вождения и embodied AI меньше переключались между инструментами и быстрее передавали результаты.

DataOpsQualityOpsVersionOpsDeliveryOps
Впервые здесь? Сначала попробуйте примеры 2D / 3D ->
Сначала пройдите весь процесс на примерах, а затем решите, входить ли через данные автономного вождения, задачи embodied AI или автоматизацию OpenClaw.
10,000+
пользователей по всему миру
5M+
изображений аннотировано
50,000+
датасетов экспортировано
Используйте консоль AnnoClaw для загрузки, маршрутизации задач, ручной проверки и автоматизированной поставки.
Быстрое демо

Впервые здесь? Сначала попробуйте примеры 2D / 3D

Начните с self-serve 2D/3D Studio, затем переходите в AnnoClaw workflow или свяжитесь с нами по поводу Enterprise Gateway и приватного развертывания.

2D-разметкаОблачное обучениеЭкспорт моделиКонтрольная точка ручной проверки

Начать 2D-разметку

Put video decoding, AI pre-labeling, human review, and training handoff in one workflow instead of across multiple systems.

  • Включает решения по проверке, список объектов, заметки по проблемам и метаданные версии.
  • Файлы модели, форматы экспорта, ключевые метрики, ссылки на загрузку и статус выполнения.
  • Keep video, labeling, review, and training connected in one workflow.
3D облако точек3D workflow point cloudЭкспорт моделиПоставка

Начать 3D-разметку

Build a closed loop around 2D images, 3D point clouds, low-confidence fallback, human review, training/export, and delivery summaries.

  • Файлы модели, форматы экспорта, ключевые метрики, ссылки на загрузку и статус выполнения.
  • Это не сырая ссылка, а стандартная сводка для приемки, отчетности и передачи клиенту.
  • Better suited to teams that buy results, not just a generic tool
Функции

Собрать DataOps, QualityOps, VersionOps и DeliveryOps на одной платформе

🗂️

DataOps: мультимодальное производство данных

Объединяет 2D-изображения, 3D-облака точек, видео, мультисенсорные данные и автоматические входы в одном проектном workflow.

🧪

QualityOps: review, доработка и SLA

Превращает review, issues, доработку, SLA и аудит из отдельных действий в управляемую систему качества.

🧬

VersionOps: спецификации, датасеты и версии релиза

Использует версии спецификаций, датасетов и релизов, чтобы ясно показывать происхождение обучения, правила качества и объем поставки.

📦

DeliveryOps: передача, приемка и клиентские страницы поставки

Превращает delivery summary, артефакты, клиентские страницы передачи и audit trails в результатный слой, который можно покупать и принимать.

🤖

Вход для разработчиков: автоматизация API

Позволяет workflow sessions сразу возвращаться в рабочие пространства проекта, проверки, обучения и поставки, сокращая ручные переключения и повторные передачи.

🏢

Enterprise: закупка, права и приватное развертывание

Когда команда переходит от оценки к реальному производству, платформа должна поддерживать права доступа, приватное развертывание и корпоративную закупку.

AnnoClaw workflow

Автоматизированный workflow AnnoClaw объединяет разметку, проверку, обучение и поставку в один поток

Ценность этого workflow не в еще одной AI-функции, а в том, что он связывает производство данных, контроль качества, отслеживание версий и приемку поставки в единый поток.

01

Свести загрузки, API и автоматизацию в одно рабочее пространство проекта

Не отправляйте изображения, облака точек и автоматизацию в разные инструменты. Держите их в одном контексте проекта для review, обучения и поставки.

02

С помощью quality gates перейти от просто рабочего к пригодному для приемки

ИИ может идти первым, но именно review, issues, доработка, SLA и версии спецификаций определяют, можно ли доверять поставке.

03

Соединить версии, обучение, поставку и клиентскую передачу

После завершения review следующими шагами должны естественно стать версии датасета, обучение/экспорт, delivery summary и страницы клиентской передачи.

04

Сделать workflow пригодным для повторного использования в большем числе команд и рабочих контекстов

Один и тот же workflow должен покрывать сотрудничество в проекте, quality gates, обучение/экспорт и клиентскую передачу, чтобы не перестраивать процесс при каждом расширении команды.

Поток

Держит загрузки, автоматизацию и ручные точки контроля на одном рабочем маршруте.

Качество

Превращает review, issues, доработку и SLA в управляемую систему качества.

Версия

С помощью версий датасета и спецификаций объясняет происхождение обучения и поставки.

Поставка

Завершается delivery summary, артефактами и страницами передачи, готовыми к приемке.

Когда проект переходит от пилота к более широкой командной работе и большему числу получателей, прежде всего нужна переиспользуемая инфраструктура workflow, качества, версий и поставки.
Открыть вход автоматизации
Два ключевых направления

Использовать один workflow-слой для команд автономного вождения и embodied AI

Независимо от того, ориентирован ли проект на мультисенсорное восприятие, робототехнические task-данные или клиентскую приемку, ему все равно нужен единый слой данных, качества, версий и поставки.

Посмотреть решения по двум ключевым направлениям
🚗

DataOps для автономного вождения

Организует мультисенсорные данные восприятия, откат по низкой уверенности, ручную проверку, отслеживание версий и приемку поставки в одной производственной цепочке данных.

🦿

Производство данных для embodied AI / гуманоидов

Поддерживает более сложные потоки, такие как tasks, episodes, демонстрации, оценка и поставка, чтобы команды embodied AI не ограничивались разовой разметкой.

🤖

Вход workflow для разработчиков робототехнических команд

Через OpenClaw возвращает автоматизацию в рабочие пространства проекта, чтобы workflow sessions доходили до проверки, обучения и поставки.

🏭

Промышленное зрение и корпоративная поставка

Поддерживает клиентские страницы передачи, аудит, границы прав и приватное развертывание, чтобы платформа могла пройти путь от пробного использования к закупке.

Почему команды продолжают использовать платформу

Быстрая поставка должна сохранять версии, качество и приемку

Платформа служит командам автономного вождения и embodied AI не за счет одной только скорости ИИ, а когда вместе держатся workflow, качество, версии и поставка.

Ручная проверка, SLA и контроль качества

ИИ может двигаться первым, но именно review, issues, доработка и SLA по-прежнему определяют, можно ли доверять поставке и закупать ее.

Подходит для командной совместной работы и передачи

Проекты, review, оценка, обучение, экспорт и передача могут оставаться в одном workflow, а не дробиться по отдельным инструментам.

Обучение и экспорт остаются связанными

После завершения производства данных команды могут идти дальше к обучению, экспорту, delivery summary и клиентской передаче, а не останавливаться на одной ссылке для скачивания.

Готово к командной закупке и приватному развертыванию

Когда вы переходите от пробного использования к закупке, правам доступа, аудиту и приватному развертыванию, вам не нужно менять платформу.

Loading...

Посмотреть в действии

TjMakeBot AI annotation demo - automatic object detection and labeling

Загрузка → ИИ автоаннотация → Экспорт за секунды

📖 Смотреть руководства
Нужно больше информации?

Ищете решения или поддержку?

Посмотрите решения, сравните тарифы или напишите нам по электронной почте.

Используйте консоль AnnoClaw для загрузки, маршрутизации задач, ручной проверки и автоматизированной поставки. Еще не готовы загружать данные? Сначала попробуйте быстрое 2D / 3D демо -> View all features ->

AI Auto-Annotation
☁️Облачное обучение
👥Контрольная точка ручной проверки
Contact

Свяжитесь с нами

Есть вопросы или нужна помощь? Свяжитесь с нашей командой.

Свяжитесь с нами

Специализация на ИИ-аннотации изображений и инструментах компьютерного зрения

По вопросам покупки, развёртывания, датасетов или проектной поставки напишите нам по e-mail.

Прокрутите для обзора функций