2D 标注云端训练模型导出人工复核
开始 2D 标注
将视频解码、AI 预标注、人工复核和训练交接放进同一条工作流，而不是分散到多个系统。
- 包含复核决策、对象列表、问题备注和版本元数据。
- 模型文件、导出格式、关键指标、下载链接和运行状态。
- 让代理带入工作，平台从数据到模型闭环
自研 AI 工作流引擎
面向智能驾驶与具身智能团队的数据生产、评测与交付基础设施
TjMakeBot 把数据生产、质量控制、版本追踪、训练导出和交付验收放进同一条 workflow，帮助智能驾驶与具身智能团队减少多工具切换，更快把结果交到项目、客户或现场团队手里。
DataOpsQualityOpsVersionOpsDeliveryOps
在 AnnoClaw 控制台里处理上传、任务路由、人工复核与自动化交付。
快速演示
第一次来？试试 2D / 3D 样例
先从自助式 2D/3D Studio 开始，再进入 AnnoClaw 工作流，或者联系企业网关与私有化部署方案。
3D 点云3D 点云工作流模型导出交付
开始 3D 标注
围绕 2D 图像、3D 点云、低置信度回退、人工复核、训练/导出和交付摘要构建闭环。
- 模型文件、导出格式、关键指标、下载链接和运行状态。
- 标准化的验收、报告和客户交接摘要，而不是原始链接。
- 更适合购买结果而非通用工具的团队
功能
把 DataOps、QualityOps、VersionOps 和 DeliveryOps 做在同一平台
DataOps：多模态数据生产
把 2D 图像、3D 点云、视频、多传感器和自动化输入统一到一个项目工作流。
QualityOps：复核、返工与 SLA
让 review、issue、返工、SLA 和审计从操作动作升级成可运营的质量系统。
VersionOps：规范、数据与 release 版本
用 spec version、dataset version 和 release 把训练来源、质量口径和交付范围说清楚。
DeliveryOps：交付、验收与客户页
把 delivery summary、artifact、客户交付页和 audit 做成可采购、可验收、可追踪的结果层。
Developer Entry：API 自动化入口
让自动化会话能直接回到项目、复核、训练和交付工作台，减少人工切换和重复交接。
Enterprise：采购、权限与私有化
当团队从试用进入真实生产时，平台要承接权限控制、私有化部署和企业采购流程。
AnnoClaw 工作流
AnnoClaw 自动化工作流：把标注、复核、训练与交付串成一条线
这条 workflow 把数据生产、质量控制、版本追踪和交付验收连接在同一条操作路径里。
01
从上传、API、自动化到项目工作台统一收口
把图片、点云和自动化任务放在同一个项目上下文里进入 review、训练与交付。
02
用质量 gate 把“能跑通”升级成“可验收”
AI 先完成首轮处理，再把 review、issue、返工、SLA 和规范版本接到交付记录上。
03
把版本、训练、交付和客户验收串起来
review 完成后，继续进入 dataset version、training/export、delivery summary 和客户验收页。
04
让流程能从团队内部协作自然扩展到更多场景
同一条 workflow 可以覆盖项目协作、质量 gate、训练导出和客户交付，避免每扩一次团队就重搭一遍流程。
Workflow
把上传、自动化任务和人工接力放进同一条执行路径。
Quality
让 review、issue、返工和 SLA 变成可运营的质量系统。
Version
用 dataset version 和 spec version 把训练与交付来源讲清楚。
Delivery
用 delivery summary、artifact 和客户页承接验收。
当项目扩展到更多协作者、场景和交付对象时，可复用的 workflow、quality、version 和 delivery 基础设施可以保持执行一致。
查看自动化入口双主线场景
用同一套 workflow 同时服务智能驾驶与具身智能团队
无论项目偏向多传感器感知、机器人任务数据，还是客户交付和验收，它们最终都需要共享的数据、质量、版本和交付能力。
智能驾驶 DataOps
围绕多传感器感知数据、低置信度回退、人工复核、版本追踪和交付验收组织整条数据生产链。
具身智能 / 人形机器人数据生产
支持 task、episode、示教数据、评测与交付这类更复杂的流程，让具身智能团队不只停留在一次性标注。
机器人开发者自动化入口
通过 OpenClaw 把自动化任务接回项目工作台，让 workflow session 可以落到 review、训练和 delivery。
工业视觉与企业交付
支持客户交付页、审计、权限边界和私有化部署，让平台既能试用也能进入真实采购。
持续使用的原因
更快交付，也要让版本、质量与验收一起成立
智能驾驶和具身智能团队需要 AI 速度，也需要 workflow、quality、version、delivery 这四层控制。
人工复核、SLA 与质量把关
AI 完成首轮后，继续在同一条交付流程里处理 review、issue、返工与 SLA。
适合多人协作与交付
项目、复核、训练、评测、导出和交付可以放在同一条流程里，不需要再拆成多套工具。
训练与多格式导出衔接顺畅
完成数据生产后，可从同一条流程继续进入训练、导出、delivery summary 和客户验收。
支持团队采购与私有化部署
当你从试用走向团队采购、权限控制、审计和私有化部署时，不需要重新换平台。
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