2D 標註雲端訓練模型匯出人工審核
開始 2D 標註
將影片解碼、AI 預標註、人工審核同訓練交接放進同一條工作流程，而非分散到多個系統。
- 包含審核決策、物件清單、問題備註同版本中繼資料。
- 模型檔案、匯出格式、關鍵指標、下載連結同執行狀態。
- 讓代理帶入工作，平台從資料到模型閉環
自研 AI 工作流引擎
面向智能駕駛與具身智能團隊的數據生產、評測與交付基礎設施
TjMakeBot 把數據生產、品質控制、版本追蹤、訓練匯出與交付驗收放進同一條 workflow，幫助智能駕駛與具身智能團隊減少多工具切換，更快把結果交到專案、客戶或現場團隊手上。
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。
快速示範
第一次嚟？試試 2D / 3D 範例
先從自助式 2D/3D Studio 開始，再進入 AnnoClaw 工作流程，或聯絡企業 gateway 與私有化部署方案。
3D 點雲3D 點雲工作流模型匯出交付
開始 3D 標註
圍繞 2D 影像、3D 點雲、低置信度回退、人工審核、訓練/匯出同交付摘要建構閉環。
- 模型檔案、匯出格式、關鍵指標、下載連結同執行狀態。
- 標準化嘅驗收、報告同客戶交接摘要，而非原始連結。
- 更適合購買結果而非通用工具嘅團隊
功能
把 DataOps、QualityOps、VersionOps 與 DeliveryOps 做在同一平台
DataOps：多模態數據生產
把 2D 影像、3D 點雲、影片、多感測器與自動化輸入統一到同一個專案工作流。
QualityOps：複核、返工與 SLA
讓 review、issue、返工、SLA 與審計從操作動作升級成可運營的品質系統。
VersionOps：規範、數據與 release 版本
用 spec version、dataset version 與 release 把訓練來源、品質口徑與交付範圍說清楚。
DeliveryOps：交付、驗收與客戶頁
把 delivery summary、artifact、客戶交付頁與 audit 做成可採購、可驗收、可追蹤的結果層。
Developer Entry：API 自動化入口
讓自動化會話能直接回到專案、複核、訓練與交付工作台，減少人工切換與重複交接。
Enterprise：採購、權限與私有化
當團隊從試用進入真實生產時，平台要承接權限控制、私有化部署與企業採購流程。
AnnoClaw 工作流程
AnnoClaw 自动化工作流：把标注、复核、训练与交付串成一条线
這條 workflow 把數據生產、品質控制、版本追蹤與交付驗收連接在同一條操作路徑裡。
01
把上傳、API 與自動化統一接回專案工作台
把圖片、點雲與自動化任務放在同一個專案上下文裡進入 review、訓練與交付。
02
用品質 gate 把「能跑通」升級成「可驗收」
AI 先完成首輪處理，再把 review、issue、返工、SLA 與規範版本接到交付記錄上。
03
把版本、訓練、交付與客戶驗收串起來
review 完成後，繼續進入 dataset version、training/export、delivery summary 與客戶驗收頁。
04
讓流程能從團隊內部協作自然擴展到更多場景
同一條 workflow 可以覆蓋專案協作、品質 gate、訓練匯出與客戶交付，避免每擴一次團隊就重搭一遍流程。
Workflow
把上傳、自動化任務與人工接力放進同一條執行路徑。
Quality
讓 review、issue、返工與 SLA 變成可運營的品質系統。
Version
用 dataset version 與 spec version 把訓練和交付來源說清楚。
Delivery
用 delivery summary、artifact 與客戶頁承接驗收。
當專案擴展到更多協作者、場景與交付對象時，可重用的 workflow、quality、version 與 delivery 基礎設施可以保持執行一致。
查看自動化入口雙主線場景
用同一套 workflow 同時服務智能駕駛與具身智能團隊
無論專案偏向多感測器感知、機器人任務數據，還是客戶交付與驗收，它們最終都需要共享的數據、品質、版本與交付能力。
智能駕駛 DataOps
圍繞多感測器感知數據、低置信度回退、人工複核、版本追蹤與交付驗收組織整條數據生產鏈。
具身智能 / 人形機器人數據生產
支援 task、episode、示教數據、評測與交付這類更複雜的流程，讓具身智能團隊不只停留在一次性標註。
機器人開發者自動化入口
透過 OpenClaw 把自動化任務接回專案工作台，讓 workflow session 可以落到 review、訓練與 delivery。
工業視覺與企業交付
支援客戶交付頁、審計、權限邊界與私有化部署，讓平台既能試用也能進入真實採購。
持續使用的原因
更快交付，也要讓版本、品質與驗收一起成立
智能駕駛與具身智能團隊需要 AI 速度，也需要 workflow、quality、version、delivery 這四層控制。
人工複核、SLA 與品質把關
AI 完成首輪後，繼續在同一條交付流程裡處理 review、issue、返工與 SLA。
適合多人協作與交付
專案、複核、訓練、評測、匯出與交付可以放在同一條流程裡，不需要再拆成多套工具。
訓練與多格式匯出銜接順暢
完成數據生產後，可從同一條流程繼續進入訓練、匯出、delivery summary 與客戶驗收。
支援團隊採購與私有化部署
當你從試用走向團隊採購、權限控制、審計與私有化部署時，不需要重新換平台。
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