2D 圖像標註雲端訓練模型匯出人工覆核關口
開始 2D 標註
把影片解碼、AI 預標註、人工覆核和訓練交接放進同一個工作流，而不是拆散在多個系統裡。
- 包含覆核結論、目標列表、問題備註和版本中繼資料。
- 模型檔案、匯出格式、關鍵指標、下載連結和運行狀態。
- 把影片、標註、覆核和訓練放進同一條工作流。
自研 AI 工作流引擎
面向智慧駕駛與具身智能團隊的資料生產、評測與交付基礎設施
TjMakeBot 把資料生產、品質控制、版本追蹤、訓練匯出與交付驗收放進同一條 workflow，幫助智慧駕駛與具身智能團隊減少多工具切換，更快把結果交到研發、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。
快速體驗
第一次來？先體驗 2D / 3D 範例
可以先從自助 2D/3D Studio 開始，再進入 AnnoClaw 工作流程，或者聯絡我們對接企業 Gateway 與私有化部署。
3D 點雲標註3D 點雲工作流模型匯出交付
開始 3D 標註
圍繞 2D 圖像、3D 點雲、低置信回退、人工覆核、訓練匯出和交付摘要構建完整閉環。
- 模型檔案、匯出格式、關鍵指標、下載連結和運行狀態。
- 不是一個裸連結，而是一份適合驗收、匯報和客戶交接的標準摘要。
- 更適合購買結果，而不是只買通用工具的團隊
功能
把 DataOps、QualityOps、VersionOps 與 DeliveryOps 做在同一平台
DataOps：多模態資料生產
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、資料與 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 的價值不在於「又多了一個 AI 功能」，而在於把資料生產、品質控制、版本追蹤與交付驗收真正連成一條線。
01
把上傳、API 與自動化統一接回專案工作台
不要把圖片、點雲與自動化任務分別丟給不同工具，而是讓它們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 可以先跑，真正決定交付品質的是 review、issue、返工、SLA 與規範版本。
03
把版本、訓練、交付與客戶 handoff 串起來
一旦 review 完成，後續應自然進入 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。
當專案從試點走到多人協作、更多場景與更多交付對象時，團隊最先需要的是可重用的 workflow、quality、version 與 delivery 基礎設施。
查看自動化入口雙主線場景
用同一套 workflow 同時服務智慧駕駛與具身智能團隊
無論專案偏向多感測器感知、機器人任務資料，還是客戶交付與驗收，它們最終都需要共享的資料、品質、版本與交付能力。
智慧駕駛 DataOps
圍繞多感測器感知資料、低置信度回退、人工複核、版本追蹤與交付驗收組織整條資料生產鏈。
具身智能 / 人形機器人資料生產
支援 task、episode、示教資料、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
真正能長期服務智慧駕駛與具身智能團隊的，不只是 AI 速度，而是 workflow、quality、version、delivery 這四層是否一起成立。
人工複核、SLA 與品質把關
AI 可以先完成首輪，但真正決定採購與交付品質的，仍然是 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
完成資料生產後，可以繼續進入訓練、匯出、delivery summary 與客戶 handoff，而不是只留一個下載連結。
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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