Scale

什麼是 Scale AI

Scale AI 是面向企業與公共部門的資料與模型平台，核心在於提供高品質的 AI 訓練資料與端到端的模型訓練、精調與評估能力。透過 Scale Data Engine，團隊可將原始資料導入、篩選、標註、去重與版本管理，建立可追溯的資料管線，為自駕車、地圖、AR/VR、機器人等應用提供精確而一致的資料基礎。除了監督式微調與 RLHF（人類回饋強化學習），Scale AI 亦提供面向生成式 AI 的全棧平台 Scale GenAI Platform，以及用於任務關鍵 Agentic AI 的 Scale Donovan，協助組織把代理式工作流安全落地到生產環境。平台支援模型與應用的系統化評估，涵蓋品質、穩健性、安全性與偏誤檢測，並針對汽車產業與公共部門提供領域資料與合規方案，讓模型在真實場景中更可靠、可審計且可持續迭代。藉由結合人機協作標註、專家審核與自動化質檢，Scale AI 能在大規模下維持資料準確度；其 API 與工具亦可與既有 MLOps/數據平台整合，覆蓋從資料工程到模型上線的全流程，並提供權限與存取控制、審計日誌與合規支援以滿足敏感場景需求。

Scale AI 主要功能

• Scale Data Engine：整合資料導入、清理、去重、抽樣、標註編排與版本管理，建立可觀測與可追溯的訓練資料資產。
• 高品質資料標註：支援影像、影片、點雲與文字等多模態，結合人機協作、專家審核與多重質檢，提供精確且一致的標註輸出。
• 監督式微調與 RLHF 管線：從任務設計、回饋收集、標準定義到策略/獎勵模型訓練，強化模型對齊與實務表現。
• Scale GenAI Platform：面向生成式 AI 的全棧能力，涵蓋提示管理、檢索整合、評估/觀測與成本治理，支援企業級落地。
• Scale Donovan（Agentic AI）：為任務關鍵代理提供工具使用編排、風險控制與安全約束，提升可控性與可審計性。
• 模型與應用評估：提供離線基準、線上 A/B、紅隊測試與安全/偏誤檢測，建立可量化的品質指標與迭代閉環。
• 行業資料方案：面向汽車與公共部門的領域資料與工作流程，支援自駕感知、地圖更新與任務關鍵應用。
• 安全與合規：權限控制、加密與審計，配合資料主權與合規要求，支援私有環境部署選項。

Scale AI 適用人群

適合需要高品質訓練資料與嚴謹評估的模型開發者、資料科學與 MLOps 團隊；自動駕駛、地圖與定位、AR/VR、機器人等強依賴感知與多模態資料的研發部門；探索生成式 AI 與 Agentic AI 的企業產品團隊；重視安全、合規與審計的公共部門與受監管行業；以及希望以資料驅動方式提升模型可靠性的企業技術決策者。

Scale AI 使用步驟

1. 定義目標與範圍：明確任務、成功指標與合規需求，選擇所需模組（Data Engine、GenAI、Donovan、評估）。
2. 整合資料來源：透過 API/批次導入原始資料，配置去重、抽樣與治理策略。
3. 設計標註方案：制定標準與品質規則，啟動人機協作標註與多重質檢流程。
4. 建立資料版本：對資料集進行版本化與追蹤，生成可重現的訓練切分。
5. 模型微調：使用監督式微調與 RLHF 管線，完成對齊與策略訓練。
6. 評估與紅隊測試：以離線基準與線上實驗衡量品質、安全與魯棒性，識別風險。
7. 部署與監控：將模型或代理在生產環境中上線，持續觀測與回收資料以閉環迭代。
8. 治理與合規：設定權限、審計與資料保留策略，確保持續符合內外部規範。

Scale AI 行業案例

在自動駕駛領域，運用多模態標註與 Data Engine 管線建立感知資料集，提升物體偵測與場景理解準確度；地圖與定位團隊透過高頻更新的影像/點雲標註，縮短地圖更新週期；AR/VR 與機器人研發利用精準的語義分割與 3D 標註，改善場景理解與路徑規劃；公共部門採用 Scale Donovan 構建任務關鍵的代理式工作流，並以安全與偏誤評估機制確保決策可控；企業在生成式 AI 專案中，藉由 GenAI Platform 的評估與觀測能力，優化對話品質與成本結構。

Scale AI 收費模式

Scale AI 多採企業級客製報價，通常依據資料量、標註任務複雜度、服務等級協議（SLA）、安全與部署選項，以及所選平台模組（如 Data Engine、GenAI、Donovan、評估）而定。常見為訂閱與按量計費的混合模式，亦可依專案推進方式提供概念驗證或試點合作，便於在受控範圍內驗證品質與投資報酬。

Scale AI 優點和缺點

Scale AI 熱門問題

• 問題 1: Scale Data Engine 與 GenAI Platform 有何差異？

  Data Engine 聚焦於訓練資料的收集、治理與標註，建立可追溯的資料基礎；GenAI Platform 則面向生成式 AI 應用，提供提示管理、檢索整合、評估與觀測等生產級能力。

• 問題 2: 是否支援 RLHF 與監督式微調？

  支援。平台可協助設計任務、蒐集人類回饋、定義標準並訓練策略/獎勵模型，用於模型對齊與品質提升。

• 問題 3: Scale Donovan 適合哪些場景？

  Donovan 面向任務關鍵的 Agentic AI，提供安全約束、工具使用編排與監督，適合需要高可控性與審計能力的代理式工作流。

• 問題 4: 如何確保標註與資料品質？

  透過人機協作、多重質檢、專家審核與一致性度量，並以版本管理與評估閉環持續改進，確保資料與模型品質。

• 問題 5: 是否能與既有 MLOps/資料平台整合？

  可透過 API 與工具鏈整合資料管線與模型工作流，從資料導入到上線監控，支援企業現有的技術堆疊與治理要求。