Scale

什么是 Scale AI

Scale AI 是一个面向企业与机构的人工智能数据基础设施与评测平台，核心价值是以高质量训练数据与严密评测体系，驱动从模型研发到上线的全流程。平台围绕自动驾驶、地图、增强与虚拟现实、机器人以及通用生成式人工智能等场景，提供数据采集、清洗、去重、难例挖掘、主动采样、标注与审核、数据版本管理等能力；依托 Scale 数据引擎，构建可持续迭代的数据管线，持续提高数据覆盖度与标签一致性。在模型对齐方面，支持监督微调与人类反馈强化学习，帮助构建更可靠的对话与代理式系统；同时提供模型与应用评测、红队测试、安全与合规审计，面向公共部门与汽车行业提供行业级安全托管与访问控制。支持文本、图像、视频、激光雷达点云与多传感器同步等多模态数据，提供多层次质检、审阅与可追溯度量，确保数据质量稳定可复用。结合实验管理与生产监控，平台可将线下评测与线上反馈闭环，基于指标驱动持续迭代，降低总体拥有成本并加速规模化落地。

Scale AI主要功能

• 数据引擎与数据治理：覆盖采集、清洗、去重、去噪、难例挖掘与主动采样，支持数据版本化与溯源，提升训练数据覆盖度与代表性。
• 高质量数据标注：提供二维与三维标注、语义分割、边界框、关键点、点云融合、时序追踪、文本与对话标注，多层质检与审核确保一致性。
• 监督微调与人类反馈强化学习：构建指令与偏好数据、评审流程与对齐规范，帮助大模型在特定业务中更稳定、更安全。
• 模型与应用评测：提供基准测试、鲁棒性与安全性评估、幻觉率与有用性度量，支持红队测试与上线前验收。
• 生成式人工智能全栈平台：支持检索增强生成、工具与工作流编排、代理式人工智能、提示管理、观测与回放，加速从原型到上线。
• 行业级合规与安全：针对公共部门与汽车行业提供数据隔离、访问控制、隐私与合规审计，满足高标准安全要求。
• 集成与扩展：通过接口对接现有数据湖与训练平台，融入机器学习工程运维体系，实现从数据到部署的一体化流水线。

Scale AI适用人群

适合需要大规模高质量训练数据与严格评测的团队与机构，包括自动驾驶与车载系统研发、机器人与工业视觉、地图与测绘、公共部门与安全合规场景、以及构建企业级生成式人工智能应用的中大型企业与创新团队。数据科学、机器学习工程运维与模型研发团队可依托该平台实现数据闭环与高效对齐。

Scale AI使用步骤

1. 明确业务目标与评测指标，确定模型任务与上线门槛。
2. 对接数据源，配置数据引擎的采样、去重与去噪策略，建立数据版本。
3. 制定标注方案与质量标准，编写指南并配置多层审核与质检流程。
4. 启动标注与对齐数据采集，结合难例挖掘持续补齐边界与长尾样本。
5. 基于监督微调与人类反馈强化学习训练与微调模型，记录实验与参数。
6. 使用评测套件开展基准、鲁棒性与安全测试，执行红队与风险审查。
7. 在生成式人工智能平台中编排检索增强与工具调用，部署试运行。
8. 建立反馈闭环，监控线上指标，定期回流样本并迭代数据与模型。

Scale AI行业案例

在自动驾驶领域，利用三维点云与时序追踪进行车道线、障碍物与交通标识精细标注，显著提升感知与融合模型的精度与稳健性。地图与测绘可通过变化检测与建筑物提取，完成道路网络更新与高精地图维护。企业级生成式人工智能可基于检索增强与对齐数据，构建客服助理与知识问答应用，并借助评测工具降低幻觉与不当输出。公共部门可开展文档摘要、要点抽取与敏感信息审查，在合规与安全约束下提升处理效率。机器人与工业视觉可通过语义分割与多模态数据集，优化抓取策略与生产检测能力。

Scale AI收费模式

通常采用企业级定制化报价，费用与数据规模、模态类型、标注复杂度、服务级别协议、合规与安全要求、评测深度以及平台模块范围等因素相关。可按项目结算或建立长期合作，并支持先行小规模验证与阶段性扩容，便于在控制成本的同时评估效果。

Scale AI优点和缺点

Scale AI热门问题

• 问题 1: 如何保障训练数据的质量与一致性？

  通过标准化标注指南、标注者分层管理、双盲复核与抽检、自动化一致性检测以及可追溯的质量度量体系，结合难例挖掘持续改进。

• 问题 2: 是否支持多模态数据？

  支持文本、图像、视频、激光雷达点云与多传感器同步等多模态数据，适用于自动驾驶、机器人与地图等复杂场景。

• 问题 3: 能否只使用评测能力而不采购标注服务？

  可根据需求独立采用模型与应用评测能力，用于基准测试、鲁棒性与安全评估、红队测试以及上线前验收。

• 问题 4: 如何与现有数据与训练平台集成？

  通过接口对接数据湖与训练流水线，纳入机器学习工程运维体系，支持数据版本管理、实验记录与上线监控的统一管理。

• 问题 5: 是否支持监督微调与人类反馈强化学习？

  提供从指令数据构建、偏好收集、评审到对齐训练的完整流程，帮助在特定领域提升模型安全性与实用性。

• 问题 6: 公共部门与汽车行业的合规如何满足？

  提供数据隔离、访问控制、隐私与合规审计等机制，并结合行业规范配置安全策略，适配关键任务与高合规要求。