4D點云分割標注場景
作為自動化AI數據平臺，RPA與AI能力的建設是曼孚科技構建技術壁壘的核心。
RPA能力主要體現在流程自動化以及調度分發自動化等多個方面。而AI能力則已深入數據流轉各環節，具體體現在：
1）覆蓋數據預處理、算法推斷至結果精修完整算法鏈路，已商用靜態道路自適應分割、動態障礙物AI預處理、AI交互式標注等數十種AI算法標注模型；
2）采用Backbone+多Head算法架構，快速適配不同場景，大幅降低多任務模型研發成本；
3）基于AutoML以及自有數據集構建AI標注模型，自我驅動完成算法迭代；
4）運用遷移學習、知識蒸餾等方式，基于小批量數據+底層通用大模型快速產出算法模型。
RPA與AI能力的強耦合，賦予曼孚科技以更低人力支出與邊際成本，提供更具標準化數據解決方案的能力。綜合人效平均提升80%，數據生產成本平均降低50%，并實現AI數據低成本、無上限、規?；慨a。
基于大模型的AI自動標注體系
作為引領人工智能新一輪躍遷式發展的全新底座，大模型正走深向實，賦能千行百業。
海量參數帶來的容量優勢，賦予大模型更強的性能與泛化能力，為數據預處理、數據標注等傳統依賴人力的環節，提供了全新的技術解決范式。
目前，曼孚科技已完成自動駕駛數據標注視覺大模型研發。通過引入駕駛數據建立RLHF，并基于深度學習與計算機視覺構建大模型，可實現復雜駕駛場景下，數據的高效處理與全自動化標注。
曼孚科技數據標注大模型的主要技術特點如下：
1）基于弱監督與半監督學習，通過少量人工標注數據與大量無標注數據，實現對場景物體的高效檢測、分割與識別；
2）基于BEV多視角融合與三維重建，借助多攝像頭、激光雷達等來源數據，自動生成場景物體三維信息；
3）運用遷移學習方式，對不同場景與不同模態下的數據，進行統一表示與學習，提升模型泛化能力與適應性；
4）運用主動學習與交互式學習方式，通過與人工標注過程進行反饋，不斷優化迭代模型性能。
上述大模型技術加持下，典型自動駕駛數據標注場景平均效率可提升4-5倍以上，引領曼孚科技率先步入自動化數據標注時代。
數據驅動的AI基礎設施
算法更新迭代的全生命周期內，從設計、訓練、評測到仿真等環節均需要海量數據不斷輸入作為支撐，其中數據標簽是整個流程的基礎與起點。
如果說互聯網時代是對信息流量的搬運，那么人工智能尤其是大模型時代，則是對海量數據的搬運與精細化運用。
在信息流量的基礎上，誕生了諸多影響深遠的商業模式。AI時代，任何人也均可使用數據作為“鏟子”去探索商業“金礦”。是否擁有質量更高、數量更多的“鏟子”，是決定“淘金人”能否真正掌握主動權，淘到金子的關鍵。
AI大淘金時代，曼孚科技希望扮演起為“淘金人”服務的角色，以數據為驅動力向AI上下游延伸，打造起通用AI基礎設施。用戶可以以更精簡方式構建AI應用并管理全生命周期，同時也可以更加靈活調整模型構建流程中的每個組件，以得到更契合的需求與分析結果。
在上述愿景指引下，曼孚科技目前已在自動駕駛場景構建起AI數據閉環平臺，涵蓋DaaS數據標注平臺、數據管理平臺、AutoLabeling平臺以及AutoML平臺等，提供從數據準備到模型應用的端到端解決方案，并延伸至其他AI應用場景。
其中，數據管理平臺集數據存儲、處理、導入導出于一體，通過SDK打通數據采集平臺、數據標注平臺、模型訓練平臺與生產運營系統等外部平臺，借助AI與大數據技術加強智能標簽、分析報表、場景挖掘與自然語言搜索等功能體驗，提高數據使用與管理效率。
而AutoML平臺則是面向自動駕駛等通用視覺場景的自動訓練平臺，提供算法模型自動訓練與快速迭代功能?？勺詣觾灮Ｐ徒Y構、參數與超參數，提升性能與泛化能力，實現零代碼一鍵訓練，無人值守。
曼孚科技AI基礎設施架構
曼孚科技AI基礎設施解決方案全面覆蓋數據層至算法層，既可提供DaaS服務，也可提供MaaS服務。無論用戶規模大小、是否具備AI研發能力，只要存在AI需求，即可使用曼孚科技提供的基礎設施，輕松創建專屬AI產品，實現從數據到商業價值的轉變。
AI For Everyone
獨立自研的數據閉環平臺、AI數據量產能力以及對客戶業務需求的敏銳洞察，讓曼孚科技在不斷變化的市場中實現業務超預期增長，數據驅動的AI基礎設施在自動駕駛等行業驗證了應用價值與商業潛力。
下階段，曼孚科技將繼續深耕數據行業，不斷完善AI基礎設施建設。正如AWS之于云計算，Snowflake之于數據分析一樣，曼孚科技希望在AI行業能以數據構建起通用基礎設施，幫助用戶以更精簡方式訓練與部署人工智能應用。無論是初創企業、成熟公司亦或是個人，均可通過簡單點擊或幾行代碼享受AI帶來的便利，實現真正的AI民主化與普惠化。
互聯網時代，谷歌憑借搜索引擎掌控了互聯網流量入口，微軟憑借操作系統掌控了PC生態鏈的上游，目前尚未出現挑戰谷歌、微軟等萬億體量的科技新貴，但AI正讓一切變得可能。
