JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

หลังจากประกาศแผนสร้างศูนย์รวบรวมข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก JD.com ได้เปิดเผยความก้าวหน้าใหม่ในด้านเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ เมื่อวันที่ 16 เมษายน JD.com ในการแถลงข่าวเปิดตัวระบบนิเวศเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ ได้ประกาศเปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ที่ครอบคลุมห่วงโซ่กระบวนการทั้งหมด “การรวบรวม, การจัดเก็บ, การติดป้ายกำกับ, การฝึกฝน, การประเมิน, การจำลอง, การทดสอบ” พร้อมทั้งแสดงให้เห็นถึงอุปกรณ์ปลายทางรวบรวมข้อมูลความละเอียดสูงพิเศษที่พัฒนาขึ้นเอง JoyEgoCam, เอ็มบอดีเมนต์โมเดลขนาดใหญ่ JoyAI-RA และแพลตฟอร์มซื้อขายข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์

JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

ด้วยการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานนี้และข้อได้เปรียบด้านสถานการณ์ในด้านการค้าปลีก, โลจิสติกส์, อุตสาหกรรม, สุขภาพ และอื่นๆ JD.com มุ่งหมายที่จะผลักดันให้เอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ก้าวจากการวิจัยในห้องปฏิบัติการไปสู่การประยุกต์ใช้เชิงพาณิชย์ในระดับใหญ่

600,000 คน, 10 ล้านชั่วโมง: เริ่มปฏิบัติการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่

ในขณะที่เอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์กำลังเร่งเข้าสู่พื้นที่หลักๆ เช่น การผลิตอุตสาหกรรม, คลังสินค้าโลจิสติกส์, บริการในครัวเรือน การขาดแคลนข้อมูลคุณภาพสูงจากการปฏิสัมพันธ์จริงได้กลายเป็นอุปสรรคของอุตสาหกรรม

โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์แบบครบวงจรที่ JD Cloud เปิดตัว มีเป้าหมายเพื่อเชื่อมโยงกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการทดสอบโมเดล แปลงข้อมูลดิบให้เป็น “เชื้อเพลิงข้อมูล” คุณค่าสูงที่ขับเคลื่อนการฝึกฝนโมเดล

JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

จากพื้นฐานนี้ JD.com วางแผนที่จะสร้างศูนย์รวบรวมข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยระดมคนได้มากถึง 600,000 คนภายในสองปีเพื่อรวบรวมข้อมูลวิดีโอจากสถานการณ์จริงของมนุษย์จำนวน 10 ล้านชั่วโมง เพื่อให้บริการข้อมูลแบบครบกระบวนการแก่วิสาหกิจและสถาบันวิจัยหุ่นยนต์

อุปกรณ์ปลายทางที่พัฒนาขึ้นเอง JoyEgoCam: บรรลุ “สวมแล้วรวบรวมได้ทันที”

การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกของห่วงโซ่ข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์ อุปกรณ์ปลายทางรวบรวมข้อมูลความละเอียดสูงพิเศษแบบสวมใส่ได้ที่ JD Cloud พัฒนาขึ้นเอง JoyEgoCam รับประกันคุณภาพข้อมูลต้นทางจากสี่มิติ: ความคมชัด, ความแม่นยำ, ความสะดวกพกพา, ความเสถียร

JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

  • ความคมชัด: ติดตั้งกล้องความละเอียดสูง 4K รองรับอัตราเฟรม 60 เฟรมต่อวินาทีและการถ่ายภาพมุมกว้างพิเศษ 130 องศา สามารถจับรายละเอียดการเคลื่อนไหวในระดับมิลลิวินาที
  • ความแม่นยำ: ข้อผิดพลาดการฉายซ้ำน้อยกว่า 0.2 พิกเซล ร่วมกับเทคโนโลยีการปรับเทียบสามมิติที่พัฒนาขึ้นเอง สร้างความรู้สึกสามมิติของพื้นที่ในสถานที่ปฏิบัติงานขึ้นมาใหม่ได้อย่างสมจริง
  • ความสะดวกพกพา: น้ำหนักเครื่องทั้งหมด 220 กรัม สวมใส่สบาย
  • ความเสถียร: มี IMU 6 แกนระดับมาตรฐานยานยนต์และหน่วยรวมเซ็นเซอร์หลายตัวในตัว สามารถติดตามได้อย่างมั่นคงแม้ในสถานการณ์ที่มีการสั่นสะเทือน

JoyEgoCam รองรับการ “สวมแล้วรวบรวมได้ทันที” ในหลากหลายสถานการณ์ เช่น โลจิสติกส์, การค้าปลีก, การแพทย์ มุ่งหมายแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ “ไม่จริง, ไม่แม่นยำ” จากต้นทาง

แพลตฟอร์มประมวลผลครบวงจร: ประสิทธิภาพการฝึกฝนโมเดลเพิ่มขึ้น 3.5 เท่า

ข้อมูลที่รวบรวมมาแล้วเข้าสู่ขั้นตอนการอัปโหลดและการแปรรูป JD Cloud ผ่านการจัดการที่มองเห็นได้ตลอดกระบวนการและการปรับใช้แบบ SaaS ทำให้สามารถอัปโหลดวิดีโอขึ้นคลาวด์ได้ด้วยคลิกเดียว

หลังจากข้อมูลไหลเข้าสู่แพลตฟอร์ม AI Data Lake ผ่านการทำความสะอาดอัตโนมัติ, การจัดแนว, การแปลง และการติดป้ายกำกับล่วงหน้า จะถูกเปลี่ยนเป็นชุดฝึกฝนมาตรฐาน ข้อมูลที่ผ่านการจัดการแล้วเข้าสู่แพลตฟอร์มพัฒนาโมเดล JoyBuilder ทำให้สามารถ “ฝึกฝนได้ทันทีเมื่อเปิดกล่อง” สำหรับข้อมูล และ “ปรับใช้ด้วยคลิกเดียว” สำหรับโมเดล กล่าวกันว่าประสิทธิภาพการฝึกฝนโมเดลสามารถเพิ่มขึ้นได้ 3.5 เท่า เมทริกซ์โอเปอเรเตอร์ AI ที่พัฒนาขึ้นเองครอบคลุมขั้นตอนสำคัญ เช่น การแก้ไขความบิดเบี้ยว, คำอธิบายความหมาย ใช้สำหรับกลั่นกรองวัสดุฝึกฝน

ปัจจุบัน JD.com ประมวลผลข้อมูลได้หลายแสนรายการต่อวัน อัตราความมีประสิทธิผลของข้อมูลประมาณ 95% ต้นทุนการประมวลผลโดยรวมลดลง 60%

เอ็มบอดีเมนต์โมเดลขนาดใหญ่ JoyAI-RA: อัตราความสำเร็จในการทดสอบกับหุ่นยนต์จริงเป็นผู้นำ

ด้วยการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานครบวงจร JD.com ได้สร้างวงจรระบบนิเวศ “การรวบรวมข้อมูล-การฝึกฝนโมเดล-การปรับปรุงข้อมูล”

เอ็มบอดีเมนต์โมเดลขนาดใหญ่ที่พัฒนาขึ้นเอง JoyAI-RA ซึ่งฝึกฝนด้วยข้อมูลที่รวบรวมเอง กล่าวกันว่ามีอัตราความสำเร็จในการทดสอบกับหุ่นยนต์จริงถึง 73.5% ซึ่งสูงกว่าโมเดลหลักบางตัว

JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

โมเดลสามารถส่งผลย้อนกลับไปยังการติดป้ายกำกับและรวบรวมข้อมูล ก่อให้เกิดเอฟเฟกต์ฟลายวีลของการเสริมพลังสองทางและวิวัฒนาการร่วมกันระหว่างข้อมูลและโมเดล

แพลตฟอร์มซื้อขายข้อมูล: ส่งเสริมการไหลเวียนและการทำงานร่วมกันของข้อมูลตามกฎระเบียบ

แพลตฟอร์มซื้อขายข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ของ JD.com ที่เปิดตัวพร้อมกัน ได้รวบรวมทรัพยากรข้อมูลมัลติโมดัลจากสถานการณ์ธุรกิจหลายด้านของ JD.com รองรับการทำงานร่วมกันหลายฝ่ายระหว่างเจ้าของข้อมูล, นักพัฒนา, ผู้ประยุกต์ใช้ และมีการตรวจสอบความปลอดภัยตลอดห่วงโซ่เพื่อรับประกันการไหลเวียนตามกฎระเบียบ

แพลตฟอร์มเปิดชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับความแม่นยำสูงจำนวน 2,000 ชั่วโมงเป็นกลุ่มแรกแบบเจาะจง JD.com เรียกร้องให้พันธมิตรในอุตสาหกรรมเพิ่มเติมเข้าร่วม เพื่อร่วมกันสร้างระบบนิเวศข้อมูลเอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์

JD.com เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะแบบครบวงจรระดับโลกเป็นครั้งแรก โดยระดมคน 600,000 คนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากสถานการณ์จริง 10 ล้านชั่วโมง

ชุมชนเทคนิคที่กำลังจะเปิดตัวก็จะรวบรวมทรัพยากรของอุตสาหกรรม ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนและการทำงานร่วมกันทางอุตสาหกรรม

ในอนาคต JD.com ระบุว่าจะยังคงเปลี่ยนการสะสมห่วงโซ่อุปทาน, เทคโนโลยี และสถานการณ์ให้เป็นความสามารถในการบริการอุตสาหกรรมต่อไป ผลักดันให้เอ็มบอดีเมนต์อินเทลลิเจนซ์ลงหลักปักฐานในอุตสาหกรรมนับพัน


⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

PromptPay QR
SCAN TO PAY WITH ANY BANK

本文来自网络搜集,不代表คลื่นสร้างอนาคต立场,如有侵权,联系删除。转载请注明出处:http://www.itsolotime.com/th/archives/30630

Like (0)
Previous 2 hours ago
Next 2 hours ago

相关推荐