BasicAI
BasicAI Inc. · 程式設計 · 商業
BasicAI Cloud 是網頁版的 AI 資料標註平台，用來標註影像、影片、LiDAR 與語言資料，具備模型輔助、依角色分工的審核流程與開放 API。
關於 BasicAI
About
什麼是 BasicAI Cloud
BasicAI Cloud 是 BasicAI Inc. 推出的資料標註平台，公司位於美國加州爾灣。它把四個步驟收在同一個工作區：原始資料進來、定義團隊關心的標籤類別、分派標註工作，以及用訓練流程讀得懂的格式把成果送出去。照片與影片、LiDAR 感測器融合資料、音訊，還有語言模型訓練用的對話文字，都放在同一個帳號裡。
它針對的瓶頸，多數 AI 專案大概在第二個月就會遇到。模型需要標對的範例，而團隊起步的工具通常是試算表、幾支腳本，加上一個裝滿半成品匯出檔的資料夾。BasicAI 換成一套跨批次維持一致的標籤體系、一條能把同一筆資料送進多輪審核的標註流程，以及會在人打開畫面前先抓到缺漏物件框的自動檢查。
最大的限制在購買方式。官方已經離開雲端月租，改以私有部署為主，每年 6,600 美元起。個人玩家或兩人小組因此被價格擋住。支援也是透過業務往來，而非自助註冊，小型試辦因此也多了一道手續。
快速上手
- 在 app.basic.ai 建立帳號，或需要私有部署時預約展示。免費試用主要提供給正在評估平台的團隊。
- 建立資料集並選擇類型：影像、影片、LiDAR 融合、音訊、文字或生成式 AI 對話。檔案可從瀏覽器上傳，也可送到 API 的預先簽署網址。
- 建立標籤體系，也就是主類別、子類別與分類屬性的清單，標籤都從這裡產生。手上已有 JSON 版本的話，一步就能匯入。
- 建立任務或專案，分配標註、審核與驗收人員，再為每個階段掛上品質規則。
- 匯出通過的成果。支援 COCO、KITTI 3D 與平台自家格式，也能直接送進自己的雲端儲存空間。
產品資訊
快速了解 BasicAI 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 獨立作業或小組規模的電腦視覺工程師：不必自己刻一套標註介面，就能用偵測、追蹤與分割工具。年度合約讓一次性的實驗很難攤平。
- 同時服務多個客戶的標註外包商：標註、審核、驗收三段分工，正好對應這類公司既有的專案編制。
- 蒐集 LiDAR 資料的車用與機器人團隊：融合工具把點雲與相機影像並排放，一般照片標註工具處理不到的地方就在這裡。
- 準備微調資料的 AI 實驗室：生成式 AI 資料集類型能在同一個工作區處理 SFT 回覆與 RLHF 排序。
任務
- 標註街景影像做物件偵測：先跑預訓練模型產生初稿，再修正模型標錯的地方，不必從空白畫面一筆一筆畫。
- 建立 LiDAR 與相機的融合資料集：先對齊兩種視角，標一次就能在兩邊檢查結果。
- 產出指令微調資料：對話標註工具會同時記錄回覆與評分或排序，供獎勵模型使用。
- 建立多階段審核：資料從標註人員流向審核人員，再到驗收人員，每一步都有品質規則。
- 同步訓練用的標籤：透過 API 拉取核准後的成果，不必每週請人按一次匯出。
情境
- 為新專案搭建第一套標註流程：資料集、標籤體系與審核步驟集中在一處，不用拼三個互不相通的工具。
- 訓練前的標註品質稽核：自動品質規則會標出漏標與超出有效範圍的物件，原本靠人工抽查的把關就能變成可重複執行的檢查。
- 把標註工作收回自家：私有部署讓資料留在自己的環境，而不是放在與他人共用的雲端租戶裡。
主要功能
影像與影片標註
影像標註工具支援邊界框、多邊形、折線、關鍵點與語意分割。影片再加上逐格追蹤，讓同一個物件在整段影片維持單一身分。支援的影像格式從 JPEG、PNG 到 BMP、TIFF 與 WebP。效果在重複性高的偵測工作上最明顯：物件標一次，工具沿著後續影格帶過去，使用者只要修正偏差。
LiDAR 融合標註
這項功能是 BasicAI 與一般標註工具的分野。點雲與相機影像共用同一個介面，標註人員可以拉出三維框並看到它在照片上的投影，也可以從照片下手、再回頭在點雲裡確認深度。偵測、追蹤與分割各有自己的操作流程，相機校正參數由平台統一管理。
生成式 AI 與語言模型標註
平台備有專供語言模型訓練資料的資料集類型。SFT 模式把指令與參考回覆配對，RLHF 模式則記錄比較判斷，通常是評分或排序，用來把模型調整到貼近人類偏好。語言模型標註以對話為單位，指令微調與偏好蒐集都能在平台內完成，不必另找文字標註供應商。
模型輔助預標註
預訓練模型可以先替新資料標出初稿，人工再接手。自家模型也能透過整合 API 接入，涵蓋文字分類、實體辨識、影像偵測、影像分割、點雲偵測與點雲分割。在重複度高的資料集上，工作會從「每格都要畫」轉為「檢查與修正」，省下的時間相當可觀。
自動品質檢查
品質規則可套用在資料、物件或屬性上，抓出漏標、孤立的物件，或落在有效範圍之外的項目。檢查有兩種執行方式：標註人員操作時在工具頁即時執行，以及對整個資料集批次執行。規則掛在資料集上，任務流程會直接沿用，不必每批重設。
工作流程與團隊角色
平台依角色切分工作。專案管理員持有資料並分派任務，標註人員領取與標註，審核人員檢查送出的成果，驗收人員做最後放行。一筆資料可以走過多輪審核，報表會顯示專案狀態、各任務進度與每位標註人員的表現。這套結構為標註外包商而設，不是給半夜一個人畫框的研究者。
開放 API 與資料流動
REST API 涵蓋建立資料集、管理任務、上傳檔案與下載成果，金鑰依團隊核發，到期日由使用者自訂。檔案透過預先簽署網址上傳，大批次不會擠在 API 本身。預設速率上限對自動化相當寬鬆，每秒 100 次、每分鐘 3,000 次。
優缺點
優點
- LiDAR 與相機的感測器融合標註和一般影像標註放在同一個產品裡，自駕團隊不必再找第二家供應商。
- 自家模型的預標註有完整的整合端點可用，結果會直接進入既有的審核流程。
- 品質規則可依資料集設定，即時與批次兩種模式都支援，標註品質因此可以被量化。
- REST API 涵蓋從上傳到匯出的完整路徑，訓練腳本可以自己排程拉取核准資料。
- COCO 與 KITTI 的匯入匯出讓完成品直接接上現有訓練環境，不必再寫轉換層。
缺點
- 官方公布的最低方案是每年 6,600 美元的私有部署，沒有便宜到能讓個人工程師試做一個想法的公開價位。
- 這個門檻以上的價格要跟業務洽談，編預算得先約一通電話，而不是看定價表。
- 平台功能很廣。只需要在照片上畫邊界框的人，仍要為點雲、音訊與語言工具付費，而這些可能永遠不會打開。
- 部分文件頁面還在描述舊的雲端訂閱方案，部署模式轉換期間不容易判斷哪些資訊仍然有效。
常見問題
BasicAI 用來建立 AI 訓練資料。上傳影像、影片、點雲、音訊或文字，定義標籤類別，用人工與模型輔助工具完成標註，審核結果後匯出給模型訓練使用。
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