常见问题
1. 标注质量如何保障？
质量往往与效率存在矛盾，平台如何确保高效交付的同时维持高准确性？
艾欧已经运营数据业务长达一年多，累计标注处理的数据超过300TB，积累了宝贵的运营经验。
- 效率提升：对于相似的数据，平台会结合以往的正确标注历史，给出下一个标注的选择建议，大幅提高大批量数据的标注效率。
- 质量提升：对于错误标注，会有算法对比是否和大多数相似，如果是异类会有相应提示重点检查。
是否有自动化预标注或AI辅助标注技术（如主动学习）的应用？
我们支持利用大语言模型来检查校验上下文标注语义（通过调用腾讯云提供的Deepseek API接入）。 未来计划接入图像识别引擎来追踪检测目标物体，实现更加自动化的标注。
2. 标注团队如何管理？
如何量化标注员效率与质量（如错误率统计）？
审核员发现的问题都会记录在数据库，在项目详情可以统计每个人的错误/正确数量统计。
是否采用动态任务分配（如将复杂任务分配给高经验标注员）？
项目经理可以调整和分发数据标注与审核任务，后期可引入任务池让高效率标注员自行领取任务。
针对主观性较强的标注任务（如动作意图识别），如何通过审核机制减少歧义？
可以通过每天review标注审核的情况，以会议或消息的形式通知标注员，对齐大家的标准。
复杂场景的标注标准如何制定？
- 每个项目的标注规则库可以独立，且支持按项目去区别定制（默认是共享的）
- 另外项目经理或有经验可以提前标注一两条数据作为模板，供后续自动化算法提示和标注员参考。
3. 数据质量如何保障？
如何解决多模态数据时间对齐和一致性校验？
- 在预处理打包阶段完成对齐的，对艾欧的数据采集设备来说，已经无缝打通，无需二次开发。如果是客户自定义的数据，还需要做一些适配工作，因为时间戳对齐依赖采集设备的参数信息。
- 一致性校验也是在进入平台前的预 处理环节完成，比如掉帧率检测，时间差异检测等，并且会可视化查看。
4. 数据安全合规如何保障？
平台强调数据仅存储访问链接，依赖第三方云存储（如腾讯云）。若客户需要处理敏感数据，如何通过“IP白名单+权限控制+加密密钥”实现端到端数据隔离？
数据访问保护：
- 所有的云存储厂商都支持IP白名单+服务端加密，客户可以指定能够访问数据的IP或者设备。
- 艾欧数据平台支持项目权限控制，角色权限控制，访问审计等多重权限隔离。
数据传输加密： 除了基本的HTTPS传输加密，还可以在预处理时将数据用公钥加密后再上传云端，从云端每次读取时，都使用浏览器本地保存的私钥解密。（这个私钥不上传云端，只在客户本地保存，实现只有特定的客户能访问真实数据）
5. 定制化能力？
平台有服务过哪些客户的经验？
我们主要交付给客户私有化离线环境下部署，已经能满足客户的标注需求。已有的交付案例包括国内大厂、高校的机器人研究团队、人形机器人公司模型团队等。
平台有二次开发的接口和文档吗？
有的，我们提供完善的API文档和二次开发文档教程。 目前平台的数据都是通过API接口，使用登录密钥来读写访问，客户可以自行开发第三方插件，也可以将需求交给艾欧定制开发。
平台能支持大规模数据吗？
支持，平台从一开始的设计目标就是将数据存储在专业的对象存储服务上。
我们内部运营使用的私有化对象存储（MinIO+NAS）已经存储了300TB以上的数据，并且存储空间可以不受限制的扩展。
而平台只需要存储数据的访问链接和访问密钥即可，大大降低了数据存储的难度，同时平台支持分布式集群的部署模式。在一些成熟的云厂商例如腾讯云上，可以根据请求负载量动态调整服务器资源。