AI 视觉训练数据智能生成平台

平台采用专有的光谱路径追踪引擎，以物理精度模拟光线传输和材质交互。该引擎计算每束光束的光谱辐射度，生成高度逼真的图像和传感器数据，力求输出与真实世界的一致性。通过支持多层材质纹理和 PBR 物理材质渲染，引擎能够还原场景的细微细节，如反射率和粗糙度，为多模态数据生成提供可靠基础。旨在缩小仿真与真实数据之间的领域差距，提升AI模型在部署中的性能。

平台的多光谱仿真能力可高精度模拟多种传感器，包括RGB-IR相机和雷达，输出传感器特定的数据流。技术基于物理模型，模拟传感器在动态环境中的行为，如噪声、畸变和响应延迟。通过生成辐射度和光谱保真度数据，力求输出与目标传感器的特性匹配，支持高级应用如目标检测和地形分割。该技术还允许用户自定义传感器配置，适应不同任务需求，增强数据的实用性和泛化性。

利用基于分布的域随机化，平台实现大规模场景的程序化生成，自动创建多样化的虚拟环境。技术通过随机化参数如光照、天气和物体布局，生成统计平衡的数据集，覆盖常见和边缘案例。用户可定义生成规则和本体，确保数据与项目分类法一致。该技术不仅能够助力加快场景构建速度，还可提高数据集的多样性，减少模型过拟合风险，使其在真实环境中更具鲁棒性。

平台集成智能体技术，通过多智能体协同机制自动化复杂任务，如场景构建和数据生成。智能体基于可视化编辑器进行任务编排，支持条件分支和工具调用，无需编码即可设计工作流。技术还包含语义向量和知识库检索，使智能体能够访问客户私有数据，做出科学决策。通过类即时通讯的会话服务，多个智能体可协作处理任务链，助力提升整体效率。该核心技术降低了AI应用的门槛，实现人机协同的智能化操作。

平台采用云原生设计，支持弹性扩展，能够处理生产级规模的数据生成任务。通过云引擎，平台分布式管理场景渲染、模拟和存储，快速交付数百万标注样本。架构支持多机集群和负载均衡，确保高并发访问下的性能稳定。用户可根据需求动态调整资源，避免瓶颈问题。该技术使平台能够适应大规模部署，满足企业不断增长的数据需求，同时降低成本。