际数科技：用测绘技术做空间数据“精炼厂”
数据泛滥但可用数据稀少，际数科技用测绘技术做空间数据质量筛选，把质量判断变成模型。
数据越来越多，可用数据却稀缺，问题在质量。际数科技从测绘视角出发，将质量判断做成模型，建立质量因子库，为智驾等场景筛选高质量空间数据，自称做数据的“精炼厂”。
正文摘录
.jpg) 编辑｜冷猫 最近，有个很有意思的现象。 在山西的一个小镇里，出现了一个让人印象很深的场景：村民们戴着 GoPro，正在为大厂采集具身智能的训练数据。在山东泰安，村民们在社区的居家场景采集点，录制叠衣服、打扫卫生等家庭场景的视频数据。 「人类历史上规模最大的数据采集行动」已经拉开了帷幕。 具身就像一次全新的工业革命，而数据则是新兴智能时代的基础资源。 各大具身智能赛道的参与者都在向「现实世界」这座取之不尽的数据金矿中寻求原始的数据资源，甚至已经将数据采集卷入了「人民战争的汪洋大海」。 模型、算力、数据，是具身智能公认的三座大山。 当越来越多的钱和人涌向「数据采集」时，按照全民参与的比例，完成一亿小时的人类数据采集，理论上一年就够了。 可这依旧无法满足行业的需求，「数据荒」甚至愈发严重。这中间的矛盾在哪？ 答案很简单，但又很复杂： 一切问题的核心在于数据质量 。采得多，不代表采得好。真正能喂进模型的数据，始终是稀缺品。 这两年，把「数据质量」挂在嘴边的公司越来越多，可真正拿得出方案、能在市场上跑通商业闭环的却寥寥无几。 际数科技 是其中少有的一个。它闯出来的一条路，恰恰是这条赛道上的新范式。 机器之心与际数科技的三位联合创始人进行了深度访谈 ，为这个「数据越多，但可用数据越少」的时代两难，找到了一个新答案，一条新路径。 「这就好比，我们本来要用互联网广袤的语言语料去训练大模型，让它涌现出智慧，」周源博士打了个比方，「结果却请一堆中学生写命题作文，喂给模型。这两个效果，天差地别。