使用场景
人工智能在帮助人们决策或改进自动化流程方面起了很大作用。
我们为此提供了基础设施，为无论大小的人工智能应用场景赋能。
超声波成像
超声成像是利用超声波呈现不透明物内部形象的技术。医疗企业利用大量的超声波图片对病灶进行标注，并进行模型训练，以此来辅助医生进行病人的病情判断。
驾驶安全
严重交通事故的视频资料，通过进行标注训练，形成模型，可以用来对司机驾驶过程中，比如对驾驶过程中让其分心的事件进行安全提醒，避免交通事故的发生。
杂草判断
选择性除草是作物自动化管理的关键，关系到作物到健康和产量。然而一个关键的挑战是对杂草和作物进行区分，以期在除草时减少对农作物对损害。
资产检查
屋顶和整个房屋的外观检查是缓慢和昂贵的，我们可以利用无人机进行外观拍摄，再通过标注构建计算机视觉模型，进而辅助判断房屋结构和质量。
太阳能检测
太阳能检测是一个既耗时又耗劳力的过程。人工智能无人驾驶飞机被用来检查太阳能发电场，捕捉热图像和地理空间元数据，生成可操作的报告。
内容调整
对于以消费者体验至上为宗旨的电商和社交媒体公司来说，无论是检测潜在风险的图像，还是过滤违规文本，深度学习技术可用来准确、快速地调整内容。
运动分析
传统的体育运动和电子竞技可以利用计算机视觉来理解和分类每一个动作，而不需要任何人为干预。标注平台可被各个团队用于实时和批量处理训练数据。
热传感器
热像仪是一种强大的传感器，可以“看到”人类眼睛能看到的不同光谱的物体。我们的标注平台正被用于建立最先进的计算机视觉智能，使热传感器智能化。
数字化病理学
随着基于深度学习的模式识别技术的引入，数字病理学正经历着革命性的变化。我们的标注系统帮助大公司能够轻松地与行业专家创建高质量的训练数据。
牲畜监测
了解动物健康和环境变化对于奶牛场的奶源健康和生产至关重要。我们的标注平台系统可以帮助建立分析摄像机的拍摄数据，以便为动物提供所需的健康和护理。
预防性维护
一些公司开始利用人工智能，分析传感器上报的机器和部件上的数据，以便在机器发生故障之前，给予风险性提示，并让维护人员采取一定的维护补救措施。
缺陷检测
在大规模生产中，检查每个产品是否合格是一项重复性的工作，而且存在人犯错的几率。工厂正在使用机器学习来扫描人眼可能疏漏的缺陷，保证产品的质量。
安全监测
为了施工安全和健康，必须持续监测，以便及时消除潜在危险。计算机视觉正在应用于从现场图像和视频中提取与安全有关的信息，以补充目前耗时和不可靠的人工观测做法。
自动化机器人
协作机器人接受环境训练，这些机器人与人类一起工作，处理工作中潜在的危险因素，并被用于智能自动驾驶叉车或传送带等领域，可以让人类规避参与这些活动的风险。
废物管理
以前废物管理基本上是一个人工过程。目前，人工智能正被用于开发垃圾识别软件，通过自主机器人、智能垃圾箱和垃圾流分类，可以大规模监测、审计和分类垃圾。
文档数据提取
大型金融服务公司越来越依赖计算机视觉来自动提取文档数据。利用人工智能进行文档数据提取，可以让企业在评估大量传入的纸质文档时可以节省时间和成本。
新零售
零售店正在采用无人快捷的结账方式，以减少交易时和运营成本。通过使用传感器、摄像头、扫描仪和移动设备，利用计算机视觉来实时检测和计算商品的变化。
衍生设计
消费者需求日趋多样化，制造商需努力跟上定制和多样化需求的增长。ML可用于快速成型和组装特定系列的产品，同时基于消费者反馈和预测信息迭代这些产品。
