Groundline
Gán nhãn AI cho SME — chi phí thấp hơn nhà gán nhãn

Mô hình AI làm việc gán nhãn.
Chuyên gia của bạn chỉ duyệt.
Chi phí vẫn vừa túi SME.

Groundline chạy mô hình thị giác trên ảnh, video và log thô. Chúng vẽ hầu hết khung. Người chỉ kiểm 8–15% không chắc. Bạn không trả một farm click từng pixel — đó là lý do chúng tôi thấp hơn đối thủ gán nhãn điển hình.

Đánh giá dataset miễn phí Xem cách hoạt động
Mô hình gán trước ~85% Người duyệt phần còn lại Thấp hơn đơn giá nhà cung cấp

Dữ liệu thô

Tệp của bạn

Đánh giá

Chúng tôi lập hồ sơ

Gán nhãn trước

AI xử lý 85%

Chuyên gia duyệt

Đội ngũ kiểm 15%

Dữ liệu đã xác minh

Chính xác 100%

Mô hình

Tốt hơn mỗi tháng

Xây cho SME trong

Mọi quốc gia. Khách điển hình: 15–200 người, không phòng khoa học dữ liệu, vài chuyên gia vẫn quyết bằng mắt.

Sản xuất
Thực phẩm
May mặc & dệt
Điện tử
Nông nghiệp
Bán lẻ & thương mại điện tử

Groundline

Trí tuệ gán nhãn cho nhà máy không nuôi được đội gán nhãn.

Hầu hết SME đã có ảnh. Họ không có phòng dữ liệu. Groundline là hệ thống giữa những tệp đó và một mô hình sàn xưởng thực sự chạy được.

Mô hình thị giác vẽ hầu hết khung trước khi người nhìn. Trưởng QA chỉ duyệt case không chắc. Bạn giữ nhãn đã xác minh. Mô hình ở lại với chúng tôi — nên gán nhãn rẻ hơn gửi cùng khối lượng cho farm, và dataset theo kịp khi mix sản phẩm đổi.

01

Mô hình làm việc gán nhãn

Groundline gán trước hầu hết mục tự động. Người chỉ đụng 8–15% mô hình không chắc. Bạn trả cho phán đoán, không phải hàng nghìn cú click.

02

Xây cho xưởng 15–200 người

Không cần kỹ sư ML phía bạn. Trưởng QC hoặc chủ, dùng trình duyệt khoảng 15 phút mỗi ngày. Ưu tiên làm việc từ xa; có mặt tại hiện trường khi dây chuyền cần. Mọi quốc gia.

03

Chi phí thấp hơn nhà gán nhãn

Đối thủ tính từng khung. Mỗi chu kỳ Groundline mô hình gánh thêm, chi phí mỗi nhãn giảm — không cần ngân sách gán nhãn doanh nghiệp lớn.

04

Dataset sống

SKU mới và drift là công việc, không phải change order. Chu kỳ tháng ghi lại thay đổi, huấn luyện lại, giữ kiểm tra khớp sàn xưởng.

“Chúng tôi quá nhỏ cho một đội dữ liệu. Họ ngồi với người duy nhất biết sản phẩm, viết ra, và mô hình bắt đầu bắt những gì cô ấy bắt lúc 6 giờ sáng.”

— Chủ, SME đóng gói thực phẩm

Vì sao chi phí thấp hơn

Mô hình AI làm việc gán nhãn. Người chỉ đụng case không chắc.

Hầu hết đối thủ vẫn trả người vẽ từng khung. Groundline chạy mô hình trước, rồi một vòng duyệt chuyên gia ngắn. Bạn trả cho phán đoán, không phải hàng nghìn cú click.

Nhà gán nhãn điển hình

  • Farm gán nhãn vẽ từng khung, đa giác và thẻ bằng tay
  • Tính theo ảnh hoặc theo giờ — chi phí tăng tuyến tính theo khối lượng
  • Nhân sự của bạn vẫn phải dạy vendor thế nào là “fail”
  • Biến thể sản phẩm mới nghĩa là trả thêm một vòng đầy đủ

Groundline

85%

mục được mô hình gán trước trước khi người nhìn

  • Mô hình thị giác đề xuất nhãn trên tệp sàn xưởng thực tế
  • Người chỉ duyệt 8–15% mô hình không chắc
  • Tri thức trưởng QA được ghi một lần, rồi dùng lại
  • Mỗi chu kỳ mô hình gánh nhiều hơn — chi phí mỗi nhãn giảm, không tăng

Đó là toàn bộ lợi thế chi phí: gán nhãn mô hình đi trước, không phải click-worker rẻ hơn. SME có dataset đã xác minh và mô hình v1 mà không cần ngân sách gán nhãn doanh nghiệp lớn.

Vấn đề

Hầu hết dự án AI không bao giờ lên production.

Không phải vì thuật toán. Vì dữ liệu.

87%

dự án AI thất bại trước khi lên production

Lý do số 1: dữ liệu huấn luyện kém chất lượng

40–60%

thời gian dự án ML dành cho chuẩn bị dữ liệu

Thời gian lẽ ra nên dùng để xây mô hình

1.9%

SME có AI trong vận hành hàng ngày

Khoảng trống chính là cơ hội — hầu hết công cụ được xây cho doanh nghiệp lớn

“Chúng tôi có vài tháng ảnh sản xuất trên ổ chung. Không ai biết gán nhãn. Bộ camera rẻ mua về không chạy. Chúng tôi dừng.”
— Chủ cơ sở đóng gói thực phẩm SME

Quy trình

Từ dữ liệu thô đến mô hình chạy được — trong 4 tuần

Mô hình gán trước hầu hết bộ. Người của bạn xác nhận phần còn lại. Đó là cách nhà máy nhỏ có dữ liệu đã gán nhãn mà không hóa đơn farm.

1

Tải dữ liệu

Kéo-thả. Mọi định dạng: ảnh, video, CSV, dữ liệu cảm biến.

2

Thu thập tri thức

Hai buổi với kỹ sư của bạn. Chúng tôi biến chuyên môn thành quy tắc gán nhãn.

3

AI gán nhãn trước

Mô hình Groundline vẽ khung trên 85–92% mục, kèm điểm tin cậy.

4

Chuyên gia duyệt

Người chỉ duyệt 8–15% không chắc — không phải farm click từng ảnh.

5

Mô hình cải thiện

Mỗi chu kỳ mô hình gánh thêm. Độ chính xác tăng, chi phí mỗi nhãn giảm — thấp hơn nhà gán nhãn tính một vòng người đầy đủ.

Rồi lặp lại — mô hình làm nhiều hơn, thời gian duyệt và chi phí giảm

Vì sao hiệu quả

Sáu giá trị cộng dồn theo thời gian

Tốc độ tới mô hình đầu tiên

Dataset đã xác minh, sẵn sàng cho mô hình trong 4 tuần.

4 tuần so với 5–7 tháng (trung bình ngành)

85%

chi tiêu thấp hơn một vòng gán nhãn người đầy đủ tới chu kỳ 3 — mô hình đã vẽ khung

Độ chính xác có thể chứng minh

72%
80%
86%
91%
94%

IAA đã xác minh ≥ 0.85 bảo đảm mỗi lần giao

Tri thức được giữ lại

Tri thức của chuyên gia QA sắp nghỉ hưu được ghi vào guideline, tồn tại sau khi họ rời đi.

Xử lý sản phẩm mới

Biến thể mới → mô hình phát hiện drift → cảnh báo → 50 mẫu mới → huấn luyện lại trong 1 tuần.

Nhãn luôn là của bạn

Mọi nhãn đã xác minh thuộc về bạn. Xuất COCO, YOLO, CSV và mang dataset đi đâu cũng được. Trọng số và kiến trúc mô hình ở lại với Groundline — đó là hệ thống giữ chi phí gán nhãn thấp.

0%

Độ chính xác mô hình trung bình tới chu kỳ 3

0%

Chi phí thấp hơn nhà gán nhãn điển hình

0 wks

Thời gian tới mô hình đầu tiên

0 hrs

Giờ chuyên gia mỗi tháng (sau chu kỳ 3)

Tình huống SME

Cỡ xưởng — không phải chương trình doanh nghiệp lớn.

Đối tượng là chủ cơ sở và nhà máy nhỏ không thể nuôi phòng ML. Số liệu mang tính đại diện; tên công ty được giấu.

QA đóng gói thực phẩm

Cơ sở gia đình, ~40 người, một trưởng QA

Chỉ sốTrướcSau
Bắt lỗi82%96%
Tốc độ chuyềnBị một người ghìmChỉ duyệt gói không chắc
Làm lạiCuối ca-50%

Giữ được ‘mắt’ của kiểm hàng kỳ cựu khi chị ấy chỉ làm 3 ngày/tuần

Kiểm chi tiết xưởng cơ khí

Xưởng gia công, ~25 người, không IT

Chỉ sốTrướcSau
Độ chính xác mô hình71%94%
Hàng trảHàng tuầnHiếm
Ai kiểmChủ + 1Chủ xem ngoại lệ

Bộ camera mua sẵn không chạy; chúng tôi sửa nhãn, không đổi phần cứng

Phân loại nông sản

Nhà đóng gói, ~30 người mùa vụ

Chỉ sốTrướcSau
Độ thống nhất hạng64%96%
Tỷ lệ hạng cao71%78%
Tăng ca tuần cao điểmNặng-40%

Hạng ổn định hơn mà không thuê thêm ca đêm

Bắt lỗi may

Xưởng, ~80 thợ may, hai bàn QC

Chỉ sốTrướcSau
Tỷ lệ bắt67%95%
Phế7%0,8%
Khiếu nại buyerThường xuyênGiảm

Ít lô bị trả hơn mà không thêm bàn QC

Kiểm lắp ráp / bo

SME điện tử, ~60 người, nhiều SKU

Chỉ sốTrướcSau
Báo động giả40%4%
Lỗi sót2,1%0,3%
Tăng ca QC3 người gánh0,5 người xem ngoại lệ

Revision mới không còn nghĩa là tuyển thêm inspector

Gắn thẻ catalog

Webshop vùng, đội 6 người, ~8.000 SKU

Chỉ sốTrướcSau
Độ chính xác thẻ71%94%
Thời gian mỗi SKUPhútGiây + kiểm mẫu
Ai gắn thẻCả đội tăng caMột người duyệt

Tìm kiếm ra đúng món mà không cần 15 người gắn thẻ

Mỗi chu kỳ, mô hình thông minh hơn

Mỗi chu kỳ mô hình gánh thêm việc gán nhãn. Chi phí của bạn giảm. Đó là hiệu ứng kép của gán nhãn AI đi trước — không phải thuê farm rẻ hơn.

Chu kỳ 3 · Sẵn sàng productionChu kỳ 5 · Lợi thế cạnh tranh

Độ chính xác

Tăng mỗi chu kỳ.

Công sức con người

Ít thời gian duyệt hơn mỗi tháng.

Chi phí mỗi nhãn

Giảm mỗi chu kỳ khi mô hình gán trước nhiều hơn — thấp hơn vòng người đầy đủ của vendor.

Gói hợp tác

Ba cách bắt đầu. Cùng một đường từ dữ liệu tới sản xuất.

Các gói này dành cho SME. Mô hình AI làm hầu hết việc gán nhãn, nên hợp tác rẻ hơn gửi cùng khối lượng cho nhà gán nhãn. Phạm vi chốt sau khi xem tệp — chúng tôi không công bố bảng giá.

First Label

Gói 1

First Label

Cho SME có ảnh, video hoặc log sản xuất chưa gán nhãn

Lần chạy đầu điển hình: 3–4 tuần

  • Báo cáo đánh giá dataset
  • Hồ sơ AI khách hàng (taxonomy)
  • Tài liệu guideline gán nhãn
  • 2.000–5.000 mẫu đã xác minh
  • Mô hình v1 chạy trên dữ liệu của bạn (hosted hoặc on-prem — trọng số ở lại với chúng tôi)
  • Báo cáo benchmark độ chính xác
Bắt đầu với gói này

Gói 2

Model Fix

Đã mua camera hoặc mô hình — vẫn chưa đạt sàn xưởng

Khôi phục điển hình: 4–6 tuần

  • Mọi thứ trong First Label, cộng thêm:
  • Báo cáo kiểm toán chất lượng dữ liệu
  • Phân tích nguyên nhân độ chính xác thấp
  • Giải quyết xung đột nhãn
  • Huấn luyện lại với dữ liệu đã sửa
  • Chứng nhận độ chính xác trước/sau
Sửa mô hình hiện tại

Gói 3

Living Dataset

Sản phẩm đổi; không thuê thêm inspector mỗi mùa

Chu kỳ tháng, dừng khi bạn sẵn sàng

  • Chu kỳ gán nhãn hàng tháng
  • Học chủ động (chỉ case không chắc)
  • Báo cáo QA kèm điểm IAA
  • Huấn luyện lại + deploy phiên bản
  • Phát hiện drift + cảnh báo
  • Báo cáo tháng (EN / 日本語 / Tiếng Việt)
Trao đổi về bộ dữ liệu sống

Từ hiện trường

SME đổi gì khi một gói thực sự chạy

Công việc đại diện với cơ sở vừa và nhỏ. Tên công ty giấu theo yêu cầu. Quy mô điển hình của xưởng không nuôi được đội dữ liệu.

First Label

Lần kiểm đầu tiên chạy được trên chuyền đóng gói thực phẩm

SME đóng gói do chủ điều hành · ~35 người

Quy mô dữ liệu
~12.000 ảnh điện thoại và chuyền từ vài tuần sản xuất. Gần như chưa gán nhãn. Một trưởng QA.
Thời gian
Hai buổi ngắn tuần 1. Bộ xác minh và mô hình v1 trong 3,5 tuần — chủ vẫn ở chuyền.
Chúng tôi nhận gì
Ổ chung, danh sách lỗi viết tay, và buổi tối với người vẫn quyết đạt/hỏng bằng mắt.
Cải thiện gì
Tỷ lệ bắt 82% → 96% trên lot hold-out. Trưởng QA chỉ duyệt gói không chắc, không phải từng đơn vị.
Tác động tới kinh doanh
Ngừng tăng ca thứ Bảy để kiểm, và nhận thêm đơn private label mà không thuê inspector thứ hai.

“Chúng tôi nhỏ quá không có đội dữ liệu. Họ ngồi với đúng một người biết sản phẩm, viết ra, và mô hình bắt đầu bắt những gì chị ấy bắt lúc 6 giờ sáng.”

Chủ, SME đóng gói thực phẩm
Model Fix

Bộ camera rẻ không khớp xưởng

Xưởng kim loại · ~22 người, không tuyển IT

Quy mô dữ liệu
~9.000 ảnh tĩnh cộng detector mua sẵn kẹt 71% trên chi tiết thật.
Thời gian
Audit nhãn 10 ngày. Dọn và huấn luyện lại 5 tuần, chủ yếu từ xa.
Chúng tôi nhận gì
Bộ kit đã trả tiền, nhãn lẫn của ai rảnh ca đó, và chi tiết khách gửi trả.
Cải thiện gì
Độ chính xác 71% → 94%. Hàng trả của họ chi tiết đó từ cãi nhau hàng tuần thành ngoại lệ.
Tác động tới kinh doanh
Giữ khách đang định lấy mẫu mọi lô — không mua camera mới, không thuê kỹ sư.

“Chúng tôi đã ‘có AI’. Nó chỉ không đồng ý với bàn nguội. Họ chỉ ra nhãn đang đánh nhau. Sau đó tôi không phải đứng cạnh camera cả ngày.”

Chủ xưởng, SME chi tiết chính xác
Living Dataset

Kiểm lắp ráp theo kịp khi SKU xoay

SME lắp ráp điện tử · ~60 người, đơn ngắn lẫn

Quy mô dữ liệu
~8.000–15.000 bo/tháng. Mix đổi mỗi khi khách gửi revision.
Thời gian
Chu kỳ hữu ích đầu ở tuần 6. Sau đó trưởng QC xem ~20 phút mỗi tháng.
Chúng tôi nhận gì
Ảnh kiểm live, sổ override, và hai người còn biết ‘cảm giác’ bo hỏng.
Cải thiện gì
Báo động giả 40% → 4%. Lỗi sót 2,1% → 0,3%. Tăng ca QC do ngoại lệ, không phải inspector thứ ba.
Tác động tới kinh doanh
Revision mới không còn là cơn tuyển dụng. Cùng một bàn QC nhỏ gánh mix.

“Mô hình một phát chết ngay lần bản vẽ đổi. Chu kỳ tháng mới là thứ chúng tôi chạy được. Xem bo lạ; họ huấn luyện lại; không thuê thêm người ca đêm.”

Trưởng QC, SME điện tử

Chưa chắc gói nào phù hợp? Đặt lịch đánh giá 30 phút. Chúng tôi sẽ nói gói nào khớp dữ liệu của bạn — và đo gì trước.

Câu hỏi thường gặp

Vì mô hình làm việc gán nhãn, không phải một phòng click-worker. Groundline gán trước hầu hết mục bằng AI, chuyên gia của bạn chỉ duyệt lát không chắc. Đối thủ gán hết bằng tay tính từng khung. Chúng tôi tính phần phán đoán máy chưa làm được — nên cùng khối lượng thì rẻ hơn.

Không. Chúng tôi xây cho SME. Pipeline gán nhãn do chúng tôi chạy. Phía bạn là duyệt ngắn các case không chắc — thường trưởng QA hoặc chủ, khoảng 15 phút/ngày trên trình duyệt. Không code, không tuyển thêm, không cần kiến thức ML.

Dữ liệu khách hàng được xử lý trên máy chủ tách biệt. Chúng tôi không chia sẻ dữ liệu giữa khách hàng. Nếu dữ liệu phải ở lại cơ sở, chúng tôi cung cấp gói triển khai tại chỗ.

Chúng tôi bảo đảm cải thiện độ chính xác đo được mỗi chu kỳ, hoặc gán nhãn lại miễn phí. Báo cáo chu kỳ thể hiện số trước/sau, không mơ hồ.

Gói First Label: 3–4 tuần từ lần tải đầu tiên đến mô hình đầu tiên. Gồm hai buổi thu thập tri thức, tổng khoảng 2 giờ.

Được. Mọi nhãn đã xác minh bạn trả tiền đều thuộc về bạn: COCO JSON, YOLO TXT, CSV hoặc tùy chỉnh. Chúng tôi không bàn giao trọng số hay kiến trúc mô hình. Bạn giữ dataset. Các mô hình gán trước giá rẻ ở lại với Groundline; bạn dùng chúng khi chúng tôi chạy cùng nhau.

Dự án AI của bạn xứng đáng dữ liệu tốt hơn.

Đặt lịch xem tệp 30 phút miễn phí. Chúng tôi nói mô hình gán trước được bao nhiêu — và vì sao thường thấp hơn nhà gán nhãn cho cùng khối lượng.

Dữ liệu không bao giờ bị chia sẻ. Phản hồi trong 24 giờ.

Muốn chọn giờ trực tiếp? Đặt lịch gọi

Đánh giá miễn phí