面向真实世界
行动模型的视频数据。
人形机器人、自动驾驶汽车和世界模型都需要同样的东西:海量、多样的真实物理世界与人类活动视频。我们以PB级规模持续交付任务定向的网络视频片段与元数据。
受75%的AI实验室和超20000家企业信赖
面向各类物理AI形态的
统一数据层。
无论训练机械臂、自动驾驶栈,还是基础世界模型,流程都一致:发现、抓取、交付。
面向任务族的人类操作、运动与物体交互视频。以网络规模演示替代遥操作瓶颈,实现零样本泛化能力。
覆盖各地域、天气与交通场景的多样行车画面。包含仿真车队无法生成的边缘案例:施工区、无标线道路、应急车辆。
丰富的真实物理视频,用于训练理解物体运动、变形与交互的预测模型。为世界模型预测下一刻所需的视觉先验。
需要定制场景管道?
与专家交流定义。搜索。抓取。
从场景定义到可用于管道的视频流,只需三步。
指定目标场景:机器人任务族、自动驾驶场景或世界模型的物理交互。我们将您的需求映射到覆盖90 PB网络归档的发现过滤器中。
按环境、光照、机位、动作类型等条件过滤大规模网络视频归档。挖掘契合您精确训练需求的高质量演示。
隔离相关片段、抽取特定动作场景,并交付带结构化元数据和精确时间段的预切MP4片段——可直接接入您的训练管道。
面向物理AI训练的
持续、精准的网络视频。
下载前先发现关键时刻。
通过视觉索引与高粒度过滤,精确呈现您的模型所需的演示、行车画面或物理交互。
在海量网络归档中搜索与过滤,找到符合特定场景需求的最新视频源。
通过模态、环境类型、机位与领域上下文等丰富、可过滤的元数据挖掘新源。
按具体条件定位视频:"雨天高速汇入"、"暗光厨房"、"工业装配线"。
网络规模视频胜过仿真。
真实画面以远低于合成数据和遥操作的成本,提供它们无法企及的视觉多样性和物理基础。
覆盖光照、地点、天气、机位与边缘场景,仿真或遥操作无法以同等规模生成。
聚焦高价值场景:操作任务、驾驶场景或物理交互,降低训练数据中的噪声。
带结构化元数据和精确时间段的预切MP4片段,无需预处理即可投入训练框架。
{ scenario_type, env_context,
camera_pov, actions[],
start_ms, end_ms, fps,
geo_region }
任意吞吐下持续交付。
物理AI团队可信赖的基础设施层。自动化、合规,专为生产级数据摄取打造。
自动处理HTTP 429错误、封锁与反爬流程,确保数据持续不间断交付。
全球访问完全合规。原始视频与元数据直传至您的安全云端。已获SOC 2 Type II认证。
开箱即用的一致模式,用于时间对齐、坐标归一化与动作分段。
全球75%的领先AI实验室使用Bright Data
与专家交流真实视频胜过
一切替代方案。
仿真存在领域差距。遥操作难以扩展。车队数据范围有限。网络规模视频为您的模型提供泛化所需的多样性。
昂贵、扩展缓慢且多样性有限——您只能依赖操作员能亲身演示的内容。
网络视频:单段成本降低1000倍,环境多样性无限。
合成数据存在领域差距。物理近似削弱迁移效果。
网络视频:真实物理、真实材料、真实光照,无仿真到现实差距。
分布狭窄。仅限您的车辆、您的路线、您的条件。
网络视频:覆盖各地域、各天气条件与各类边缘案例。