Encord – Nền tảng dữ liệu AI đa phương thức

Encord, do Cord Technologies Limited tại London và Cord Technologies, Inc. tại Mỹ vận hành, xây dựng nền tảng dữ liệu cho các đội ngũ huấn luyện mô hình thị giác máy tính và AI vật lý. Công ty giải quyết chi phí và sự chậm trễ khi quản lý, tuyển chọn và gắn nhãn khối lượng lớn ảnh, video và dữ liệu cảm biến lúc mô hình chuyển từ thử nghiệm sang vận hành thực tế.

Nền tảng hỗ trợ gắn nhãn cho ảnh, video, âm thanh, tài liệu, tệp DICOM và NIfTI cùng đám mây điểm LiDAR 3D, với gắn nhãn có AI hỗ trợ bằng Segment Anything Model 2, theo dõi vật thể, quy trình rà soát đồng thuận và phân tích hiệu suất người gắn nhãn. Index đảm nhận tuyển chọn dữ liệu với tìm kiếm theo embedding, phát hiện ngoại lai và trùng lặp, còn Active hỗ trợ phát hiện lỗi nhãn và đánh giá mô hình. Dữ liệu vẫn nằm trong kho AWS, Azure hoặc Google Cloud của khách hàng. Hơn 300 đội ngũ AI sử dụng, trong đó có UiPath, Woven by Toyota, Skydio và Synthesia.

• Gắn nhãn đa phương thức: gắn nhãn ảnh, video, âm thanh, tài liệu, DICOM và LiDAR 3D trong một quy trình.
• Gắn nhãn có AI hỗ trợ: Segment Anything Model 2, nhập dự đoán của mô hình và theo dõi vật thể.
• Tuyển chọn với Index: tìm kiếm theo embedding, phát hiện ngoại lai và trùng lặp trên tới hàng tỷ tệp.
• Đánh giá với Active: phát hiện lỗi nhãn, phân tích và so sánh mô hình.
• Quy trình chất lượng: rà soát đồng thuận, đào tạo người gắn nhãn và bảng theo dõi hiệu suất.
• Dữ liệu dạng dịch vụ: gắn nhãn và thu thập dữ liệu có quản lý cho AI vật lý.

Doanh nghiệp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu tại Việt Nam có thể thực hiện các dự án ảnh, video và LiDAR quy mô lớn cho khách hàng nước ngoài trên một nền tảng có kiểm soát chất lượng. Đội ngũ phát triển ô tô và robot có thể tuyển chọn các trường hợp hiếm từ dữ liệu đội xe. Bệnh viện và startup AI y tế có thể gắn nhãn ảnh DICOM với các biện pháp kiểm soát phù hợp HIPAA và GDPR.

Dữ liệu gốc nằm nguyên trong kho đám mây của khách hàng, không phải di chuyển dữ liệu. Gắn nhãn có AI hỗ trợ và tuyển chọn có mô hình tham gia giảm công gắn nhãn thủ công và tìm ra các trường hợp hiếm. UiPath cho biết tăng 10 lần quy mô tập dữ liệu và giảm 4 lần tỷ lệ lỗi khi dùng Encord. Gói doanh nghiệp có SSO, lưu trữ tại Mỹ hoặc EU, VPC riêng và triển khai tại chỗ.

Các dự án thị giác máy tính và AI vật lý trong robot, xe tự hành, drone và đô thị thông minh phụ thuộc vào tập dữ liệu đa phương thức lớn, và chất lượng dữ liệu đã trở thành nút thắt chính khi đưa mô hình vào vận hành. Việt Nam có lực lượng gắn nhãn dữ liệu đáng kể phục vụ các đội ngũ AI toàn cầu, và các nhà phát triển AI trong nước ngày càng cần công cụ kết hợp gắn nhãn, tuyển chọn và đánh giá.

Do Cord Technologies Limited (London) và Cord Technologies, Inc. vận hành, có đội ngũ tại London và San Francisco. Gọi vốn Series C 60 triệu USD vào tháng 2/2026 do Wellington Management dẫn dắt, cùng Y Combinator, CRV, N47 và Crane Venture Partners; tổng vốn 110 triệu USD. Đã hoàn thành đánh giá SOC 2 và công bố tuân thủ HIPAA, GDPR. Dữ liệu trên nền tảng tăng từ 1 lên hơn 5 petabyte trong 12 tháng.