Voxel51 hat Voxel51 3.0veröffentlicht, ein sehr wichtiges Update seiner Datenplattform. Voxel51 3.0 ist eine End-to-End-Multimodal-Datenplattform, die Suche, Kuratierung, Annotation und Evaluation in einem System vereint. Sie richtet sich an Teams, die Modelle mit Sensordaten von Robotern, Fahrzeugen und Fabriken trainieren. Das Release führt Voxel51 Agent ein, eine Datenprovenance-Schicht und kostenlosen Self-Service-Zugang.
TL;DR
- Skalierung: Voxel51 Agent wird mit 45+ MCP-Tools, 80+ Operatoren und 18 Open-Source-Skills ausgeliefert.
- Läuft auf: Gehostete Web-App unter app.voxel51.com oder selbst gehostet in Cloud-, Hybrid-, On-Prem- und Air-Gapped-Umgebungen. Keine lokale GPU-Anforderung angegeben.
- Performance: Keine Produkt-Benchmarks veröffentlicht. Voxel51 verweist stattdessen auf eigene Umfragedaten.
- Am besten: Der kostenlose Tarif umfasst Voxel51 Agent, 30,000 Inferenzanfragen und 30 Rechenstunden pro Monat.
- Am schlechtesten: Der kostenlose Tarif ist auf 3 Datasets mit je 10,000 Samples und 20 GB Speicher begrenzt.
Was ist neu in Voxel51 3.0?
Voxel51 3.0 erweitert die Plattform über ihre Wurzeln im Bereich visueller Daten hinaus mit 3 zentralen Neuerungen.
- Zeitreihen-Multimodal-Unterstützung: Teams können mehrere Sensorströme auf 1 Timeline betrachten. Segment-Level-Embeddings finden bestimmte Momente in langen Aufzeichnungen.
- Vereinheitlichte Annotation: Die Beschriftung deckt 2D-, 3D-, Video- und Multimodal-Daten ab. Sie umfasst automatisierte QA, Annotator-Metriken und Human-in-the-Loop-Review.
- Agentic Labeling: Vision-Sprachmodelle generieren Labels aus natürlichsprachlichen Anweisungen und Beispielen.
Unterstützte Modalitäten umfassen MCAP, Bilder, Video, 3D-Punktwolken, Meshes, DICOM, NIfTI, Geodaten und Audio.
Wie funktioniert Voxel51 Search?
Voxel51 Search ist ein persistenter hybrider Index. Er indiziert Datensätze und berechnet Embeddings automatisch, sodass die Suche ab Tag 1 funktioniert.
Semantische Retrieval findet visuell oder semantisch ähnliche Momente, auch ohne gemeinsame Labels. Lexikalische und strukturierte Abfragen verarbeiten exakte Begriffe, Zeitstempel, Sensorfelder und Metadaten. Embeddings und strukturierte Felder bleiben in ihrer nativen Form und werden zum Abrufzeitpunkt kombiniert.
Vector Retrieval läuft auf LanceDB. Es unterstützt Vektor-, Skalar- und Volltextindizes und trennt Speicherung von Berechnung. Teams wählen, was sie einbetten, welches Modell und welche Berechnung sie verwenden und wann. Inkrementelle Aktualisierungen vermeiden vollständige Neuaufbauten, wenn Samples eintreffen oder sich Schemata ändern.
Was kann Voxel51 Agent?
Voxel51 Agent verkettet Suche, Kuratierung, Annotation und Evaluierung zu wiederholbaren Workflows.
Beispiel-Workflows:
- Ein Robotik-Team durchsucht Verhaltensweisen über Tausende von Episoden hinweg und kuratiert dann ausgewogene Trainingssätze.
- Ein Perception-Team geht von einem Modellfehler aus und zieht ähnliche Long-Tail-Szenarien für die Labeling zur Heranziehung.
Der Agent kann auch Code schreiben, um benutzerdefinierte Plugins zu erstellen. Alle Workflows erben die Berechtigungen und Governance-Kontrollen der Organisation.
Wie funktioniert Datenherkunft in Voxel51 3.0?
Voxel51 3.0 fügt hinzu 4 Provenienz-Ebenen:
- Aktivitätsprotokoll auf Deployment-Ebene: wer was und wann über das gesamte Deployment hinweg getan hat.
- Aktivitätsprotokoll auf Datensatz-Ebene: wie sich ein einzelner Datensatz entwickelt hat.
- Bearbeitungshistorie auf Sample-Ebene: Label-, Metadaten- und Eigenschaftsänderungen pro Sample.
- Datensatz-Versionierung: unveränderliche Snapshots zur Reproduktion von Trainings- und Evaluierungsläufen.
Events fließen durch fiftyone-mq für die Job-Planung und Activity Core für das Event-Tracking.
Können Teams eigene Modelle einbringen?
Ja. Die Plattform ist modellagnostisch über Embeddings, Auto-Labeling, Inferenz und Evaluation hinweg. Ein Team kann mit einem Foundation-Modell starten und dann sein eigenes Domänenmodell einsetzen.
Warum argumentiert Voxel51, dass Datenarbeit die Ergebnisse entscheidet?
Voxel51 verweist auf seine 2026 State of Physical AI Umfrage. 58% der „exceptional“-Teams verbringen mehr als die Hälfte ihrer Projektzeit mit Datenarbeit. Nur 21% der schwächelnden Teams tun dasselbe. Dies ist von einem Anbieter durchgeführte Forschung, also lesen Sie sie als richtungsweisend.
Wie vergleicht sich Voxel51 3.0 mit Encord und Foxglove?
| Funktion | Voxel51 3.0 | Encord | Foxglove |
|---|---|---|---|
| Kernfokus | Multimodale Daten durchsuchen, kuratieren, annotieren, evaluieren | Annotation, Kuratierung und Datenmanagement | Robotics-Visualisierung, Observability und Datenmanagement |
| Kostenlose Stufe | 3 Datensätze, jeweils 10,000 Samples, 20 GB | Nicht offengelegt | 10 GB Speicher, 3 Nutzer, 5 Geräte |
| Bezahlter Einstieg | Team: 8 Sitze, 2,800 Rechenstunden/Monat (Preis nicht offengelegt) | Starter (Preis nicht offengelegt) | Pro: $20/Monat + Nutzung, 1 TB Speicher |
| Integrierter Agent | Voxel51 Agent | Datenagenten (Team-Plan) | Agent-Seitenleiste |
| MCP | 45+ MCP-Tools | Nicht offengelegt | Foxglove MCP (lokales MCP in kostenpflichtigen Plänen) |
| Suche | Hybride semantische, lexikalische und Metadaten-Suche | Multimodale Suche, Abfrage, Filterung | Semantische Suche (Beta) plus strukturierte Suche |
| Annotation | 2D, 3D, Video, multimodal, Agentic Labeling | Bild, Video, Audio, Dokumente; 3D- und LiDAR-Add-on | Ereignisse in Zeitabschnitten |
| Zeitreihen-Sensordaten | MCAP, synchronisierte Streams, Segment-Embeddings | Sensorströme (siehe Anmerkung) | MCAP, ROS 1, ROS 2 nativ |
| Herkunft | Aktivitätsprotokolle, Bearbeitungshistorie, Versionierung | Nicht offengelegt | Audit-Protokolle (nicht in Free) |
| Self-hosted | On-Premises- und Air-Gapped-Installationen verfügbar | VPC und On-Premises (Add-on oder Enterprise) | Self-gehostete Daten auf Enterprise; BYO-Speicher auf Pro |
Encords Unterstützung für Sensor-Streams wird in dessen Veröffentlichung der Serie CDie Preise wurden am 17. Oktober 2026 überprüft.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Voxel51 3.0 vereint Suche, Kuratierung, Annotation und Evaluierung in 1 Plattform.
- Voxel51 Agent wird mit 45+ MCP-Tools, 80+ Operatoren und 18 Skills ausgeliefert.
- Aktivitätsprotokolle, Bearbeitungsverlauf und Versionierung machen Trainingsdaten nachvollziehbar.
- Kostenlose Stufe: 3 Datensätze, jeweils 10,000 Samples, keine Kreditkarte erforderlich.
Schauen Sie sich den offiziellen Blogbeitrag, die Pressemitteilung und die Voxel51-Dokumentation, oder probieren Sie es aus unter app.voxel51.com. Alle Anerkennung gebührt dem Forscher dieses Projekts. Folgen Sie uns außerdem gerne auf Twitter und vergessen Sie nicht, unserem 150k+ ML SubReddit beizutreten und unseren Newsletterzu abonnieren. Moment! Sind Sie auf Telegram? jetzt können Sie uns auch auf Telegram beitreten.
Der Beitrag Meet Voxel51 3.0: A Unified Multimodal Data Platform for Physical AI erschien zuerst auf MarkTechPost.