Robotics
Capture task sequences in the environments where they occur.
Organize manipulation, navigation, handoff, tool-use, and human–object interactions by task stage, viewpoint, setting, and visible conditions.
Szenario-geführte Daten für eingebettete Systeme
VLA-Videodaten für physische KI
Erhalten Sie Videoclips für Physical AI, geordnet nach Aktionen, Umgebungen, Perspektiven und Zeitabläufen. Definieren Sie Ihr Szenario und prüfen Sie Musterclips mit ihren Metadaten.
Workload Fit
Beginnen Sie mit dem physischen Verhalten, das das Modell beobachten muss.
VLA-Daten werden nützlich, wenn die Aktion und ihre Einstellung explizit sind. Wählen Sie zuerst die Arbeitslast aus und definieren Sie dann, welche Szenenvariationen in der Sammlung gehören.
Autonomous mobility
Build scenario coverage around road-user behavior and changing conditions.
Define maneuvers, intersections, road types, traffic states, weather, lighting, camera perspective, and the event window that makes the scene relevant.
World models
Preserve the sequence between state, action, and visible outcome.
Collect temporally coherent clips that retain environment, actor, object, action, and outcome context for simulation and representation-learning workflows.
Szenario-Brief
Wandeln Sie einen Modellbedarf in durchsuchbare Szenenkriterien um.
Die Kurzschrift definiert, was auf dem Bildschirm passieren muss und welche Variationen wichtig sind. target.
Build your scenario brief- 01Action
The behavior, task stage, or interaction that must be visible.
- 02Actor and object
The people, vehicles, tools, surfaces, or items involved in the event.
- 03Environment
The physical setting, layout, road type, workspace, or background context.
- 04Conditions
Lighting, weather, congestion, occlusion, motion, and other useful variation.
- 05Point of view
Egocentric, fixed, mobile, elevated, roadside, or another defined perspective.
- 06Time boundaries
The visible cue that starts the clip and the outcome that closes it.
Datensatzfelder
Halten Sie jeden Clip mit dem Kontext verbunden, der ihn ausgewählt hat.
Ein konsistenter Aufzeichnungsumschlag ermöglicht es Datenteams, Scene-Fit zu überprüfen, Dateien mit Metadaten zu verbinden und Batches zu vergleichen, ohne den Kontext aus Dateinamen zu rekonstruieren.
Focused video clip
Defined start and end around the visible action, with file properties kept beside the record.
- Clip identifier
- File reference
- Duration and orientation
Scenario meaning
The behavior, actor, object, task stage, and visible outcome represented in the selected window.
- Action sequence
- Actors and objects
- Start and completion cues
Scene conditions
Environment, point of view, lighting, weather, traffic, occlusion, and other selected dimensions.
- Environment class
- Viewpoint
- Condition values
Delivery metadata
Source reference, collection context, schema version, batch identity, and record-quality state.
- Source reference
- Batch and schema version
- Acceptance state
Bedienbarer Workflow
Ein Briefing regelt Entdeckung, Clipping, Qualität und Lieferung.
WebScrapingAPI bearbeitet den Sammel-Workflow. Ihr Team konzentriert sich auf die Definition des Szenarios und ob die Proben-Dateien dem beabsichtigten Modell-Workflow entsprechen.
- 01DefineShared brief
Translate the workload into actions, environments, conditions, viewpoints, time boundaries, exclusions, and sample criteria.
- 02DiscoverWSA operates
Search the selected source universe for scenes that fit the approved context and event pattern.
- 03PrepareWSA operates
Set clip windows, assemble metadata, apply duplicate controls, and test records against the acceptance rules.
- 04DeliverWSA operates
Package accepted files and manifests, report batch quality states, and send them to the selected destination.
WebScrapingAPI ownsCollection, clip preparation, quality monitoring, source-change maintenance, and delivery.
Your team ownsModel objectives, scenario approval, sample acceptance, and downstream training or evaluation.
Qualitätsdesign
Qualität bedeutet, dass der Film dem Szenario passt und die Aufzeichnung erklärt, warum.
Die Akzeptanzregeln werden der Brief vor der Ausweitung der Volumen angeschlossen. Jeder übermittelte Zustand bleibt sichtbar, so dass das Empfangsteam akzeptierte Aufzeichnungen von überprüften oder abgelehnten Zuständen trennen kann.
Scenario fit
ContextThe required action, actor, object, environment, and selected conditions are visible in the clip.
Time-boundary fit
SequenceThe event begins and ends at the defined cues, with enough surrounding context to interpret the sequence.
Media integrity
FileThe delivered file can be opened, identified, and connected to its record and manifest.
Metadata completeness
RecordRequired context fields, source reference, batch identity, and schema version are present and readable.
Duplicate control
BatchRepeated files and near-identical scene records follow the program’s defined handling policy.
Lieferdesign
Erhalten Sie einmal eine Prüfsunde oder halten Sie die Versorgung im Szenario aktiv.
Wählen Sie eine einmalige Sammlung für einen definierten Modell Meilenstein oder ein wiederkehrendes Programm, das neue Aufzeichnungen auf einer geplanten Kadenz hinzufügt.
Build a bounded scenario collection.
Use a fixed source scope, collection window, record schema, acceptance policy, and delivery event for training or evaluation.
- Versioned clip files
- Record index and manifest
- Batch quality summary
Refresh the scenario set on a planned cadence.
Retain the record contract while adding new files, condition coverage, or time periods to the selected secure destination.
- Consistent schema
- Duplicate and version policy
- Delivery-by-delivery states
Delivery envelope
- Media
- Video clips
- Index
- Structured metadata
- Control
- Manifest + schema version
- Destination
- Selected secure destination
Wählen Sie den richtigen Weg
Verwenden Sie den VLA-Pfad, wenn der physische Kontext definiert, ob ein Clip gehört.
Die breitere KI-Datenpaket bietet Teams klare Routen für allgemeines Video, bereit zur Bewertung von Paketen, verwaltete Sammlung und multimodal-Dateplanung.
PathDie beste PassformDefinieren eines ObjektsDer nächste Schritt
Need a broader training, RAG, or agent data route? Explore Data for AI.
Preisorientierung
Preisen Sie das Szenarioprogramm, nicht eine abstrakte Medienzählung.
Umfang folgt der Arbeit, die zur Suche nach, Vorbereitung, Überprüfung, Organisation und Lieferung nützlicher Aufzeichnungen für die definierte physikalische KI-Arbeitslast erforderlich ist.
Discuss your VLA data brief- Scenario breadth
- Actions, environments, conditions, viewpoints, and exclusions
- Media work
- Source scope, collection window, clip preparation, and file organization
- Record depth
- Metadata fields, schema, manifests, and quality states
- Delivery options
- Volume, one-time or recurring cadence, destination, and support
FAQ
Fragen zur Auswertung von VLA-Videodaten.
Verwenden Sie die Antworten, um einen Szenario-Kürzschluss, eine Probeüberprüfung, die Lieferungsplanung und die Betriebsgrenze zu gestalten.
Talk to a data expertWhat is VLA video data?
VLA video data organizes visible actions and their surrounding scene context for vision-language-action and physical-AI workloads. A delivery can pair focused clips with point of view, environment, conditions, time boundaries, and descriptive metadata.
How do we define the right physical-AI scenarios?
Start with the action the model must observe, then define the actor or object, environment, operating conditions, point of view, clip start and end, and useful exclusions. WebScrapingAPI turns that brief into discovery and acceptance criteria.
What can each delivered record contain?
A record can connect the video clip to its source reference, action and scene description, point of view, environment, conditions, time boundaries, file properties, capture context, and schema version. The selected fields follow the program brief.
Can delivery be one-time or recurring?
Yes. A one-time delivery can support a defined training or evaluation window. A recurring program can add new scenario-matched records on a planned cadence while retaining the same record structure and acceptance rules.
What does WebScrapingAPI operate?
WebScrapingAPI operates source discovery and collection, clip preparation, metadata assembly, quality monitoring, source-change maintenance, duplicate controls, and delivery to the selected secure destination.
How is this different from general Video Data for AI Training?
The broader Video Data service supports multimodal model workloads across video, audio, transcripts, clips, and metadata. The VLA path adds a physical-scenario brief that makes action, environment, conditions, point of view, and time boundaries central to every record.
How is VLA video data delivered?
Video clips and their record index can be organized into versioned batches and sent to the selected secure destination. The delivery design covers file organization, manifest structure, schema version, cadence, and acceptance reporting.
What shapes pricing?
Pricing reflects scenario breadth, source scope, collection window, clip preparation, metadata depth, quality rules, volume, cadence, duplicate policy, file organization, delivery destination, and the operating support required.
Ihr erstes Szenario
Verwandeln Sie ein physikalisches KI-Szenario in ein Beispiel-fertiges Datenbriefing.
Teilen Sie die Aktion, die Umgebung, die Bedingungen, den Standpunkt, die Zeitgrenzen und den bevorzugten Zielort mit.