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.
Données basées sur des scénarios pour les systèmes incorporés
Données vidéo VLA pour l'IA physique
Obtenez des clips vidéo organisés par actions, environnements, points de vue et repères temporels pour l’IA physique. Définissez votre scénario et examinez les clips et métadonnées d’exemple.
Convient à la charge de travail
Commencez par le comportement physique que le modèle doit observer.
Les données VLA deviennent utiles lorsque l'action et son réglage sont explicites. Choisissez la charge de travail en premier, puis définissez quelles variations de scène appartiennent à la collection.
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.
Résumé du scénario
Transformer un besoin de modèle en critères de scène recherchables.
Le résumé définit ce qui doit se passer à l'écran et quelles variations sont importantes. 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.
Champs des données
Gardez chaque clip connecté au contexte qui l'a sélectionné.
Une enveloppe de dossiers cohérente permet aux équipes de données d'inspecter l'ajustement des scènes, de joindre des fichiers aux métadonnées et de comparer des lots sans reconstituer le contexte à partir des noms de fichiers.
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
Flux de travail exploité
Une brève régit la découverte, la découpe, la qualité et la livraison.
WebScrapingAPI gère le flux de travail de collecte. Votre équipe reste concentrée sur la définition du scénario et sur la question de savoir si les enregistrements d'échantillon correspondent au flux de travail du modèle prévu.
- 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.
Conception de qualité
La qualité signifie que le clip correspond au scénario et le dossier explique pourquoi.
Les règles d’acceptation sont jointes au brief avant toute montée en volume. Chaque état livré reste visible, afin que l’équipe destinataire puisse distinguer les enregistrements acceptés de ceux en revue ou rejetés.
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.
Conception de livraison
Recevez un lot inspectable une fois ou gardez l'approvisionnement en scénario actif.
Choisissez une collection unique pour une étape de modèle définie ou un programme récurrent qui ajoute de nouveaux enregistrements sur une cadence prévue.
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
Choisissez le bon chemin
Utilisez le chemin VLA lorsque le contexte physique définit si un clip appartient.
La suite de données d'IA plus large offre aux équipes des itinéraires clairs pour la vidéo générale, les paquets prêts à être évalués, la collecte gérée et la planification multimodal des enregistrements.
VoieLe meilleur ajustementObjet de définitionLa prochaine étape
Données vidéo pour la formation en IAMultimodal video and audio workloadsClip + media contextExplore
Need a broader training, RAG, or agent data route? Explore Data for AI.
Orientation des prix
Préciez le programme de scénarios, pas un compte de médias abstrait.
La portée suit le travail nécessaire pour trouver, préparer, vérifier, organiser et livrer des enregistrements utiles pour la charge de travail physique-IA définie.
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
Questions pour une évaluation des données vidéo VLA.
Utilisez les réponses pour définir un bref scénario, une analyse des échantillons, une conception de livraison et des limites opérationnelles.
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.
Votre premier scénario
Transformer un scénario d'IA physique en un résumé de données prête à l'échantillon.
Partagez l'action, l'environnement, les conditions, le point de vue, les limites horaires et la destination préférée.