[*] Saeeda, H., Johansson, T., Mohamad, M. and Knauss, E. (2026) ‘Data Annotation Errors in AI-Enabled Perception System Development: A Multi-Organisation Case Study in the Automotive Domain’, CAIN 2026.

Đã có giải pháp tương tự chưa?

SAU DEMO / NEXT STEPS

Từ bản demo đến sản phẩm được kiểm chứng

Ưu tiên lớn nhất: chứng minh độ tin cậy trước khi mở rộng sản phẩm.

01

Kiểm chứng chất lượng

• Chuẩn hóa và mở rộng bộ dữ liệu đánh giá

• Sửa annotation chưa nhất quán

• Chạy model thật, lưu kết quả tái lập

• Đo false negative, sai lệch t0 và thời gian xử lý

02

Cải thiện hệ thống AI

• Giảm bỏ sót ở các tình huống khó

• Tối ưu incident window, timeline và verification

• Bổ sung dữ liệu thiếu sáng, rung, che khuất, thiếu telemetry

• Duy trì kỹ sư xác nhận trước quyết định cuối

03

Hoàn thiện sản phẩm

• Tối ưu xem evidence, chỉnh sửa và re-analysis

• Bổ sung đăng nhập, phân quyền và quản lý dữ liệu

• Nâng cấp storage, queue và database

• Theo dõi lỗi, chi phí và hiệu năng vận hành

Mục tiêu: chất lượng đo được • vận hành ổn định • sẵn sàng thử nghiệm thực tế

SAU DEMO / ROADMAP

Đo đúng → Cải thiện đúng → Thử nghiệm thực tế

Lộ trình ưu tiên để biến MVP thành sản phẩm có thể pilot.

01

0–2 TUẦN

Phản hồi demo

Sửa lỗi chính

Làm sạch ground truth

Chạy baseline

Có bộ số liệu ban đầu đáng tin cậy

02

3–6 TUẦN

Tối ưu AI

Bổ sung ca khó

Cải thiện review

Regression test

Giảm bỏ sót và thao tác chỉnh sửa

03

2–3 THÁNG

Bảo mật

Storage / queue

Monitoring

Triển khai pilot

Sẵn sàng thử nghiệm với người dùng thực

CHỈ SỐ CẦN CHỨNG MINH

False negative | sai lệch t0 / timeline | thời gian end-to-end | tỷ lệ reviewer chấp nhận / chỉnh sửa