Voxel51 ra mắt Nền tảng dữ liệu hợp nhất 3.0 dành cho các nhóm AI vật lý

Ngày 15 tháng 10 năm 2026, Voxel51 giới thiệu Voxel51 3.0, một nền tảng dữ liệu đa phương thức toàn diện dành cho AI vật lý, tích hợp tìm kiếm, tuyển chọn, gán nhãn và đánh giá vào một hệ thống duy nhất có thể mở rộng. Trong thông báo của công ty, đồng sáng lập kiêm CEO Brian Moore gọi đây là “bản phát hành quan trọng nhất từ trước đến nay” của công ty. Các nhóm hiện có thể dùng thử miễn phí nền tảng trên dữ liệu của mình tại app.voxel51.com.

Bản phát hành này cũng đi kèm việc đổi tên sản phẩm dành cho doanh nghiệp của công ty: Voxel51 là tên mới của FiftyOne Enterprise, còn FiftyOne tiếp tục là tên của dự án mã nguồn mở. Moore viết rằng công ty đã dành nhiều năm làm việc với các nhóm triển khai AI trong hệ thống tự hành, robot, sản xuất và chăm sóc sức khỏe, đồng thời xây dựng lại nền tảng trong vài tháng gần đây để tập trung vào công việc xử lý dữ liệu bắt đầu khi mô hình vượt qua giai đoạn nguyên mẫu: điều tra lỗi, tuyển chọn bộ dữ liệu huấn luyện và đánh giá mô hình trong các tình huống thực tế.

Tìm kiếm đa phương thức và hỗ trợ dữ liệu chuỗi thời gian

Voxel51 Search là một chỉ mục tìm kiếm lai liên tục, kết hợp truy xuất ngữ nghĩa với truy vấn từ vựng và bộ lọc trên nội dung phi cấu trúc cùng siêu dữ liệu có cấu trúc trong các tập dữ liệu đa phương thức. Theo thông báo, Search tự động lập chỉ mục tập dữ liệu và tính toán các vector nhúng để có thể truy vấn ngay từ ngày đầu tiên; đồng thời, hệ thống giữ cho các vector nhúng và trường dữ liệu có cấu trúc có thể truy vấn ở dạng nguyên bản, rồi kết hợp chúng trong quá trình truy xuất. Để truy xuất vector, nền tảng sử dụng LanceDB, với kiến trúc dạng cột hỗ trợ tìm kiếm vector song song với các chỉ mục vô hướng và toàn văn, đồng thời tách biệt lưu trữ với tính toán.

Các nhóm kiểm soát chính quy trình tạo vector nhúng, bao gồm dữ liệu nào được dùng để tạo vector, mô hình và tài nguyên tính toán nào được sử dụng, cũng như thời điểm tạo vector nhúng; các bản cập nhật tăng dần không đòi hỏi phải xây dựng lại toàn bộ tập dữ liệu. Bản phát hành bổ sung hỗ trợ tích hợp cho dữ liệu đa phương thức chuỗi thời gian: nhiều luồng cảm biến có thể được trực quan hóa trên cùng một dòng thời gian, còn vector nhúng ở cấp phân đoạn cho phép các nhóm truy xuất những khoảnh khắc cụ thể trong bản ghi dài thay vì biểu diễn toàn bộ một phiên bằng một vector nhúng duy nhất.

Voxel51 Agent và gắn nhãn bằng tác tử

Voxel51 Agent kết nối tìm kiếm, tuyển chọn, gán nhãn và đánh giá thành các quy trình làm việc có thể lặp lại, được xây dựng từ hơn 45 công cụ MCP, hơn 80 toán tử và 18 kỹ năng mã nguồn mở. Thông báo nêu một số ví dụ sử dụng: nhóm robot tìm kiếm các hành vi cụ thể trong hàng nghìn phiên để tuyển chọn bộ dữ liệu huấn luyện và đánh giá có mục tiêu; nhóm nhận thức chuyển từ một lỗi của mô hình sang các tình huống tương tự thuộc nhóm hiếm gặp, rồi thực hiện gán nhãn mới và đánh giá lại; và khâu chuẩn bị gán nhãn chuyển các trường hợp chưa chắc chắn đến người đánh giá. Agent cũng có thể viết mã để bổ sung chức năng mới; tất cả quy trình làm việc đều tuân theo các biện pháp kiểm soát quyền hạn, bảo mật và quản trị do tổ chức thiết lập.

Trong bài đăng được xuất bản ngày 8 tháng 10 năm 2026, trước thời điểm ra mắt, Voxel51 cho biết Agent được xây dựng trên Model Context Protocol, một tiêu chuẩn mở để kết nối các ứng dụng AI với công cụ bên ngoài, và có thể kết nối với hơn 100 nhà cung cấp mô hình, trong đó có Anthropic, OpenAI và Google. Agent có thể được triển khai trên đám mây, theo mô hình kết hợp, tại chỗ, trong môi trường cách ly mạng hoặc dưới dạng dịch vụ được quản lý. Công ty cho biết việc đánh giá cùng các tác vụ của tác tử trên Claude Sonnet 5, Claude Opus 5, GPT-5.1 và Gemini 3.1 Pro cho thấy chi phí có thể chênh lệch tới 15 lần.

Bản phát hành 3.0 còn hợp nhất các quy trình gán nhãn dữ liệu 2D, 3D, video và đa phương thức, với tính năng QA tự động, chỉ số dành cho người gán nhãn và công cụ quản lý quy trình đánh giá có sự tham gia của con người. Khả năng Agentic Labeling sử dụng mô hình thị giác-ngôn ngữ để tạo nhãn từ chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và các ví dụ, đồng thời cung cấp quy trình đánh giá để xác thực kết quả. Dẫn kết quả khảo sát State of Physical AI năm 2026, công ty cho biết các nhóm đạt thành tích xuất sắc dành hơn một nửa thời gian dự án cho công việc dữ liệu, với tỷ lệ gần gấp 3 lần so với các nhóm gặp khó khăn; biểu đồ khảo sát cho thấy tỷ lệ này là 58% ở các nhóm xuất sắc và 21% ở các nhóm gặp khó khăn.

Truy xuất nguồn gốc dữ liệu ở bốn cấp độ

Voxel51 3.0 bổ sung tính năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu ở bốn cấp độ, được Kiến trúc sư trưởng Ritchie Martori trình bày chi tiết trong bài đăng đi kèm ngày 9 tháng 10 năm 2026. Nhật ký hoạt động cấp triển khai cho biết ai đã thực hiện hành động nào, hành động diễn ra khi nào và ảnh hưởng đến những gì trong toàn bộ môi trường triển khai; nhật ký hoạt động cấp tập dữ liệu theo dõi các thay đổi trong từng tập dữ liệu; lịch sử chỉnh sửa cấp mẫu ghi lại những thay đổi đối với nhãn, siêu dữ liệu và các thuộc tính khác; còn tính năng tạo phiên bản tập dữ liệu lưu lại các ảnh chụp trạng thái bất biến, giúp các nhóm so sánh trạng thái trong quá khứ, tái tạo quy trình làm việc và xác định chính xác dữ liệu đã dùng để huấn luyện hoặc đánh giá.

Kiến trúc sự kiện nền tảng sử dụng fiftyone-mq để lên lịch công việc và Activity Core để theo dõi sự kiện, tạo nền tảng dùng chung cho nhật ký kiểm tra, chỉ số gán nhãn và giám sát công việc. Quyền hạn và khả năng theo dõi quy trình làm việc giúp liên kết từng thay đổi dữ liệu với cá nhân hoặc công việc tự động đã thực hiện thay đổi đó.

Thiết kế không phụ thuộc mô hình và các hội thảo của Nebius

Nền tảng được thiết kế để không phụ thuộc vào mô hình, cho phép các nhóm sử dụng mô hình nền tảng và mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực của riêng mình để tạo embedding, tự động gán nhãn, suy luận và đánh giá mà không bị bó buộc vào một bộ công nghệ định sẵn. Theo thông báo, các mô hình nền tảng đa dụng chủ yếu được huấn luyện bằng văn bản và dữ liệu hình ảnh trên internet, trong khi ít được tiếp xúc với dữ liệu cảm biến đa phương thức gắn với thế giới vật lý mà các hệ thống thực tế tạo ra. Ngoài một số ít lĩnh vực được đầu tư mạnh, chẳng hạn như xe tự hành, các nhóm phát triển AI vật lý thường cần kết hợp mô hình nền tảng với mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực và dữ liệu huấn luyện của riêng mình.

Trước đây, muốn trải nghiệm các tính năng dành cho doanh nghiệp của Voxel51, người dùng phải trao đổi với đội ngũ công ty trước; với phiên bản 3.0, người dùng có thể tự đăng ký sử dụng miễn phí tại app.voxel51.com, còn các bản triển khai tự lưu trữ vẫn có thể được cung cấp bằng cách liên hệ với công ty. Voxel51 cũng cho biết họ đang hợp tác với công ty điện toán đám mây AI Nebius. Tại các sự kiện thực hành, nhà phát triển có thể chạy những quy trình như tạo embedding và tự động gán nhãn trên Nebius AI Cloud. Hai công ty sẽ tổ chức thêm chín hội thảo về AI vật lý tại Canada và Hoa Kỳ từ nay đến hết tháng 11 năm 2026; hiện đã mở đăng ký.