Dataset opportunity
Dexory — Opportunité de jeu de données d'images
Vaste jeu de données d'images détenu par Dexory, utilisable pour la vision par ordinateur et le pré-entraînement multimodal.
Score
77.2
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
67%
Action
Acquérir
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market
Le marché mondial de la vision par ordinateur dans la logistique était évalué à 2,5 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 8,3 milliards de dollars d'ici 2033, avec une croissance de 14,2 % en TCAM. [3]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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Effort to establish a National Commission on Robotics advances in Congress
therobotreport.com ↗
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données d'images
Modality
Image
Sector
industriel
Volume
Large
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Laboratoires de vision par ordinateur et équipes de modèles fondamentaux
Dexory possède un jeu de données d'images de grande valeur capturé par ses robots autonomes propriétaires dans des environnements d'entrepôts industriels. Ce jeu de données est une riche collection de `image_collection`, `iot_data` et d'informations de cartographie spatiale, y compris des scans LiDAR, qui est idéale pour développer et entraîner des modèles sophistiqués de vision par ordinateur. Les données permettent des applications d'IA telles que le suivi automatisé des stocks, la détection de dommages et la création de jumeaux numériques pour l'optimisation des entrepôts, fournissant une vérité terrain détaillée des opérations logistiques complexes.
Le marché de l'IA et de l'automatisation dans la logistique est en expansion rapide, soulignant l'immense valeur de ces données. Le marché mondial de la vision par ordinateur dans la logistique était évalué à 2,5 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 8,3 milliards de dollars d'ici 2033, avec un TCAM de 14,2 %. [3] Malgré les complexités d'accès dues aux accords de confidentialité des clients, la rareté et la nature propriétaire de ces données industrielles en font un atout essentiel pour les acheteurs d'IA visant à pénétrer le marché de l'automatisation des entrepôts, qui devrait atteindre près de 60 milliards de dollars d'ici 2030. [4] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont capturées via des robots autonomes propriétaires (cœur IoT/Robotique) ; les données d'inventaire sont probablement détenues par le client, mais les données brutes des capteurs (LiDAR, imagerie) et la cartographie spatiale sont propriétaires ; l'accès nécessite de naviguer dans les accords de confidentialité des 3PL/clients. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Dexory possède une collection à grande échelle et propriétaire d'images haute définition et de données de capteurs capturées par des robots autonomes dans des entrepôts actifs. Ce jeu de données dessert directement le marché en plein essor de la vision par ordinateur dans la logistique, permettant aux laboratoires d'IA d'entraîner et de valider des modèles pour l'intégrité des stocks, la détection de dommages et l'automatisation des entrepôts. Alors que le marché de la vision par ordinateur dans la logistique devrait plus que tripler pour atteindre 8,3 milliards de dollars d'ici 2033, ces données rares et réelles offrent un avantage concurrentiel significatif pour le développement de modèles fondamentaux de nouvelle génération.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'image_collection', secteur industriel, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
données propriétaires de domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume76
7 occurrences de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
adapté à la vision par ordinateur
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Le marché mondial de la vision par ordinateur industrielle était évalué à 9,6 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 17,6 % jusqu'en 2030, le secteur manufacturier étant un moteur principal.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility40
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility4
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength92
5 types de preuves, 7 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
propriété=mixte, licence=droits_non_clairs
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 5 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit75
⚠ examen — L'activité principale de Dexory consiste à vendre un abonnement à sa plateforme d'intelligence et d'analyse alimentée par l'IA (DexoryView) dérivée des données que ses robots collectent, ce qui en fait un fournisseur de logiciels/intelligence et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : L'activité principale est la vente de logiciels d'IA/intelligence en tant que service, ce qui est un critère d'exclusion explicite. [14, 15, 22] ; Le produit de l'entreprise est un abonnement à une plateforme d'analyse, et non la génération de données en sous-produit d'une opération distincte.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Image collection
Il s'agit d'une collection propriétaire d'images haute définition capturées par des robots autonomes, fournissant des données visuelles de vérité terrain sur les stocks, l'occupation des étagères et les problèmes de conformité pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur.
Event streams
Il s'agit d'un flux d'événements en temps réel, horodatés, générés par des scans de robots quotidiens, idéal pour entraîner des modèles sur les séquences opérationnelles et l'optimisation des ressources dans la logistique.
API access
Cette preuve indique des données structurées et multimodales disponibles via API, combinant des informations visuelles avec des détails sur la cargaison tels que les dimensions et l'état de stockage, précieuses pour la construction d'applications complexes de gestion logistique.
IoT / sensor data
Cela représente des données de capteurs en temps réel provenant de robots cartographiant des installations entières, parfait pour construire et valider des simulations de jumeaux numériques d'environnements d'entrepôts.
Industrial data
Il s'agit de données opérationnelles agrégées et de haut niveau sur l'utilisation des entrepôts et l'efficacité, fournissant des points de référence précieux pour l'entraînement de modèles de prévision dans les secteurs 3PL et manufacturier.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
S3 bucket
Formats
Image, LiDAR point cloud, JSON
License
One-time license for internal AI model training and development, with restrictions on redistribution.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its proprietary, large-scale, real-time capture of industrial warehouse imagery and sensor data, directly addressing the high-demand, rapidly growing global machine vision in logistics market.
Detailed schema & sample available on access request.
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This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Dexory Image — a Large image dataset (Image modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Computer Vision. Market signal: Global Machine Vision in Logistics market was valued at $2.5 billion in 2024, and is forecasted to hit $8.3 billion by 2033, growing at a CAGR of 14.2%. [3]. Investment score 77.2/100 (confidence 0.67). Recommended action: Acquire.
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