Identitätsschicht
Geben Sie jedem Dataset eine dauerhafte Identität
Versionieren Sie Sensordaten, Labels, Schemas, Berechtigungen und Exporte in einem beständigen Datensatz, den Teams finden, reproduzieren und zitieren können.
Fleet Learning Infrastructure für Physical AI
4D-Realweltdaten für den Einsatz von Physical AI
Der Kunde besitzt das Modell. Wir besitzen die Infrastruktur, die es besser macht.
- Avala Cloud; BYOS hält Quelldaten in Ihrem Bucket und Ihrer Region.
- MCAP und RRD · LiDAR, Video, Bilder, Audio und Text
- Importieren Sie LeRobot-Datensätze und Kamera-Streams aus ROS-Bags über unser SDK oder binden Sie eigene Formate über Adapter an.
Offen und programmierbar
Baue auf der Infrastruktur, aus der deine Physical-AI-Modelle lernen.
Verbinden Sie Ihre Agents mit dem gehosteten MCP-Server, bauen Sie auf den Python- und TypeScript-SDKs auf, lesen Sie die Metadaten jeder Sequenz und importieren oder exportieren Sie LeRobot-Datasets.
Unterstützt von
Roboter und KI sind es nur wert, gebaut zu werden, wenn sie gut für Menschen sind: für die Menschen, die sie unterrichten, die Menschen, denen sie gehören, und die Menschen, an deren Seite sie arbeiten.
Warum Avala
Infrastruktur für die Daten hinter jedem Physical-AI-Modell
Avala gibt Physical-AI-Teams ein operatives System, das 4D-Sensordaten in gesteuerte Modelleingaben verwandelt, statt einer Kette isolierter Labeling-Projekte.
Operative Steuerungsebene
Steuern Sie den gesamten Daten-zu-Modell-Kreislauf
Koordinieren Sie Ingest, 4D-Rekonstruktion, Visualisierung, Mensch-plus-KI-Labeling, Qualitätskontrolle, Veröffentlichung, Training, Drift und Re-Labeling in einem System.
Managed Operations
Skalieren Sie die Ausführung, ohne den Stack zu fragmentieren
Ergänzen Sie qualifizierte Fachkräfte, automatisierte Workflows und strengen Konsens, wenn Programme mehr Durchsatz brauchen. Ihre Daten und Lineage bleiben in derselben Steuerungsebene.
Ein kontinuierlicher Kreislauf
Von der Sensorerfassung zur Modellverbesserung
Jede Phase schreibt in denselben kontrollierten Datensatz zurück. So arbeiten Teams schneller, ohne Kontext, Qualität oder Provenienz zu verlieren.
- Erfassen
- Kuratieren
- Labeln
- Qualitätskontrolle
- Veröffentlichen
- Trainieren
- Verbessern
Datensatz-Ops
Bringe deine Daten auf Skalierung
Verwalte massive Sensor-Streams mit eingebauter Versionierung, Lineage-Tracking und Suche. Entwickelt für Produktions-Workloads, nicht für Prototypen.
Mit demselben Dataset-Datensatz verbunden
Annotations-Ops
Verwandle menschliche Expertise in Produktionsdaten
Route Aufgaben, setze Labeling-Richtlinien durch und koordiniere verteilte Teams mit messbarer statt subjektiver QC.
Mit demselben Dataset-Datensatz verbunden
Modellverwaltung
Verstehe Modellverhalten
Überwache Drift, verfolge die Real-World-Performance und führe jedes Release auf die Daten, Labels und Entscheidungen zurück, aus denen es entstanden ist.
Mit demselben Dataset-Datensatz verbunden
Mission Control
Sehen und steuern Sie die Arbeit, nicht nur die finale Lieferung
Erkunden Sie Sensordaten, entwerfen Sie Workflows, prüfen Sie Qualität, verwalten Sie Dataset-Versionen und verfolgen Sie Modellentscheidungen in einem Arbeitsbereich.
- Datenmanagement
Organisieren, durchsuchen und teilen
Avala liefert heute verwaltete, nachvollziehbare Datensätze und entwickelt stabile Referenzen, unveränderliche Revisionen, Manifeste und Rechte für reproduzierbares Training.
- Annotation & Alignment
Labeln mit vollständiger Rückverfolgbarkeit
Verwandeln Sie synchronisierte Kamera-, LiDAR- und Telemetriedaten in geprüfte Trainingsdaten für Physical AI. Labeln Sie in 2D, 3D und über Sequenzen hinweg, ohne den Kontext zu verlieren, den Ihre Modelle brauchen.
- Training und Evaluierung
Training und Evaluation anbinden
Verwalten Sie die Experiment-Herkunft, forken Sie Datensätze für schnelle Iteration und geben Sie Releases über automatische Benchmarks oder menschliche Prüfung frei. Jedes Datensatz-Release wird mit seinen dokumentierten Entscheidungen in Ihren Trainings-Stack veröffentlicht, und die Ergebnisse fließen in die nächste Erfassung zurück.
- Integrationen
Verbinde dich mit allem
Daten-, Trainings- und Deployment-Stack verbinden
Für Physical AI entwickelt
Eine Infrastruktur für unterschiedliche Verkörperungen und Umgebungen
Nutzen Sie dasselbe kontrollierte Betriebsmodell für Robotik, autonome Systeme, Felddatenerfassung und kritische Infrastruktur.
Der Business Case
Mehr Modellfortschritt aus jeder Stunde erfasster Daten
Ersetzen Sie Übergaben zwischen Tools und Dienstleistern durch kumulative, versionierte Datenbestände, die reproduzierbar und für den nächsten Trainingszyklus bereit bleiben.
Modellkontext bewahren
Führen Sie ein Modell, einen Benchmark oder ein Produktionsproblem auf die genaue Dataset-Version, die Labels und Richtlinien zurück, die es geprägt haben.
Iterationszyklen verkürzen
Wechseln Sie von der Datenerkennung zu Korrektur und erneutem Training, ohne Kontext über Tools und Anbieter hinweg neu aufzubauen.
Deployment nach Ihren Vorgaben steuern
Betreiben Sie Avala in der Avala Cloud – mit Berechtigungen, Aufbewahrung, Auditierbarkeit und Enterprise-Kontrollen im Workflow. Standard-BYOS (Bring Your Own Storage) hält Quelldaten in Ihrer Region, während die von Avala verwaltete Infrastruktur und API-Metadaten in den USA bleiben.
Operations, wenn Sie sie brauchen
Softwaresteuerung mit gemanagter Ausführung
Avala kann die qualifizierten Fachkräfte und die Automatisierung für anspruchsvolle Programme bereitstellen. Diese skalieren nach Bedarf, während Dataset-Identität und Steuerungsebene bei Ihnen bleiben.
Offen und programmierbar
Entwickeln mit Avala
Python SDK, REST API und CLI. Verwalten Sie Datensätze, lösen Sie Annotationen aus und exportieren Sie Ergebnisse programmatisch.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI
Maschinen lernen von Menschen. Wir haben das Unternehmen um sie herum aufgebaut.
Über 15.000 registrierte Coworker unterrichten, prüfen und korrigieren, was Modelle nicht lösen können. Sie arbeiten flexibel, werden für abgenommene Arbeit bezahlt und lernen bei der Arbeit. Ihr Urteilsvermögen ist es, was jedes Release besser macht als das vorherige.
Geschultes Urteilsvermögen
Coworker übernehmen die Fälle, die die Automatisierung nicht lösen kann, und ihre Korrekturen fließen in das nächste Release ein.
Bezahlt für abgenommene Arbeit
Flexible Arbeitszeiten, Bezahlung über dem Üblichen für die Arbeit und den Ort sowie Bezahlung für abgenommene Arbeit.
Ein Weg zu anspruchsvollerer Arbeit
Die Schulung ist Teil der Arbeit, sodass erfahrene Menschen bei der Arbeit bleiben, die sie kennen, und in schwierigere Aufgaben hineinwachsen.
Datenpartner
Sie nehmen bereits auf? Liefern Sie gegen unsere Briefings.
Roboterflotten, Teleoperationszentren, Aufnahmestudios und Rig-Bauer werden pro akzeptierter Stunde bezahlt, behalten ihre Rechte zu genannten Bedingungen und werden nie mit den Daten eines anderen Kunden zusammengelegt.
Forschung & Perspektiven
Was Physical-AI-Teams jetzt lernen
Technische Analysen, Praxiserfahrungen und konkrete Leitfäden für bessere Daten-zu-Modell-Systeme.
4. Sept. 2026Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
Weiterlesen- 4. Sept. 2026
Sovereign Physical AI: own the data-to-model loop, rent the rest
The shift from renting intelligence to owning it is now measurable in language models. The same four forces apply with more force in robotics, where there is no internet of robot actions and the data is the moat. What to own, what to rent, what is genuinely open to build on, and the infrastructure that makes ownership possible.
Insights - 10. Aug. 2026
Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
Research
Schaffen Sie die Datengrundlage, auf der Ihre Modelle aufbauen können
Machen Sie jedes Sensor-Dataset zu dauerhaftem Modellfortschritt
Erfahren Sie, wie Avala Ihre Daten, Abläufe und Produktionsmodelle auf einer Infrastruktur verbindet.