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Ein zentrales System of Record
Sensordaten, Labels, Schemata, Freigaben und Exporte bleiben mit der Dataset-Version verbunden, die sie hervorgebracht hat.
Unternehmen
Die Modell-Enabling-Schicht für Physical AI.
Avala verbindet Sensordaten von Robotern, Fahrzeugen und Drohnen mit Mensch+KI-Prüfung, versionierten Dataset-Releases und dem Modellfeedback, das den nächsten Zyklus auslöst.
Ein verbundener Kreislauf
RückverfolgbarSensordaten
MCAP · LiDAR · Video
Dataset-Releases
Versionen · Herkunft · Berechtigungen
Modellfeedback
Evaluieren · Drift · neu labeln
Jedes Modellergebnis kann zu den Daten zurückverfolgt werden.
Gründergeschichte
Avala entstand aus dem Datenkreislauf hinter Tesla Autopilot.
Bevor er Avala gründete, kam Emal Alwis als dritter Softwareingenieur zum Autopilot-AI-Team von Tesla und berichtete direkt an Elon Musk. Er arbeitete an Systemen, die Grenzfälle aus der Flotte in Modellverbesserungen im Produktionsmaßstab verwandelten.
Diese Erfahrung machte die entscheidende Einschränkung klar: Bessere Modelle brauchen mehr als gelabelte Dateien. Sie benötigen einen verbundenen Kreislauf, der Sensorkontext, Review-Entscheidungen, Dataset-Lineage und Modellfeedback bewahrt. Avala gibt Physical-AI-Teams diese operative Ebene.
Emal Alwis
Gründer & CEO
Warum Avala
Physical AI wird besser, wenn ihre Daten ein Gedächtnis haben.
Die Datenmenge wächst. Die eigentliche Schwierigkeit ist zu wissen, welche Daten wichtig waren, was sich geändert hat, wer sie freigegeben hat und welches Release ins Training gelangte. Avala bewahrt diese Betriebshistorie.
Operativer Nachweis
Im Produktionsbetrieb gebaut, nicht in der Theorie.
Unsere Teams betreiben echte Sensordaten-Workflows in Avala. Diese operative Tiefe wird zu wiederverwendbarer Software — Qualitätskontrollen, Dataset-Versionen und Feedbackschleifen — statt zu einer Folge einmaliger Lieferungen.
- Labels auf Punktebene / Tag
- 1B+
- Geschultes Coworker-Netzwerk
- 15K+
- Kontinente
- 5
- Prüfworkflows
- 2D–4D
Globale Abläufe
Expertenurteil, mit dem System verbunden.
Ein geschultes Netzwerk auf fünf Kontinenten bearbeitet Fälle, die Modelle nicht lösen können. Jede Entscheidung bleibt mit dem Dataset-Release verknüpft.
Operatives Netzwerk
5 KontinenteAvala
Nordamerika
Südamerika
Afrika
Europa
Asien
Menschliche Entscheidungen bleiben im selben kontrollierten Workflow wie die Automatisierung.
Wie wir bauen
Prinzipien für dauerhafte Infrastruktur.
Die Plattform soll richtiges Handeln erleichtern: ein Datensatz, sichtbare Nachweise und menschliches Urteilsvermögen dort, wo es das Ergebnis verändert.
02
Nachweise an jedem Kontrollpunkt
Prüfentscheidungen, Qualitätssignale und Release-Verlauf werden sichtbar, damit Teams reproduzieren können, was ins Training gelangt ist.
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Menschen, wo Urteilsvermögen zählt
Automatisierung schafft Durchsatz. Mehrdeutige, sicherheitskritische und domänenspezifische Fälle gehen an geschulte Prüfer, die den Kontext über Releases hinweg bewahren.
Langfristige Partner
Unterstützt von Partnern, die unsere Mission teilen
Infrastruktur für Gemeinschaften
Unsere Community-Partner
Wir arbeiten weltweit mit Workforce- und Gemeinschaftsorganisationen zusammen, um ethische, menschenzentrierte KI-Abläufe aufzubauen.
Baue mit uns
Baue die Infrastruktur, auf die Physical AI angewiesen sein wird.
Arbeite mit uns an Datensystemen, Modellbetrieb und menschenzentrierter Umsetzung für Roboter, Fahrzeuge und andere Maschinen, die aus der physischen Welt lernen.
Mit einem Workflow starten
Bring uns einen Sensor-zu-Modell-Kreislauf. Nimm einen klaren Plan mit, um ihn wiederholbar zu machen.