01
Softwaregeführt
Ihre Engineering- und Betriebsteams nutzen Mission Control, APIs und SDKs, um den Kreislauf intern zu betreiben.
Fleet Learning Infrastructure für Physical AI
Eine Plattform unter jeder Phase Ihres Flottenlern-Kreislaufs.
Avala ist unabhängige Infrastruktur unter Ihrem Modell. Beobachten Sie Ihre Flotte, diagnostizieren Sie ihre Fehler, evaluieren Sie jede Modellversion, erfassen Sie die Daten, die die Lücke schließen, validieren Sie sie und geben Sie versionierte Datasets frei. Sie trainieren das Modell und entscheiden, wann es ausgeliefert wird.
Entwickelt für Robotik, autonome Fahrzeuge und verkörperte KI.
MCAP + ROS
LiDAR + Punktwolken
Multikamera-Video
Telemetrie + Trajektorien
Der Flottenlern-Kreislauf
Sieben Phasen, jede mit dem Produkt, um sie zu betreiben.
Avala betreibt fünf Phasen. Sie trainieren das Modell mit Ihrem eigenen Code und Ihrer eigenen Rechenleistung und entscheiden, wann es ausgeliefert wird. Ein Datensatz verbindet alle Phasen, sodass sich jedes Ergebnis auf die zugrunde liegenden Daten zurückführen lässt.
Beobachten
Durch AvalaSehen Sie, was Ihre Flotte getan hat. Aufnahmen kommen mit dem Kontext von Gerät, Ereignissen und Warnungen an, und Sie können jede Sequenz in ihrer Szene öffnen.
- Flottengeräte, Aufnahmen und Ereignisse
- Regeln und Warnungen
- MCAP-Viewer
- 3D- und Gaussian-Splat-Rendering
Diagnostizieren
Durch AvalaFinden Sie heraus, wo und warum das Modell scheitert. Avala gruppiert Fehler, prüft sie auf Überschneidungen und ordnet sie den Abdeckungszellen zu, die Ihren Daten fehlen.
- Suche über Aufnahmen und Sequenzen
- Überschneidungsprüfungen und Video-Fingerprints
- Clustering von Fehlern in eine Fehlertaxonomie
- Lückenberichte, den Abdeckungszellen zugeordnet
Evaluieren
Durch AvalaBewerten Sie das aktuelle Modell auf zurückgehaltenen realen Szenen, bevor sich etwas ändert, damit jedes spätere Ergebnis eine Basislinie hat.
- Zurückgehaltene Szenen, nie für das Training freigegeben
- Versionierte Kontaminationsprüfungen
- Vision-Language-Vorbewertung mit menschlicher Prüfung
- Berichte mit Konfidenzintervallen
Erfassen
Durch AvalaMachen Sie aus der Lücke eine Erfassungskampagne. Ein freigegebenes Briefing legt Aufgaben, Orte, Objekte und Sequenzzahlen fest, und der Abdeckungsstandard setzt die Messlatte.
- Erfassungskampagnen aus einem freigegebenen Briefing
- Gemanagte Teams für Erfassung und Labeling
- Abdeckungszellen aus dem Katalog mit 175 Workflows
- Ein Abdeckungsbericht zu jeder Lieferung
Trainieren
Durch SieSie trainieren auf dem neuen Dataset-Release mit Ihrem eigenen Code und Ihrer eigenen Rechenleistung. Avala hält die Herkunftskette von der Sequenz bis zum Release fest.
- Python- und TypeScript-SDKs
- Datenladen für PyTorch
- LeRobot-Export
Validieren
Durch AvalaPrüfen Sie jede Sequenz gegen das Briefing, bevor sie in ein Release gelangt. Technische Gültigkeit und Verhaltensergebnis werden getrennt bewertet.
- Abnahmekriterien für jede Kampagne
- Qualitätsziele
- Konsensbewertung
- Ergebnis- und Korrektur-Labels
Freigeben
Durch SieSie entscheiden, wann das Modell ausgeliefert wird. Die Daten dahinter sind ein versioniertes Release mit Slices, Exporten und vollständiger Herkunftskette.
- Versionierte Datasets und Slices
- Exporte, auch im LeRobot-Format
- Herkunftskette von der Erfassung bis zum Release
- SDKs und der gehostete MCP-Server
Nach der Freigabe kehrt der Kreislauf zum Beobachten zurück, während die Flotte das neue Modell ausführt.
Berechtigungen und Audit-Trails gelten in jeder Phase.Sicherheit
Ausführung nach Bedarf
Eine Steuerungsebene. Jedes Betriebsmodell.
Nutzen Sie Avala mit Ihrem eigenen Team, ergänzen Sie verwaltete Kapazitäten bei Engpässen in Beurteilung oder Durchsatz oder kombinieren Sie beides, ohne die zentrale Datenbasis zu wechseln.
02
Verwaltete Ausführung
Ergänzen Sie geschulte Kapazitäten für Erfassung, Annotation und Prüfung. Workflow, Richtlinien und Qualität bleiben dabei in Avala sichtbar.
03
Hybrid konzipiert
Belassen Sie Fachentscheidungen bei Ihren Experten und skalieren Sie wiederholbare Arbeit über Avala, ohne eine weitere Übergabe einzuführen.
Den Kreislauf aufbauen
Lassen Sie jeden Datensatz das nächste Modell verbessern.
Bringen Sie Ihren Sensor-Stack, Ihren Trainingsworkflow und Ihren schwierigsten Datenengpass mit. Gemeinsam bestimmen wir den kürzesten Weg zu einem wiederholbaren Kreislauf für die Modellverbesserung.