Agentic Labeling
Wir bauen kundenspezifische Auto-Labeling-Agenten, die von Grund auf mit Ihren Daten trainiert werden. Innerhalb eines Monats sind 80 % Ihrer Annotationen automatisiert. Menschliche Experten konzentrieren sich auf Failure Mining und Grenzfälle — den sicherheitskritischen Long Tail, wo Präzision am wichtigsten ist und generische Modelle versagen.
Jeder Kunde folgt dem gleichen bewährten Ablauf — von 100 % menschlichem Labeling zu 90 % KI-Agent-automatisiert in drei Monaten.
Monat 0
Unsere verwaltete Belegschaft von über 15.000 menschlichen Experten labelt ~100.000 Objekte auf Ihren Sensordaten — LiDAR-Quader, Kamera-Bounding-Boxes, Polylinien, Segmentierungsmasken. Das sind die Seed-Daten für Ihren kundenspezifischen Auto-Labeling-Agenten. Qualität: 99 %+ First-Pass-Ertrag.
Monat 1
Wir trainieren einen kundenspezifischen Auto-Labeling-Agenten von Grund auf mit Ihren gelabelten Daten und stellen ihn innerhalb von zwei Wochen bereit. Kein generisches Modell — ein leichtgewichtiger, aufgabenspezifischer Agent, optimiert für Ihre exakte Taxonomie. 80 % der neuen Labels werden automatisch generiert. Menschliche Experten verifizieren die 20 %, bei denen der Agent geringe Konfidenz hat.
Monat 3+
Jede Korrektur fließt in die nächste Agent-Version zurück. Die Genauigkeit steigt. Die Kosten pro Label sinken. Ihre menschlichen Experten werden zu Grenzfall-Spezialisten — sie finden die Szenarien, in denen autonome Systeme versagen. Das sind die Daten, die den Unterschied zwischen 99 % und 99,99 % ausmachen.
| Off-the-Shelf (YOLO, SAM3) | Avala Custom Auto-Labeling-Agenten | |
|---|---|---|
Genauigkeit | ~50 % bei spezialisierten Aufgaben | 80–90 %+ bei Ihrer spezifischen Aufgabe |
Inferenzkosten | 3–5.000 $/Monat pro Projekt | Leichtgewichtig — viele laufen auf dem Gerät |
Trainingsdaten | Generisch — nicht Ihre Taxonomie | Von Grund auf mit Ihren Daten trainiert |
Iterationsgeschwindigkeit | Korrekturen langsamer als Labeling von Grund auf | Wöchentliche Iteration mit neuen Grenzfällen |
Wir pflegen einen Katalog von Physical AI-Modellen — von YOLO bis NVIDIA Alpamayo — und bauen kundenspezifische Auto-Labeling-Agenten auf den besten Grundlagen für Ihren Anwendungsfall.
Kundenspezifische Auto-Labeling-Agenten, von Grund auf mit Ihren Daten trainiert. 80-95 % Genauigkeit. Viele laufen direkt auf dem Gerät mit null Inferenzkosten. Das Rückgrat der 80/20-Pipeline.
2D-Objekterkennung und Echtzeit-Bounding-Boxes. Fein abgestimmt pro Kunde fuer schnelles Auto-Labeling.
Instanz- und semantische Segmentierung mit interaktiven Masken. Vorannotation fuer Polygon-Aufgaben.
End-to-End Vision-Language-Action-Modell fuer 4D-Trajektorien-Auto-Labeling und Szenenverstaendnis.
Objektzentrierte Segmentierung fuer Cuboid- und 3D-Bounding-Box-Vorannotation.
Menschenfokussierte Segmentierung fuer Pose-Estimation, Keypoints und Skelett-Auto-Labeling.
World Foundation Models fuer Szenenrekonstruktion, Datenaugmentation und Simulation.
Avala Inference Cloud
Betreiben Sie Auto-Labeling-Agenten im Produktionsmaßstab ohne GPU-Verwaltung, Cold Starts oder Infrastruktur. Die verwaltete Inferenzschicht für Physical AI.
Kein GPU-Management, keine Kaltstart-Probleme, kein Infrastruktur-Overhead.
SageMaker und dedizierte Inferenz für anspruchsvolle Workloads.
Browser-seitige WASM-Ausführung für leichte Modelle — keine Inferenzkosten.
Auto-Skalierung für Produktionsvolumen bis zu 1 Mio.+ Frames pro Woche.
Global verteilt, optimiert für Latenz und Durchsatz.
Das geschlossene System hinter den besten autonomen Fahrprogrammen. KI-Agenten labeln automatisch → menschliche Experten verifizieren → Retraining → Wiederholung. Jede Iteration macht den Agenten intelligenter und Ihre Daten günstiger.
Starten Sie mit einem Pilotprojekt. Beobachten Sie, wie Ihr kundenspezifischer Auto-Labeling-Agent 80 % Genauigkeit auf Ihren Daten im ersten Monat erreicht — oder wir sagen Ihnen ehrlich, wenn es nicht passt.