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
Für Robotik und Embodied AI
Fleet Learning Infrastructure für Physical AI
Verwandeln Sie Rohaufzeichnungen von Robotern, Fahrzeugen und Edge-Systemen in versionierte Trainingssignale. Verknüpfen Sie dann Modellergebnisse wieder mit den Szenen, die als Nächstes bearbeitet werden müssen.
Ein zentraler operativer Datenbestand verbindet Sensordaten, Annotationsentscheidungen, Qualitätsnachweise, Datensatzversionen und Modellfeedback.
MCAP- und ROS-Daten
LiDAR und Punktwolken
Multi-Kamera-Video
Telemetrie und Trajektorien
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
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
Eine Steuerungsebene
Das System of Record zwischen Sensoren und Modellen.
Mission Control hält Daten, Entscheidungen und Modellfeedback im selben operativen Kontext. Teams können die Nachweise hinter einer Freigabe prüfen, statt sie nach der Auslieferung zu rekonstruieren.
Datensatzidentität
Genau wissen, womit das Modell trainiert wurde
Geben Sie jedem Datensatz und jeder Version eine stabile Identität mit rückverfolgbarer Datenherkunft bis zu den Quellszenen und Qualitätsentscheidungen.
Steuerungsebene
Den Workflow steuern
Steuern Sie Annotation, Review, Konsens und Freigaberichtlinien über eine einzige Steuerungsebene, statt Projekttools miteinander zu verknüpfen.
Gesteuerte Ausführung
Die schwierigen Teile skalieren
Ergänzen Sie spezialisierte Fachkräfte dort, wo der Workflow Urteilsvermögen oder Durchsatz braucht. Die Arbeit bleibt im System of Record und wird nicht zur Serviceübergabe.
Für Physical AI-Programme entwickelt
Eine Ebene über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg.
Derselbe kontrollierte Datenkreislauf unterstützt Teams für Wahrnehmung, Verhalten und Embodied-Modelle, ohne jedes Programm in dasselbe Schema oder dieselbe Review-Richtlinie zu zwingen.
Multimodale Wahrnehmung
Kuratieren und annotieren Sie synchronisierte Kamera-, LiDAR- und Telemetriedaten für Erkennung, Tracking, Segmentierung und Szenenverständnis.
Manipulation und Verhalten
Strukturieren Sie Demonstrationen, Aktionssegmente, Trajektorien und zeitlichen Kontext für Manipulations- und Vision-Language-Action-Training.
Grenzfälle und Sicherheit
Finden Sie seltene Szenarien, bewahren Sie Review-Nachweise und veröffentlichen Sie genehmigte Datensatzversionen für sicherheitskritische Evaluierung und erneutes Training.
Flottenfeedback und Drift
Verwandeln Sie Modellfehler und Produktionsdrift in gezielte Szenensuchen, neue Arbeitswarteschlangen und rückverfolgbare Datensatzfreigaben.
Trainingsbereite Ergebnisse
Signale veröffentlichen, denen Ihr Trainings-Stack vertrauen kann.
Veröffentlichen Sie modellbereite Daten, die mit den Rohszenen, Transformationen, dem Annotationsverlauf und den Akzeptanzkriterien verknüpft bleiben, aus denen sie entstanden sind.
- 2D-, 3D- und temporale Labels
- Versionierte Datensatzmanifeste
- Qualitäts- und Konsensprotokolle
- Portable Export-Pipelines
Bereitstellung und Governance
Ihre Datengrenzen bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Halten Sie sensible Daten privat, während Teams mit einem verwalteten Datenbestand arbeiten. Avala läuft in der Avala Cloud, und BYOS (Bring Your Own Storage) hält Quelldaten in Ihrem Bucket und Ihrer Region. Zugriffskontrollen, Nachvollziehbarkeit und Datenisolation sind in den Workflow integriert.
Sicherheit erkundenDen Kreislauf aufbauen
Mit jedem Datensatz das nächste Modell verbessern.
Bringen Sie uns Ihren Sensor-Stack, Ihren Modell-Workflow und Ihren schwierigsten Datenengpass. Wir zeigen den kürzesten Weg zu einem wiederholbaren Kreislauf zur Modellverbesserung.