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Avala ist die vollständige Plattform für Physical AI Daten — von rohen Sensoraufnahmen bis hin zu produktionsreifen Trainingsdatensätzen. Anstatt separate Werkzeuge für Visualisierung, Annotation, Qualitätskontrolle und Export zusammenzufügen, deckt Avala den gesamten Lebenszyklus an einem Ort ab. Wenn Sie autonome Fahrzeuge, Roboter oder ein anderes System entwickeln, das die physische Welt wahrnimmt und in ihr handelt, wurde Avala für Ihren Workflow entwickelt.

Was Avala anders macht

Eingebettete Ingenieure

Senior Field Development Engineers von Tesla, Waymo und führenden AV-Programmen integrieren sich direkt in Ihr Team — sie treten Ihrem Slack bei, reviewen PRs und gestalten Ihre Datenpipeline mit.

15.000+ Domänenexperten

Professionelle Annotatoren mit über 12 Monaten Spezialisierung in Ihrer Domäne. Das sind keine Gelegenheitsarbeiter — sie bauen institutionelles Wissen über Ihre Ontologie und Sonderfälle auf.

3D/4D nativ

Von Grund auf für Punktwolken, LiDAR, MCAP/ROS und Gaussian Splats gebaut. Kein 2D-Werkzeug mit nachträglich angebautem 3D.

Einheitliche Rückverfolgbarkeit

Verfolgen Sie jede Modellvorhersage zurück durch Export, Annotationsaufgabe, QA-Review und Quelldatensatzelement. Details auf der Seite Rückverfolgbarkeit.

5x mehr Daten

Vertikal integrierter Betrieb — Werkzeuge, Belegschaft und QA unter einem Dach — liefert 5x mehr reale Trainingsdaten für dasselbe Budget im Vergleich zu ausgelagertem Labeling.

Schnelle Iteration

Von Rohdaten der Sensoren zu Pilotdatensätzen in Wochen statt Quartalen. Kein langwieriger Beschaffungsprozess, keine Scoping-Calls, kein monatelanges Onboarding.

Wie Avala im Vergleich abschneidet

Die folgende Tabelle vergleicht Avala mit den gängigsten Alternativen für Physical AI Daten-Workflows.
DimensionAvalaScale AILabelboxLabel Studio
3D / LiDAR-AnnotationNativ: Quader, BEV, Multi-SensorUnterstütztAdd-on, eingeschränktNicht unterstützt
MCAP / ROS-UnterstützungNativer Import, Visualisierung, AnnotationEingeschränktNicht unterstütztNicht unterstützt
Gaussian SplatWebGPU Viewer + AnnotationNicht unterstütztNicht unterstütztNicht unterstützt
GPU-beschleunigte VisualisierungWebGPU, 6 Punktwolken-ModiKeineKeineKeine
Belegschaftsmodell15.000+ professionelle DomänenexpertenGig-BelegschaftPartnernetzwerkEigenregie
Eingebettete IngenieureFDEs in Ihrem Slack und Ihren ReposNicht verfügbarNicht verfügbarNicht verfügbar
RückverfolgbarkeitDurchgängige Herkunftsnachweise via APITeilweiseTeilweiseManuell
MCP ServerClaude, Cursor, VS CodeNicht verfügbarNicht verfügbarNicht verfügbar
Python + TypeScript SDKsBeide, vollständig typisiertNur PythonPython + eingeschränktes JSNur Python
EinrichtungszeitMinutenTage-WochenStundenStunden (Self-Hosted)
PreisgestaltungTransparent, nutzungsbasiertIndividuelle Angebote, MindestvolumenVertriebsgespräch erforderlichKostenlos (OSS) / Enterprise
Für einen detaillierten Feature-für-Feature-Vergleich einschließlich Rerun, Foxglove und CVAT, sehen Sie die vollständige Vergleichsseite.

Unternehmenssicherheit und Compliance

Avala wurde für Teams entwickelt, die sensible, vorab unveröffentlichte Sensordaten verarbeiten.
StandardStatus
SOC 2 Type IIIn Bearbeitung
DSGVODatenverarbeitungsverträge verfügbar
ISO 27001In Bearbeitung
TISAXVerfügbar für Automobilkunden
HIPAAMit BAA für Enterprise-Pläne verfügbar
Alle Daten werden während der Übertragung (TLS 1.2+) und im Ruhezustand (AES-256) verschlüsselt. Bring Your Own Storage (BYOS) hält Quelldaten in Ihrem Cloud-Konto — Avala liest sie direkt, ohne Kopien zu erstellen. Details unter Sicherheit und Compliance.

Erste Schritte

Schnellstart

Erstellen Sie Ihren ersten Datensatz und Ihr erstes Annotationsprojekt in unter 60 Sekunden.

Kontaktieren Sie uns

Sprechen Sie mit unserem Team über eingebettete Ingenieure, Managed Labeling oder Enterprise-Deployment.