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Avala는 Physical AGI를 위한 Fleet Learning Infrastructure입니다. 플릿 자체의 센서 데이터를 다음 모델로 바꾸는 독립 인프라입니다. 이 문서는 지금 바로 운영할 수 있는 부분을 다룹니다: 센서 데이터 수집, 시각화, 사람 + AI 라벨링, 품질 검토, 내보내기. 모델을 학습하고 소유하는 것은 고객입니다. 모델을 계속 개선하는 인프라는 우리의 것입니다. 별도의 도구를 연결하는 대신, Avala는 전체 루프를 한 곳에서 실행합니다: 수집, 큐레이션, 4D 재구성, 라벨링, 검증, 그리고 버전 관리된 권리 확인 릴리스. Mission Control은 이 루프의 작업 공간이며, API, SDK, MCP 서버는 이를 프로그래밍 방식으로 실행합니다. 자율주행 차량, 로봇 또는 물리적 세계를 인식하고 행동하는 시스템을 구축하고 있다면, Avala는 귀하의 워크플로우를 위해 만들어졌습니다.

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Avala가 다른 점

임베디드 엔지니어

Tesla, Waymo 및 최고의 AV 프로그램 출신 시니어 현장 개발 엔지니어가 귀하의 팀에 직접 통합됩니다 — Slack에 참여하고, PR을 리뷰하고, 데이터 파이프라인을 공동 설계합니다.

15,000명 이상의 등록 코워커

귀하의 도메인에 전문화되어 계속 머무는 훈련된 코워커. 시간이 지남에 따라 귀하의 온톨로지와 에지 케이스에 대한 조직적 지식을 쌓습니다.

3D/4D 네이티브

포인트 클라우드, LiDAR, MCAP/ROS, Gaussian Splat을 위해 처음부터 구축되었습니다. 3D를 나중에 추가한 2D 도구가 아닙니다.

통합 추적성

내보낸 모든 라벨을 내보내기, 어노테이션 작업, QA 리뷰 및 이를 생성한 소스 데이터셋 항목까지 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 추적성 페이지를 참조하세요.

5배 더 많은 데이터

수직 통합 운영 — 도구, 인력, QA가 한 지붕 아래 — 아웃소싱 라벨링 대비 동일 예산으로 5배 더 많은 실제 학습 데이터를 제공합니다.

빠른 반복

원시 센서 데이터에서 파일럿 데이터셋까지 몇 주 만에 완성합니다. 길고 복잡한 조달, 스코핑 콜, 여러 달에 걸친 온보딩이 필요 없습니다.

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엔터프라이즈 보안 및 컴플라이언스

Avala는 민감한 사전 출시 센서 데이터를 다루는 팀을 위해 구축되었습니다. 모든 데이터는 전송 중(TLS 1.2+)과 저장 시(AES-256)에 암호화됩니다. BYOS(Bring Your Own Storage)를 통해 소스 데이터를 귀하의 클라우드 계정에 보관합니다 — Avala는 복사본을 만들지 않고 직접 읽습니다. 자세한 내용은 보안 및 컴플라이언스를 참조하세요.

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시작하기

빠른 시작

60초 이내에 첫 번째 데이터셋과 어노테이션 프로젝트를 생성하세요.

문의하기

임베디드 엔지니어, 관리형 라벨링 또는 요청 시 전용 배포에 대해 저희 팀과 상의하세요.