Уровень идентификации
Дайте каждому датасету устойчивую идентичность
Версионируйте сенсорные данные, метки, схемы, разрешения и экспорты в рамках одной стабильной записи, которую команды могут найти, воспроизвести и процитировать.
Fleet Learning Infrastructure для Physical AI
4D-данные реального мира для внедрения Physical AI
Модель принадлежит клиенту. Нам принадлежит инфраструктура, которая делает её лучше.
- Avala Cloud; BYOS оставляет исходные данные в вашем бакете и регионе.
- MCAP и RRD · LiDAR, видео, изображения, аудио и текст
- Импортируйте наборы данных LeRobot и потоки камер из ROS bag через наш SDK или подключайте собственные форматы с помощью адаптеров.
Открытая и программируемая платформа
Стройте на инфраструктуре, на которой учатся ваши модели Physical AI.
Подключайте агентов к размещённому серверу MCP, работайте с SDK для Python и TypeScript, читайте метаданные каждой последовательности, импортируйте и экспортируйте датасеты LeRobot.
При поддержке
Роботов и ИИ стоит создавать, только если они приносят пользу людям: тем, кто их обучает, тем, кто ими владеет, и тем, кто работает с ними бок о бок.
Почему Avala
Инфраструктура для данных, лежащих в основе каждой модели Physical AI
Avala даёт командам физического ИИ одну операционную систему для превращения 4D-сенсорных данных в управляемые входы модели, а не цепочку разрозненных проектов разметки.
Операционная плоскость управления
Управляйте полным циклом от данных до модели
Координируйте приём, 4D-реконструкцию, визуализацию, разметку человеком и ИИ, контроль качества, публикацию, обучение, дрейф и переразметку в одной системе.
Управляемые операции
Масштабируйте выполнение, не дробя стек
Подключайте квалифицированных специалистов, автоматизированные процессы и строгий консенсус, когда программам нужна производительность. Ваши данные и их происхождение остаются в той же плоскости управления.
Единый непрерывный цикл
От сбора сенсорных данных до улучшения модели
Каждый этап записывает результаты в ту же управляемую запись, поэтому команды работают быстрее, не теряя контекст, качество и происхождение данных.
- Принимать
- Курировать
- Размечать
- Контролировать качество
- Публиковать
- Обучать
- Улучшать
Операции с данными
Заставьте ваши данные работать в масштабе
Управляйте массивными потоками датчиков со встроенным версионированием, отслеживанием происхождения и поиском. Разработано для продуктовых нагрузок, а не для прототипов.
Связано с той же записью о датасете
Операции аннотирования
Превратите экспертизу людей в продуктовые данные
Маршрутизируйте задачи, применяйте правила разметки и координируйте распределенные команды с измеримым, а не субъективным QC.
Связано с той же записью о датасете
Управление моделями
Поймите поведение модели
Отслеживайте дрейф, следите за производительностью в реальном мире и прослеживайте любой релиз до данных, разметки и решений, которые его создали.
Связано с той же записью о датасете
Mission Control
Наблюдайте и управляйте работой, а не только финальной поставкой
Исследуйте сенсорные данные, проектируйте процессы, проверяйте качество, управляйте версиями датасетов и отслеживайте решения моделей в едином рабочем пространстве.
- Управление данными
Организуйте, ищите и делитесь
Avala уже управляет отслеживаемыми поставками датасетов и разрабатывает стабильные ссылки, неизменяемые ревизии, манифесты и метаданные прав для воспроизводимого обучения.
- Аннотирование и согласование
Разметка с полной отслеживаемостью
Превращайте синхронизированные камеры, LiDAR и телеметрию в проверенные обучающие данные для Physical AI. Размечайте в 2D, 3D и по всей последовательности, не теряя нужный моделям контекст.
- Обучение и оценка
Связать обучение и оценку
Управляйте историей экспериментов, форкайте датасеты для быстрой итерации и пропускайте релизы через автоматические бенчмарки или проверку людьми. Каждый релиз датасета публикуется в ваш стек обучения с записью всех решений, а результаты возвращаются в следующий сбор данных.
- Интеграции
Подключите существующую инфраструктуру
Подключите свои системы данных, обучения и развертывания
Создано для Physical AI
Единая инфраструктура для разных физических форм и сред
Применяйте одну управляемую операционную модель в робототехнике, автономных системах, полевом сборе данных и критической инфраструктуре.
Ценность для бизнеса
Больше прогресса модели из каждого часа собранных данных
Замените передачи работы между инструментами и подрядчиками на накопительные версионируемые информационные активы, которые остаются воспроизводимыми и готовыми к следующему циклу обучения.
Сохраняйте контекст модели
Отслеживайте модель, бенчмарк или производственную проблему до точной версии датасета, меток и политик, которые их сформировали.
Сокращайте циклы итераций
Переходите от обнаружения данных к исправлению и повторному обучению, не восстанавливая контекст между инструментами и поставщиками.
Управляйте развертыванием по своим правилам
Работайте в Avala Cloud с разрешениями, хранением, аудитом и корпоративными средствами контроля, встроенными в процесс. Стандартный BYOS (Bring Your Own Storage) оставляет исходные данные в вашем регионе, а управляемая Avala инфраструктура и метаданные API остаются в США.
Операции тогда, когда они нужны
Программное управление с управляемым выполнением
Avala может предоставить квалифицированных специалистов и автоматизацию для самых требовательных программ. Их можно масштабировать вверх или вниз, а идентичность датасета и плоскость управления остаются вашими.
Открытая и программируемая платформа
Разрабатывайте с Avala
Python SDK, REST API и CLI. Управляйте датасетами, запускайте разметку и экспортируйте результаты программно.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI
Машины учатся у людей. Мы построили компанию вокруг них.
Более 15 000 зарегистрированных коворкеров обучают, проверяют и исправляют то, с чем модели не справляются. Они работают по гибкому графику, получают оплату за принятую работу и учатся в процессе. Именно их суждение делает каждый следующий релиз лучше предыдущего.
Квалифицированное суждение
Коворкеры берут на себя случаи, с которыми автоматизация не справляется, и их исправления попадают в следующий релиз.
Оплата за принятую работу
Гибкий график, оплата выше нормы для этой работы и этого региона и оплата за принятую работу.
Путь к более квалифицированной работе
Обучение встроено в работу, поэтому опытные люди остаются на той работе, которую знают, и растут до более сложных задач.
Партнёры по данным
Уже снимаете? Поставляйте по нашим брифам.
Парки роботов, центры телеуправления, съёмочные студии и создатели установок получают оплату за принятый час, сохраняют права на оговорённых условиях и никогда не объединяются с данными другого клиента.
Исследования и мнения
Чему сейчас учатся команды Physical AI
Технический анализ, практический опыт и рекомендации по созданию более совершенных систем от данных до моделей.
4 сент. 2026 г.Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
Читать далее- 4 сент. 2026 г.
Sovereign Physical AI: own the data-to-model loop, rent the rest
The shift from renting intelligence to owning it is now measurable in language models. The same four forces apply with more force in robotics, where there is no internet of robot actions and the data is the moat. What to own, what to rent, what is genuinely open to build on, and the infrastructure that makes ownership possible.
Insights - 10 авг. 2026 г.
Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
Research
Создайте фундамент данных, на котором ваши модели смогут наращивать ценность
Превращайте каждый сенсорный датасет в устойчивый прогресс модели
Узнайте, как Avala объединяет ваши данные, операции и производственные модели на одной инфраструктуре.