01
Единая система учёта
Связывайте сенсорные данные, метки, схемы, согласования и экспорты с той версией датасета, которая их создала.
Компания
Слой подготовки моделей для Physical AI.
Avala связывает сенсорные данные роботов, транспорта и дронов с ревью человеком + ИИ, версионированными релизами датасетов и обратной связью модели, которая запускает следующий цикл.
Единый связанный цикл
ПрослеживаемоСенсорные данные
MCAP · LiDAR · видео
Релизы датасетов
Версии · происхождение · разрешения
Обратная связь модели
Оценка · дрейф · переразметка
Каждый результат модели можно проследить до данных.
История основателя
Avala выросла из контура данных, лежавшего в основе Tesla Autopilot.
До основания Avala Эмал Алвис присоединился к команде Tesla Autopilot AI в качестве третьего инженера-программиста и напрямую подчинялся Илону Маску. Он работал над системами, которые превращали редкие ситуации из данных автопарка в улучшения моделей промышленного масштаба.
Этот опыт показал ключевое ограничение: лучшим моделям недостаточно размеченных файлов. Им нужен связный цикл, сохраняющий контекст сенсоров, решения проверки, происхождение датасетов и обратную связь от моделей. Avala предоставляет командам Physical AI этот операционный слой.
Эмал Алвис
Основатель и генеральный директор
Почему Avala
Physical AI улучшается, когда у её данных есть память.
Объём данных растёт. Сложнее всего знать, какие данные были важны, что изменилось, кто это одобрил и какой релиз дошёл до обучения. Avala сохраняет эту операционную историю.
Доказано операциями
Создано в продакшене, а не в теории.
Наши команды выполняют реальные процессы сенсорных данных внутри Avala. Эта операционная глубина превращается в повторно используемое ПО — контроль качества, версии датасетов и циклы обратной связи — а не в череду разовых поставок.
- Поточечных меток / день
- 1B+
- Сеть обученных специалистов
- 15K+
- Континентов
- 5
- Процессы ревью
- 2D–4D
Глобальные операции
Экспертное суждение, связанное с системой.
Обученная сеть на пяти континентах обрабатывает случаи, с которыми не справляются модели, а каждое решение остаётся связано с релизом датасета.
Операционная сеть
5 континентовAvala
Северная Америка
Южная Америка
Африка
Европа
Азия
Решения людей остаются в том же управляемом процессе, что и автоматизация.
Как мы строим
Принципы долговечной инфраструктуры.
Платформа должна упрощать правильную работу: единая запись, видимые доказательства и человеческое суждение там, где оно влияет на результат.
02
Доказательства на каждом этапе
Показывайте решения ревью, сигналы качества и историю релизов, чтобы команды могли воспроизвести то, что попало в обучение.
03
Люди там, где важно суждение
Используйте автоматизацию для повышения производительности. Неоднозначные, критичные для безопасности и предметные случаи направляйте обученным ревьюерам, которые сохраняют контекст между релизами.
Долгосрочные партнёры
Нас поддерживают партнёры, разделяющие нашу миссию
Инфраструктура сообществ
Наши партнеры-сообщества
Мы сотрудничаем с организациями рабочей силы и сообществами по всему миру для создания этичных, ориентированных на людей операций ИИ.
Стройте вместе с нами
Создавайте инфраструктуру, от которой будет зависеть Physical AI.
Присоединяйтесь к команде, которая объединяет системы данных, модельные операции и ориентированное на людей исполнение для роботов, транспорта и других машин, обучающихся на физическом мире.
Начните с одного процесса
Принесите один цикл от сенсора до модели. Получите конкретный путь к его повторяемости.