Для робототехники и Embodied AI
Превращайте сырые записи роботов, транспортных средств и периферийных систем в версионируемый обучающий сигнал. Затем связывайте результаты моделей со сценами, требующими следующего этапа работы.
Единый операционный реестр связывает сенсорные данные, решения по разметке, подтверждения качества, версии датасетов и обратную связь от моделей.
Единый непрерывный цикл
Каждый этап записывает результаты в ту же управляемую запись, поэтому команды работают быстрее, не теряя контекст, качество и происхождение данных.
Операции с данными
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
Маршрутизируйте задачи, применяйте правила разметки и координируйте распределенные команды с измеримым, а не субъективным QC.
Связано с той же записью о датасете
Управление моделями
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
Единый контур управления
Mission Control сохраняет данные, решения и обратную связь от моделей в едином операционном контексте. Команды могут изучить подтверждения, лежащие в основе выпуска, вместо того чтобы восстанавливать их после передачи.
Идентификация датасета
Присваивайте каждому датасету и каждой версии стабильную идентичность с прослеживаемым происхождением до исходных сцен и решений о качестве.
Контур управления
Управляйте разметкой, проверкой, консенсусом и политиками выпуска из единого контура управления вместо объединения отдельных проектных инструментов.
Управляемое исполнение
Добавляйте профильных специалистов там, где процесс требует экспертного суждения или пропускной способности. Работа остаётся в системе учёта и не превращается в передачу проекта сервисной команде.
Создано для программ Physical AI
Один управляемый цикл данных поддерживает команды, работающие над восприятием, поведением и Embodied-моделями, не навязывая каждой программе единую схему или политику проверки.
Отбирайте и размечайте синхронизированные данные камер, LiDAR и телеметрии для обнаружения, отслеживания, сегментации и понимания сцен.
Структурируйте демонстрации, сегменты действий, траектории и временной контекст для обучения манипуляции и моделей «зрение — язык — действие».
Находите редкие сценарии, сохраняйте подтверждения проверки и публикуйте утверждённые версии датасетов для критически важной оценки безопасности и повторного обучения.
Превращайте ошибки моделей и производственный дрейф в целевой поиск сцен, новые очереди задач и прослеживаемые выпуски датасетов.
Готовые для обучения выходные данные
Публикуйте готовые для моделей данные, которые остаются связанными с исходными сценами, преобразованиями, историей разметки и критериями приёмки, на основе которых они созданы.
Развертывание и управление
Держите чувствительные данные закрытыми, пока команды работают с единой управляемой записью. Avala работает в Avala Cloud, а BYOS (собственное хранилище) оставляет исходные данные в вашем бакете и регионе. Контроль доступа, аудируемость и изоляция данных встроены в рабочий процесс.
Подробнее о безопасностиПостройте цикл
Предоставьте нам свой сенсорный стек, процесс работы с моделями и самый сложный барьер в данных. Мы определим кратчайший путь к повторяемому циклу улучшения моделей.