身份层
赋予每个数据集持久身份
在一条稳定记录下管理传感器数据、标签、模式、权限和导出的版本，让团队可以查找、复现和引用。
机器人和 AI 只有在对人有益时才值得去造：对教它们的人、拥有它们的人，以及与它们并肩工作的人有益。
为何选择 Avala
支撑每个 Physical AI 模型的数据基础设施
Avala 为物理 AI 团队提供一个运营系统,把 4D 传感器数据变成受治理的模型输入,而不是一串彼此脱节的标注项目。
运营控制平面
运营完整的数据到模型闭环
在一个系统中协调接入、4D 重建、可视化、人与 AI 标注、质量控制、发布、训练、漂移和重新标注。
托管运营
扩展执行能力，而不割裂技术栈
当项目需要吞吐能力时，引入合格人员、自动化工作流和严格共识，同时让数据及其血缘留在同一控制平面中。
一个持续闭环
从传感器采集到模型改进
每个阶段都写回同一条受治理记录，让团队在不丢失上下文、质量或来源的情况下更快推进。
- 摄取
- 整理
- 标注
- 质量控制
- 发布
- 训练
- 改进
数据集运维
让您的数据规模化运作
使用内置版本控制、血缘追踪和搜索管理海量传感器数据流，专为生产工作负载而非原型设计。
连接至同一条数据集记录
标注运维
将人类专业知识转化为生产数据
路由任务、执行标注指南、协调分布式团队，配合可量化而非主观的质量控制。
连接至同一条数据集记录
模型管理
理解模型行为
监控漂移，跟踪真实世界表现，并将任何发布追溯到产生它的数据、标签和决策。
连接至同一条数据集记录
Mission Control
看见并掌控工作，而不只是最终交付物
在一个工作区中探索传感器数据、设计工作流、检查质量、管理数据集版本并追溯模型决策。
为 Physical AI 而生
跨机器人形态与环境的统一基础设施
将同一套受治理的运营模式用于机器人、自主系统、现场数据采集和关键基础设施。
商业价值
让每小时采集的数据带来更多模型进展
用持续积累价值、始终可复现、并为下一轮训练做好准备的版本化数据资产，取代跨工具和供应商的交接。
保留模型上下文
将模型、基准测试或生产问题追溯到塑造它的确切数据集版本、标签和策略。
缩短迭代周期
无需在不同工具和供应商之间重建上下文，即可从数据发现推进到修正和再训练。
按您的方式治理部署
在 Avala Cloud 中运行，将权限、保留策略、可审计性和企业控制内置于工作流。标准 BYOS（自带存储）让源数据留在您所在的区域，而 Avala 托管的基础设施和 API 元数据位于美国。
People-First AI 理念
机器向人学习。我们围绕这些人建立了公司。
15,000+ 名注册协作者教导、检查并纠正模型无法解决的问题。他们工作时间灵活，按通过验收的工作获得报酬，并在工作中学习。正是他们的判断，让下一个版本优于上一个版本。
经过训练的判断
协作者承接自动化无法解决的案例，他们的纠正会进入下一个版本。
按验收工作付酬
灵活的工作时间，高于该工种与当地常规水平的报酬，以及对通过验收的工作的付款。
通向更高技能工作的路径
培训内置于工作之中，有经验的人得以留在熟悉的工作上，并成长为能胜任更难的任务。
数据合作伙伴
已经在采集？按照我们的需求说明供应。
机器人车队、遥操作中心、采集工作室和装置制造者按验收小时获得报酬，按既定条款保留权利，且绝不与其他客户的数据混用。
研究与洞见
Physical AI 团队当下的探索
技术分析、现场经验和实用指南，助您构建更优的数据到模型系统。
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