01
统一的记录系统
让传感器数据、标签、模式、审批和导出始终关联到生成它们的数据集版本。
创始人故事
Avala 源于 Tesla Autopilot 背后的数据闭环。
创立 Avala 之前，Emal Alwis 作为第三位软件工程师加入 Tesla Autopilot AI 团队，并直接向 Elon Musk 汇报。他参与构建了将车队边缘案例转化为生产规模模型改进的系统。
这段经历揭示了关键约束：更好的模型所需的不只是已标注文件，还需要一个能够保留传感器上下文、审核决策、数据集沿袭关系和模型反馈的闭环。Avala 为 Physical AI 团队提供这一运营层。
Emal Alwis
创始人兼首席执行官
为什么选择 Avala
当数据拥有记忆，Physical AI 才能持续进步。
数据量会不断增长。真正困难的是知道哪些数据产生了影响、发生了什么变化、由谁审批，以及哪个版本进入了训练。Avala 完整保留这段运营历史。
运营验证
来自生产实践，而非纸上理论。
我们的团队在 Avala 内运行真实的传感器数据工作流。这些运营深度会转化为可复用的软件——质量关卡、数据集版本和反馈闭环——而不是一次性交付的堆叠。
- 点级标签 / 天
- 1B+
- 经过培训的协作者网络
- 15K+
- 大洲
- 5
- 审核工作流
- 2D–4D
全球运营
与系统相连的专家判断。
覆盖五大洲的专业网络处理模型无法解决的案例，每项决策都与数据集版本保持关联。
运营网络
5 大洲Avala
北美洲
南美洲
非洲
欧洲
亚洲
人工决策与自动化始终处于同一个受控工作流中。
我们的构建方式
构建持久基础设施的原则。
平台应让正确的运营方式更容易：统一记录、可见证据，以及在会改变结果的环节引入人工判断。
02
每一道关卡都有证据
让审核决策、质量信号和发布历史清晰可见，使团队能够复现进入训练的数据。
03
在判断重要处引入人工
用自动化提升吞吐量。将模糊、安全关键和领域特定的案例交给经过培训且能跨版本保留上下文的审核人员。
长期合作伙伴
由与我们共享使命的合作伙伴投资支持
社区基础设施
我们的社区合作伙伴
我们与全球劳动力和社区组织合作，构建道德、以人为本的 AI 运营。
与我们共同构建
构建 Physical AI 将依赖的基础设施。
加入我们，为机器人、车辆及其他从物理世界学习的机器打造数据系统、模型运营和以人为本的执行体系。