为 Physical AI 赋能模型

将传感器数据转化为持续改进的模型。

Avala 是连接现实世界系统与训练栈的模型赋能层。摄取多模态数据，生成经得起验证的真值数据，发布版本化数据集，并将模型故障导入下一个训练周期。

专为机器人、自动驾驶汽车和具身 AI 打造。

闭环

让每次模型输出都成为下一次数据决策。

传感器上下文、标注决策、质量证据、数据集版本和模型反馈始终关联在一套运营记录中。

在一个系统中全程可追溯

运营层

用数据、ML 和运营团队可共同运行的基础设施层，取代割裂的项目交接。

多模态数据

将 MCAP、LiDAR、视频和遥测数据摄取到可搜索的权威记录系统中。从原始日志到选定场景，全程保留同步关系、元数据、数据血缘和权限。

人工 + AI 质量管理

结合模型辅助标注、专家判断、可配置审核和共识机制。让每条已接受标注始终附带决策依据和质量历史。

版本化发布

将受治理的数据集发布至训练栈，发现模型故障模式，并把正确的场景送回下一轮迭代。

灵活适配的执行方式

既可由自有团队使用 Avala，也可在判断力或吞吐量受限时增加托管产能，还可在不更换权威记录系统的情况下结合两种模式。

01

您的工程师和运营人员使用 Mission Control、APIs 和 SDKs 在内部运行完整闭环。

02

为采集、标注和审核增加经过培训的产能，同时让工作流、策略和质量始终在 Avala 中清晰可见。

03

由您的专家把握领域决策，通过 Avala 扩展可重复工作，无需再次交接。

构建闭环

将您的传感器栈、训练工作流和最棘手的数据瓶颈交给我们。我们将规划通往可重复模型改进闭环的最短路径。