第 0 个月
100% 人工标注
我们的专业标注员在您的数据上标注约 100,000 个对象。这将构建初始训练集 — 您自定义自动标注模型的基础。
Agentic Labeling
AI 智能体为您标注数据 — 您只需验证边角案例
80% 由根据您的数据训练的自定义模型自动标注。20% 由人工在故障挖掘和边角案例上验证。与 Tesla 使用的相同策略 — 现已面向每家 Physical AI 公司开放。
80/20 分配 — 工作原理
从 100% 人工标注到 90/10 自动/人工仅需三个月。一个随每个项目不断积累的飞轮。
第 1 个月
80/20 自动/人工分配
我们在您的数据上从头训练一个自定义模型，并在两周内部署。80% 的标签现在自动生成。人工标注员验证和修正剩余的 20%。
第 3 个月+
90/10 自动/人工分配
持续的边角案例数据反馈到模型重新训练中。准确率提升，成本下降。人工专注于故障挖掘和边角案例。
自定义模型 vs 现成模型
| 现成模型 (YOLO, SAM3) | Avala Custom Models | |
|---|---|---|
精度 | 专业任务上约 50% | 您的特定任务上 80–90%+ |
推理成本 | 每个项目 $3–5K/月 | 轻量级 — 许多可在设备上运行 |
训练数据 | 通用型 — 不是您的分类体系 | 使用您的数据从零开始训练 |
迭代速度 | 修正比从零标注更慢 | 每周用新的边缘案例迭代 |
模型仓库
我们基于最优秀的开源基础构建，并为您的特定用例训练自定义模型。
Avala Inference Cloud
我们运行模型 — 您专注产品
类似 Fireworks.ai，但专为 Physical AI 设计。托管基础设施针对成本、速度和全球规模优化。
Zero Ops
无需 GPU 管理、无冷启动、无基础设施开销。
重型工作负载
SageMaker 和专用推理，适用于重型工作负载。
设备端 WASM
浏览器端 WASM 执行轻量级模型 — 推理成本为零。
自动扩展
自动扩展，支持每周 100 万+帧的生产规模。
全球边缘
全球分布，针对延迟和吞吐量进行优化。
闭环数据引擎
每个项目都在积累。模型越来越好，成本越来越低，您的竞争优势不断增长。
微调服务
带上任何模型 — YOLO、SAM、Alpamayo 或您自己的架构。我们支持任何起点。
使用您的数据 Fine-Tune — 使用您的特定数据、标签和分类体系训练，实现最高精度。
即时部署 — 一键部署到 Avala 的托管 GPU 基础设施。
持续重新训练 — 新数据自动回流到重新训练。精度随时间不断提高。
模型版本管理 — 在 Mission Control 中一键回滚的完整版本历史。