Entscheidungsengineering für Physical AIProduktführung für industrielle und physische KI für Gründer und Produktverantwortliche, die Robotik, autonome Systeme und KI-gestützte Industrieprodukte entwickeln.

Physical-AI-Produktverantwortung — von der folgenreichen Entscheidung zum verlässlichen Produkt.

Gründergeführte Produkt-, Technologie- und KI-Verantwortung für Robotik, autonome Systeme und industrielle KI.

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17+ Jahre · KI-Botschafter der französischen Regierung für Industrie — Initiative Osez l’IA · Forbes Technology Council Member Leader — Tech Consulting Group

Die Lücke in der Produktverantwortung

Ein funktionierendes System ist noch kein wiederholbar lieferbares Produkt.

Physical AI umfasst Kundenabläufe, Hardware, Software, Modelle und den Betrieb im Feld. Ohne eine Person, die die Zielkonflikte über all diese Bereiche hinweg verantwortet, kann die Entwicklung weiter vorankommen, während die Produktentscheidung ungeklärt bleibt.

Kein gemeinsamer Abnahmemaßstab. Gemessen wird die Leistung des Modells oder der Zelle, nicht aber die des vollständigen Produkts, das Kunden kaufen, betreiben, warten und dem sie vertrauen müssen.
Verdeckte Arbeit hält den Piloten am Laufen. Experten-Tuning, Eingriffe durch Bediener, individuelle Integration und nicht eingepreister Support verschwinden aus der Wirtschaftlichkeitsrechnung.
Entscheidungen fallen zu spät. Zweckbestimmung, Einsatzgrenzen im Feld, Service, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit pro Einheit werden erst sichtbar, nachdem kostspielige Architekturentscheidungen getroffen wurden.

Es fehlt die Produktverantwortung: eine klar verantwortliche Führungskraft, die Kundenevidenz, Systemverhalten, Realität im Feld, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit vor der nächsten verbindlichen Entscheidung zusammenführt.

Pilot vs. Produktivbetrieb

Die Produktionslücke überwinden.

Demo / PilotEin Gerät

ProduktivbetriebEine ganze Flotte

Umgebung: Demo / Pilot: Eine kontrollierte Demo; Produktivbetrieb: Variable reale Bedingungen
Wiederherstellung: Demo / Pilot: Manuelle Wiederherstellung; Produktivbetrieb: Automatisierte Wiederherstellung und Rollback
Sicherheit: Demo / Pilot: KI-Ausgabe direkt vertraut; Produktivbetrieb: KI durch deterministische Sicherheit begrenzt

Hyperion Physical AI Product System

Ein Produktsystem. Alle Entscheidungen greifen ineinander.

Fünf Gates bestimmen, wann ein Produkt weitergehen darf. Sechs Perspektiven prüfen, ob die Evidenz vollständig ist: Wert, Wirtschaftlichkeit, Intelligenz, Architektur, Vertrauen und Betrieb.

Zyklisch, kein Wasserfall: Feldevidenz oder Vorfälle können ein Produkt auf eine frühere Stufe zurückführen.

StrategieIst dies die richtige Produktchance, für den richtigen Kunden, mit einem glaubwürdigen Weg zum Wert?
DiscoveryGibt es genug Kunden-, Feld-, Technik- und Wirtschaftsevidenz, um die Produktinvestition zu rechtfertigen?
ProduktisierungKann daraus ein vollständiges, zuverlässiges, supportfähiges und wirtschaftlich tragfähiges Produkt werden?
MarkteinführungKann das Produkt verantwortungsvoll verkauft, installiert, abgenommen, supportet und betrieben werden?
SkalierungLassen sich Kundenwert, Deployment und Ökonomie über Standorte, Maschinen, Kunden und Produktvarianten wiederholen?

Das Evidenzfeld an jedem Gate

Kunden- und Bedienerwert
Geschäftsmodell und Produktökonomie
KI, Daten, Evaluation und Mensch-Maschine-Interaktion
Hardware-, Software- und Systemarchitektur
Sicherheit, Cybersecurity, Governance, Compliance und menschliche Aufsicht
Deployment, Betrieb, Produktfamilie, Partner und Ökosystem

Angewandte KI-Systeme

Ein Modell ist eine Komponente. Das Produkt ist das gesamte System.

Hyperion verbindet Produktabsicht, Systemarchitektur, Datensätze und Evaluierung, bevor RAG, Fine-Tuning, ein aufgabenspezifisches Small Language Model — oder gar kein Modell — gewählt wird.

Das Ziel ist nicht mehr KI. Es ist das am wenigsten komplexe System, das die Akzeptanzkriterien des Produkts unter realen Betriebsbedingungen erfüllen kann.

Produktarchitektur für angewandte KI

Edge Intelligence
Gesteuerte Wissenssysteme
Daten-, Evaluierungs- und Lernsysteme
Missionskritische Architektur

Aufgabenspezifische SLMs und kompakte multimodale Intelligenz
Edge Intelligence
Begrenzte Intelligenz für Produkte, bei denen Latenz, Datenschutz, Energie, Konnektivität oder Offline-Betrieb bestimmen, was tragfähig ist.
Industrielles RAG, Retrieval und maßgebliches Betriebswissen
Gesteuerte Wissenssysteme
Wissensprodukte, die Quellenhoheit, Berechtigungen, Herkunft und Enthaltung bewahren, statt Unsicherheit hinter flüssigen Antworten zu verbergen.
Die Evidenzinfrastruktur hinter jedem intelligenten Verhalten
Daten-, Evaluierungs- und Lernsysteme
Datensätze, Simulationen, Evaluierungssuiten und Feedbackschleifen als gesteuerte Produktwerte statt als einmalige Eingaben für einen Modellbau.
Produkt-, Lösungs-, System- und Softwarearchitektur
Missionskritische Architektur
Eine verantwortliche Architektur über Hardware, Software, KI, Daten, Steuerung, Safety, Security, Menschen, Edge und Cloud — für Fehler ebenso entworfen wie für den Normalbetrieb.

Fähigkeiten Modellstrategie-Diagnose starten

Produktführung für industrielle und physische KI

Drei Primärmärkte. Fünf angrenzende Sektoren. Ein Produktsystem.

Branchenverständnis ist keine Liste von Normen oder Anwendungsfällen. Es bedeutet, das physische System abzubilden, Brüche in der Produktverantwortung sichtbar zu machen und die Realität der Betreiber mit Evidenz und Wirtschaftlichkeit zu verbinden.

Alle Branchen

Fertigung & Industrieautomation
Von einer leistungsfähigen Zelle oder einem Modell zu einem wiederholbaren Produkt für reale Linien und Bediener
Entscheidungsdossier öffnen
Automotive & vernetzte Mobilität
Eine Produktgrenze über Fahrzeug, Plattform, Markt und Aftersales-Betrieb
Entscheidungsdossier öffnen
Energie, EV-Laden & Infrastruktur
Flottenzuverlässigkeit, Feldeinsatz und Wirtschaftlichkeit — nicht nur Modellleistung
Entscheidungsdossier öffnen

Angrenzender Sektor

Angrenzende Sektoren

Logistik, Agrifood, Maritime, intelligente Infrastruktur und Verteidigung bleiben als nicht indexierte Forschungsdossiers sichtbar. Sie zeigen die mögliche Anwendung der Produktsystem-Methode, ohne erforschte Relevanz als Kunden-, Karriere-, Freigabe- oder Assurance-Evidenz darzustellen.

Intelligente Maschinen sind ein Systemkontext — keine Branche.

Robotik und Autonomie durchziehen jeden Primärmarkt.

Intelligente Maschinen erkunden

So arbeiten wir zusammen

Erfahrene Produktverantwortung auf der Ebene, die die Entscheidung erfordert.

Wählen Sie ein eingebettetes Teilzeitmandat, eine klar abgegrenzte Entscheidung oder einen benannten Produktmeilenstein. Jedes Angebot steht für sich.

Sie brauchen jetzt erfahrene Produktführung, aber noch keine dauerhaft besetzte Führungsrolle.
Partner für operative Produktführung
Fractional CPO für Physical AI
Eingebettete Produkt- und Portfolioführung über Strategie, Discovery, Produktreifung, Markteinführung und Skalierung hinweg.
Dauer
Wiederkehrendes Teilzeitmandat; Befugnis, Rhythmus und Kapazität werden schriftlich vereinbart.
Partner für operative Produktführung ansehen
Sie müssen entscheiden, wie es weitergeht.
Review der Produktentscheidung
Eine folgenreiche Produktentscheidung auf Grundlage von Evidenz treffen.
Dauer
Zwei bis drei Wochen.
Review der Produktentscheidung ansehen
Sie brauchen eine erfahrene verantwortliche Person für den nächsten Produktmeilenstein.
Programm für Produktführung
Ein Produkt bis zu einem klar benannten Evidenz-Gate führen.
Dauer
Meilensteinbasiert, mit schriftlich vereinbartem Umfang und Abnahmekriterien.
Programm für Produktführung ansehen

Beginnen Sie mit dem kleinsten sinnvollen Mandat.

Jedes Mandat hält Entscheidung, Evidenzkriterium, Befugnisgrenzen, Abbruchbedingung und Übergabeverantwortung schriftlich fest. Keines setzt ein Folgemandat voraus.

Eignung und Verfügbarkeit prüfen

Ausführbar · einsehbar · öffentlich überprüfbar

Evidenz, benannt als das, was sie ist.

Starten Sie die Demonstration. Sehen Sie sich die Referenzimplementierung an. Lesen Sie den Preprint. Jeder Punkt nennt, was er belegt, seinen Reifegrad und seine Grenzen.

Kundenarbeit · bezahltes Mandat
Abgegrenztes Kundenmandat
Ein abgegrenztes Mandat zu Software-Defined Platform, Januar–April 2024, als Tech Leader in Innovation & Technology, Energy Management. Die namentliche Kundenoffenlegung steht an genau einer kanonischen Stelle.
- Evidenzregister öffnen
Gründerkarriere · Rollen bei früheren Arbeitgebern
Gründerkarriere — Führungsnachweis
Eine 64-köpfige Product-Management-/Product-Owner-Funktion, bis zu 40 direkt geführte Personen, eine 96-köpfige Produktorganisation und ein Programmbudget von 25 Mio. € bei Renault-Nissan-Mitsubishi. Karrierebelege, keine Hyperion-Kundenergebnisse.
- Den Werdegang ansehen
Öffentlicher technischer Preprint · öffentlich überprüfbar
arXiv:2603.08736
Lesen Sie den öffentlichen technischen Preprint von Mohammed Cherifi und prüfen Sie Argumentation, Architektur und zitierte Grundlage direkt. Er hat kein Journal-Peer-Review durchlaufen; seine Ergebnisse stammen aus einer Evaluation in kontrollierter Umgebung.
- Den Preprint lesen
Vorproduktion · eigene Referenzimplementierung · interne F&E
Auralink
Auralink ist Hyperions eigene Referenzimplementierung im Vorproduktionsstadium. Sehen Sie sich Architektur, Kontrollgrenzen, Betriebsentscheidungen und den Evaluationsansatz hinter der Methode an.
- Auralink ansehen
Gemessen · simuliert · interne F&E
Reachy Mini + SO-101 Imitationslern-Prüfstand
Sehen Sie sich die gemessene Machbarkeitsarbeit hinter dem Prüfstand an — physische Sensorik, Teleoperation, Evaluation und erlerntes Verhalten. Jede Zahl ist als gemessen, Simulation oder Trockenlauf gekennzeichnet.
- Die Messungen ansehen

Dies sind Hyperion-eigene Forschungs- und Engineering-Artefakte. Sie sind keine Kundeneinsätze und kein Beleg für kommerzielle Ergebnisse.

Evidenzregister öffnen

Ambassadeurs IA programme — AI Ambassador appointment ceremony — Osez l’IA — Programm Ambassadeurs IA.

Mohammed Cherifi

Sie arbeiten direkt mit Mohammed — einem Produktleiter mit Erfahrung in vernetzten Plattformen, Mobilität, Industriesystemen und KI, der sich heute auf Physical-AI-Produkte konzentriert.

Cisco → RNM Alliance → ABB → Hyperion

NDS/Cisco-Videoplattformen im Einsatz in über 100M-Größenordnung · Produktverantwortung für Connected-Services-Programme der Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (Renault OpenR Link, NissanConnect)
17+ years Erfahrung

Mohammeds Werdegang

Werdegang des Gründers — keine Hyperion-Kunden

Diese Marken stehen für den Werdegang des Gründers, ehrenamtliche Beratungstätigkeit, Mitgliedschaften und Zugehörigkeiten. Sie stehen nicht für Kunden von Hyperion.

Beratungstätigkeit, keine Hyperion-Kunden

Mitgliedschaften und Zugehörigkeiten.

Berufungen und Gremien, denen Mohammed angehört — keine Kundenbeziehungen.

Passung

Passend, wenn Produkt, Entscheidung und Entscheidungsbefugnis real sind.

Gut passend, wenn Sie Folgendes mitbringen

Ein Produkt aus Robotik, autonomen Systemen, industrieller Bildverarbeitung oder intelligenten Maschinen
Eine folgenreiche Entscheidung oder einen Meilenstein innerhalb der nächsten 3 bis 12 Monate
Einen Sponsor auf Führungsebene und einen benannten internen Ansprechpartner
Zugang zu Kunden, Bedienern, Instandhaltern und realistischen Erkenntnissen aus dem Feld
Die Bereitschaft, Entscheidungsrechte explizit festzulegen
Abnahmekriterien, die sich explizit machen lassen
Ein Team, das die Produktverantwortung behält

Nicht passend für

Allgemeine KI-Ideenfindung
Reine Forschung ohne Produkt- oder Feldbezug
Einmalige Integration ohne Ambition für ein wiederholbar lieferbares Produkt
Ungerichtete Personalaufstockung
Umsetzung ohne Produktbefugnis
Rechtsberatung, Zertifizierung, Konformitätsbewertung oder ein garantiertes Ergebnis

Was ich baue — und was außerhalb des Mandats bleibt

Hyperion verantwortet das Produktführungsmandat und nur die praktischen Arbeiten, die ausdrücklich im Umfang benannt sind. Ihr Team behält dauerhaft die Produktverantwortung und die Verantwortung für die umfassendere Umsetzung. Rechtsberatung, Konformitätsbewertung, Penetrationstests und vollständige Arbeiten zur funktionalen Sicherheit bleiben bei qualifizierten Spezialisten.

Warum nicht einstellen?

Stellen Sie ein, wenn das Mandat stabil ist, die Rolle dauerhaft besteht und Sie auf die richtige Person warten können. Nutzen Sie Hyperion, wenn die unmittelbare Entscheidung nicht warten kann, die dauerhafte Rolle noch unklar ist oder Sie Evidenz brauchen, bevor Sie langfristig Kapazität aufbauen. Das Mandat kann auch die Entscheidungsrechte und das Anforderungsprofil definieren, die Ihrem Team bleiben.

Bringen Sie die Entscheidung mit, die nicht ohne Verantwortlichen bleiben darf.

In einem 30-minütigen Erstgespräch klären wir die Entscheidung, die fehlende Evidenz und ob das Mandat zu Hyperion passt — oder sagen offen, dass dies nicht der Fall ist.

Mohammed führt jedes Mandat persönlich. Umfang und Kapazität werden bestätigt, bevor Arbeit angenommen wird.

Produkt besprechen Review der Produktentscheidung

30 Minuten · unverbindlich