Hyperion Physical AI Decision Lab
The Decision Foundry ist Hyperions geplantes Labor für Industrial und Physical AI: eine rekonfigurierbare Umgebung, in der Produktwert, Systemgrenzen, Modellverhalten, menschliche Entscheidungsbefugnis, Fehlerbehebung und die für den nächsten Schritt erforderlichen Nachweise geprüft werden.
Konzept in Entwicklung
Die physische Einrichtung ist noch nicht in Betrieb. Der aktuelle Nachweis besteht aus ausführbaren digitalen Demonstrationen, gemessener Laborarbeit und Hyperion-eigener F&E. Die nachstehend beschriebenen Zonen und Missionen bleiben illustrativ, bis sie aufgebaut, getestet und anders gekennzeichnet sind.
Heute verfügbar
Dies sind aktuelle digitale Artefakte, Laborbeobachtungen und interne F&E — nicht die geplante physische Einrichtung. Jede Seite erläutert, was sie beweisen kann und was nicht.
Auralink
Vorproduktion · Hyperion-eigene F&E. Eine überprüfbare Referenzimplementierung — keine Kundenbereitstellung und keine Behauptung kommerzieller Ergebnisse.
Reachy Mini + SO-101
Gemessen · simuliert · Trockenlauf. Evidenz aus realer Sensorik und Teleoperation bleibt von simulierter Autonomie und nicht ausgeführten Roboteraktionen getrennt.
Robotik-Evidenz prüfenAuf dem Teststand gemessen
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) · 128 GB LPDDR5X-8000 Unified Memory · Mediane von drei Läufen nach verworfenem Warm-up · kein Tuning
Vollständige Field Notes lesen06 · Heute verfügbar
Dies sind aktuelle digitale Artefakte, Laborbeobachtungen und interne F&E — nicht die geplante physische Einrichtung. Jede Seite erläutert, was sie beweisen kann und was nicht.
Demonstration ausführenDas Leistungsversprechen
Eine Modelldemonstration fragt, ob ein bestimmtes Verhalten unter ausgewählten Bedingungen funktionieren kann. The Decision Foundry fragt, ob das vollständige Produkt voranschreiten sollte. Kundennutzen, Intelligenz, Hardware, Software, Sicherheit, Betrieb und Wirtschaftlichkeit werden gemeinsam bewertet. Ein überzeugendes Ergebnis ist noch kein bestandenes Gate: Die Evidenz entscheidet über fortfahren, neu ausrichten, sequenzieren oder stoppen.
Ein vernetztes System
Das Product System steuert, warum und wann das Produkt voranschreitet. Die Physical-AI-Systemarchitektur steuert, wie sich das System im Betrieb verhält.
Product System
Strategie → Discovery → Produktisierung → Markteinführung → Skalierung
Fünf Entscheidungstore bestimmen, wann das Produkt voranschreiten darf. Sechs Entscheidungsperspektiven prüfen, ob die Evidenz die Schwelle für die aktuelle Entscheidung erfüllt.
Physical-AI-Laufzeit
Erfassen → Verbinden → Rechnen → Schlussfolgern → Handeln → Orchestrieren
Vertrauen, Safety und Cybersicherheit umschließen jede Schicht.
Evidenzrückführung
Vorfälle, Abweichungen im Feld, technische Erkenntnisse oder wirtschaftliche Faktoren können eine frühere Entscheidung wieder öffnen. Nichts schreitet automatisch voran.
Die Besuchermission
Vorgeschlagene Laborzonen
Verfolgen Sie eine klar begrenzte Initiative von der erklärten Absicht bis zu einem überprüfbaren Entscheidungsprotokoll. Dabei löst sich die Architektur rund um das auf, was beobachtet, autorisiert und nachgewiesen werden muss.
Beabsichtigte Nutzung, verantwortliche Person, Systemgrenze, Akzeptanzschwelle und Abbruchkriterium benennen, bevor ein Modell ausgewählt wird.
Ergebnis: EntscheidungsvertragDie deklarierte Ausgangslage beobachten, Feldsignale mit gesteuertem Wissen verbinden und Optionen vergleichen — Quellen, Unsicherheit und Betriebskontext bleiben sichtbar.
Ergebnis: abgegrenzter VorschlagSchema-, Positivlisten-, Richtlinien- und Autoritätsprüfungen bestimmen, ob ein Vorschlag die deterministische Steuerung erreichen darf. Mehrdeutigkeit oder unsichere Absicht endet hier.
Ergebnis: AutorisierungsprotokollEine klar begrenzte Aktion ausführen, eine deklarierte Abweichung einbringen, die Reaktion von Bedienperson und System beobachten und nachweisen, dass Degradations-, Stopp- und Rollback-Pfade funktionieren.
Ergebnis: beobachtetes SystemverhaltenDas Ergebnis mit Akzeptanz- und Abbruchschwellen vergleichen. Evidenz und offene Annahmen dokumentieren und fortfahren, neu ausrichten, sequenzieren oder stoppen empfehlen.
Ergebnis: Gate-Protokoll des Product SystemIllustrative Architektur
Ändern Sie eine Bedingung. Das Modell darf interpretieren und vorschlagen; die Systemgrenze entscheidet, was als Nächstes geschieht.
Mistral-first. Systemisch begrenzt.
Hyperion prüft Mistral zuerst für Sprache, multimodales Verständnis, Spracheingabe, Retrieval und Modellanpassung und testet die Auswahl anschließend gegen Aufgabe, Bereitstellungsgrenze, Lizenz, Region, Latenz, Kosten und Evaluationsdatensatz. Die einfachste ausreichende Antwort können dennoch Regeln, Suche, ein kleineres Open-Weight-Modell, ein anderes Modell oder kein LLM sein.
Verfügbare Fähigkeit
Ausgewählte Ministral- und Voxtral-Modelle können klar begrenzte Bild-, Sprach-, Audio- und Bedienereingaben am Edge oder über verwaltete Endpunkte interpretieren.
Verfügbare Fähigkeit
OCR, Embeddings, Retrieval und Search Toolkit verbinden Dokumente, Vorfälle und technisches Wissen mit überprüfbaren Quellen. OCR bleibt Dokumentenverständnis — kein sicherheitskritischer Entscheider.
Verfügbare Fähigkeit
Strukturierte Generierung vergleicht Optionen, macht Unsicherheit sichtbar und fordert Werkzeuge aus einer Positivliste an. Die Ausführung der Funktion bleibt Verantwortung der Entwickler.
Public Preview
MCP Connectors und dauerhafte Workflows können Werkzeuge, Daten und menschliche Kontrollpunkte koordinieren. Preview-Schnittstellen erfordern Evaluierung und Change Control vor dem Produktionseinsatz.
Evidenzgesteuert
Prompting und RAG kommen zuerst. Fine-Tuning, Distillation, individuelle SLMs oder Forge folgen nur, wenn ein versionierter Evaluationsdatensatz Bedarf und Lebenszyklusaufwand belegt.
Konfigurationsabhängig
Eine verwaltete API, ein ausdrücklich konfigurierter regionaler Endpunkt oder kundengesteuerte Open-Weight-Inferenz kann gewählt werden, sofern Modellverfügbarkeit, Lizenz, Datenresidenz und Infrastruktur es erlauben.
Kein direkter Weg vom Modell zur Maschine
In der Foundry-Architektur ist keine Mistral-Antwort ein direkter Befehl an SPS, Roboter, Ladegerät oder Fahrzeug. Ein Vorschlag muss Schemavalidierung, eine typisierte Positivliste, Richtlinien- und Autoritätsprüfungen sowie deterministische Steuerung durchlaufen. Eine unabhängige Safety-Funktion kann die Aktion ablehnen oder stoppen und bleibt außerhalb der Modellautorität.
Zugangsabhängige Exploration
Robostral Navigate und Mistrals Forschung zur physischen Welt sind Explorationstracks — keine aktuellen Hyperion-Integrationen. Sie bleiben experimentell, bis Zugang, Lizenz, Hardware, Safety Review und gemessene Ergebnisse feststehen.
Hyperion Consulting ist unabhängig von Mistral AI. Verweise auf Modelle und Dienste von Mistral bedeuten keine Empfehlung, Förderung, Zertifizierung, keinen Reseller-Status, keine Partnerschaft und keinen besonderen Zugang. Die Nationalität eines Anbieters allein begründet weder Datenresidenz noch Souveränität oder regulatorische Konformität.
In der offiziellen Mistral-Dokumentation prüfen
Erste Missionspakete
Jede Mission beginnt als geplant und illustrativ. Sie wird erst dann gemessen, wenn die Referenzzelle existiert, das Protokoll veröffentlicht und das Ergebnis reproduzierbar ist.
Maschinenzustand und einen gesteuerten Wartungsbestand lesen, stützende Passagen zeigen, Unsicherheit benennen und einen begrenzten Arbeitsauftrag vorschlagen — ohne Geräte autonom zu diagnostizieren oder Steuerbefehle auszugeben.
Geplant · illustrativ bis zur Inbetriebnahme
Dem System eine mehrdeutige oder unsichere Anweisung geben. Intelligenz darf vorschlagen oder sich enthalten; typisierte Schnittstellen, Richtlinienautorität und unabhängige Safety bestimmen, ob überhaupt etwas die Steuerung erreicht.
Geplant · illustrativ bis zur Inbetriebnahme
Externe Konnektivität unterbrechen und lokale Inferenz, zwischengespeichertes Wissen sowie deterministischen Fallback anhand deklarierter Anforderungen für degradierten Betrieb beobachten.
Geplant · illustrativ bis zur Inbetriebnahme
Wahrnehmung und gelerntes Verhalten mit Blendung, Verdeckung, unbekannten Teilen, Drift und Arbeitsplatzvarianten herausfordern, um die validierte Grenze offenzulegen — nicht zu verbergen.
Geplant · illustrativ bis zur Inbetriebnahme
Eine Revision in der Simulation testen, auf einem kontrollierten Asset freigeben, nur bei eingehaltenen Akzeptanzschwellen ausweiten und andernfalls zurückrollen.
Geplant · illustrativ bis zur Inbetriebnahme
Branchen-Missionspakete
Die ersten drei entsprechen Hyperions veröffentlichten Branchenprioritäten. Intelligente Infrastruktur, Logistik und Verteidigung sind Forschungskontexte; ihre Veröffentlichung bedeutet keine Projekterfahrung mit Kunden in diesen Sektoren.
Primär
Inspektion, Manipulation, Taktzeit, Bedienereingriffe, degradierte Modi und wiederholbare Linienbereitstellung.
Primär
Grenzen zwischen Fahrzeug, Edge und Cloud; Verbindungsverlust; stufenweise OTA-Änderungen; Flottenbeobachtbarkeit und Rollback.
Primär
Lokale Autonomie, Koordination von Assets und Flotten, Offline-Betrieb, Wiederherstellung nach Vorfällen und Betriebskosten.
Forschung
Verteilte Sensorik, Autorität mehrerer Eigentümer, Datenschutz, Cybersicherheit, Kontinuität und Anforderungen öffentlicher Dienste.
Forschung
Ausnahmen, Übergabe an Menschen, gemischte Flotten, Standortvarianz, Auslastung und wiederholbare Bereitstellung.
Forschung · begrenzt
Nicht klassifizierte, nicht-kinetische und nicht auf Zielerfassung ausgerichtete Missionen mit öffentlichen oder synthetischen Daten. Keine Waffenzielführung oder autonomen tödlichen Entscheidungen.
Evidenzpass
Eine Demonstration ist nur dann nützlich, wenn ein Käufer erkennen kann, was unter welchen Bedingungen geschehen ist und was das Ergebnis nicht beweist.
Das Protokoll reist mit dem Ergebnis
Fragestellung · beabsichtigte Nutzung · Herkunft und Rechte der Daten · Revisionen von Modell, Prompt, Werkzeug, Firmware und Datensatz · Betriebsbedingungen · Autoritätsgrenze · Akzeptanz- und Abbruchschwellen · erwartetes und beobachtetes Ergebnis · Fehler · Einschränkungen · Reproduktionsdatum · was der Lauf nicht beweist
JARVIS · Lab OS
JARVIS lässt Besucher den Systemzustand beobachten, ein begrenztes Szenario belasten, Entscheidungen vergleichen und das Ergebnis anhand zitierter Evidenz erklären. Es darf synthetisieren und vorschlagen; es darf keine Akzeptanzschwelle aufheben, kein System zertifizieren und keine unsichere physische Aktion autorisieren.
JARVIS nach der Foundry fragenHeute verfügbar
Dies sind aktuelle digitale Artefakte, Laborbeobachtungen und interne F&E — nicht die geplante physische Einrichtung. Jede Seite erläutert, was sie beweisen kann und was nicht.
Automatisierungs- und Sicherheitsbeobachtungen aus einem Bild; kein Standort-Audit, keine technische Bewertung und keine Zertifizierung.
Demonstration ausführenEin Modell beschreibt, was eine industrielle Inspektionsschicht markieren könnte; kein validierter Fehlerdetektor und keine Messung der Produktionsqualität.
Demonstration ausführenQuellenbasierte allgemeine Informationen zum EU AI Act; keine Rechtsberatung und keine Konformitätsbewertung.
Demonstration ausführenEine Selbsteinschätzung zu Daten, Sensoren, Konnektivität, ML-Bereitschaft und Governance; kein Audit Ihrer Systeme und kein validierter Reifegrad-Benchmark.
Demonstration ausführenEine erste Amortisationszeit und 3-Jahres-Spanne aus sechs Eingaben; kein Angebot, keine Anbieterempfehlung und keine technische Schätzung.
Demonstration ausführenEin Modell liest eine Sensor-CSV und entwirft plausible Anomalien und einen Plan; kein trainiertes Wartungsmodell und keine Grundlage für Wartungsentscheidungen.
Demonstration ausführenAuf dem Teststand gemessen
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) · 128 GB LPDDR5X-8000 Unified Memory · Mediane von drei Läufen nach verworfenem Warm-up · kein Tuning
qwen3:30b-a3b — 82.3 t/s · gpt-oss:20b — 38.6 t/s · devstral:latest — 14 t/s · mistral-small:latest — 13.8 t/s. Dies sind konfigurationsgebundene Beobachtungen, kein standardisierter Benchmark und keine Leistungsgarantie.
Vollständige Field Notes lesenReachy Mini + SO-101
Gemessen · simuliert · Trockenlauf. Evidenz aus realer Sensorik und Teleoperation bleibt von simulierter Autonomie und nicht ausgeführten Roboteraktionen getrennt.
Robotik-Evidenz prüfenAuralink
Vorproduktion · Hyperion-eigene F&E. Eine überprüfbare Referenzimplementierung — keine Kundenbereitstellung und keine Behauptung kommerzieller Ergebnisse.
So funktioniert das Gesamtsystem
Wählen Sie eine Stufe, um dem System durchgängig zu folgen.
01 / 08Gerät und Steuerung
Sensorik & Umgebung. Die physische Welt, erfasst — Kameras, Tiefe, Radar und OT-Signale.
So entwickeln wir das02 / 08Embedded-Plattform
Embedded-Plattform. Eine echtzeitfähige, deterministische, sicher aktualisierbare Edge-Laufzeit.
So entwickeln wir das03 / 08Wahrnehmung und Robotik
Wahrnehmung. Kartierung, Erkennung und Weltzustand, auf dem Gerät aufgelöst.
So entwickeln wir das04 / 08Intelligenz und Wissen
Intelligenz. Open-Weight-Modelle und VLM/VLA-Policies schlagen eine Aktion vor.
So entwickeln wir das05 / 08Gerät und Steuerung
Deterministische Regelung. Ein deterministischer Regler macht aus einem Vorschlag einen präzisen Befehl.
So entwickeln wir das06 / 08Vertrauen, Sicherheit und Cybersicherheit
Sicherheit & Cybersicherheit. Eine unabhängige Grenze akzeptiert oder blockiert jeden Befehl.
So entwickeln wir das07 / 08Wahrnehmung und Robotik
Physische Aktion. Der validierte Befehl bewegt die Maschine in der realen Welt.
So entwickeln wir das08 / 08Orchestrierung und Betrieb
Betrieb & Flotte. Telemetrie fließt zurück in den Betrieb; das System verbessert sich über eine Flotte.
So entwickeln wir dasEigene F&E-Portfolio
Hyperion-eigene Ventures in unterschiedlichen Reifegraden halten Produkt-, Architektur- und Evidenzfragen konkret. Reifegradkennzeichnungen sind explizit; keines wird als Kundenbereitstellung dargestellt.
Die Koordinationsebene für physische KI
Erprobt: IntegrationZuverlässigkeit
KI-gestützte Produktmanagement-Intelligenz
Erprobt: ArchitekturIntegration
KI-gestützte VC-Intelligence
Erprobt: DatenArchitektur
Fahrzeugintelligenz-Plattform
Erprobt: IntegrationArchitektur
Kreative KI-Superassistenz
Erprobt: ArchitekturIntegration
Der regulatorische Schutzschild
Erprobt: GovernanceDaten
KI-gestütztes Business-Betriebssystem
Erprobt: ArchitekturDaten
Statische Analyse für KI-generierten Code
Erprobt: GovernanceZuverlässigkeit
KI-Einführungs-Copilot für europäische KMU
Erprobt: GovernanceDaten
KI-gestützte Enterprise-Transformationsintelligenz
Erprobt: GovernanceArchitektur
Entscheidungsinstrumente
Die Foundry nutzt dieselben kanonischen Product-System-, Architektur- und Entscheidungswerkzeuge wie ein Mandat.
Die Systemarchitektur von der Sensorik bis zum Betrieb, umschlossen von Vertrauen und Safety.
Bereitstellungsanforderungen einer Hardwareplattform-Klasse zuordnen.
Ein erstes Wirtschaftlichkeitsmodell für eine Robotikzelle.
Das System über Architektur, Daten, Betrieb und Governance hinweg prüfen.
Kuratierte Roboter-Apps, Datensätze, Richtlinien und Agenten aus dem offenen Ökosystem prüfen.
Kommerzieller Weg
The Decision Foundry ist eine Umgebung innerhalb der drei bestehenden Hyperion-Mandate — keine vierte Leistungskategorie.
Eine folgenreiche Produktentscheidung evidenzbasiert treffen. Sie erhalten ein Entscheidungs-Memorandum für die Geschäftsführung, eine Evidenz- und Risikokarte sowie einen priorisierten 90-Tage-Plan.
Ein Physical-AI-Produkt vom aktuellen Stand bis zum nächsten benannten Evidenz-Gate führen — mit vereinbarten Artefakten, Akzeptanznachweisen und Übergabe.
Fractional-CPO- oder Head-of-Product-Führung für Produktrichtung, Architekturentscheidungen, operativen Rhythmus und Kompetenztransfer einbetten.
Fragen zur Decision Foundry
Nein. Die physische Einrichtung befindet sich in der Konzeptentwicklung und ist nicht in Betrieb. Aktuelle digitale Demonstrationen, gemessene Laborarbeit und Hyperion-eigene F&E werden separat gekennzeichnet.
Es wird keine Partnerschaft und kein besonderer Zugang behauptet. Hyperion ist eine unabhängige, Mistral-first-Beratung und prüft Modell, Lizenz, regionale Eignung und Bereitstellungsform für jede Umsetzung.
Nein. Modellausgaben sind Vorschläge, die Schema-, Positivlisten-, Richtlinien- und Autoritätsprüfungen passieren müssen, bevor deterministische Steuerung greift. Unabhängige Safety bleibt außerhalb der Modellautorität.
Nein. Sie ersetzt keine Spezialisten für Recht, Safety, Cybersicherheit, Konformitätsbewertung oder Zertifizierung. Sie schafft Produkt- und Architekturevidenz für eine klar begrenzte Entscheidung.
Ein klar begrenztes Entscheidungsprotokoll: beobachtete Evidenz, ungelöste Annahmen, Einschränkungen und eine Empfehlung zum Fortfahren, Neuausrichten, Sequenzieren oder Stoppen.
Fertigung, Automotive und Energie sind die primären Kontexte. Intelligente Infrastruktur, Logistik und Verteidigung sind ausdrücklich als Forschungskontexte gekennzeichnet; ihre Veröffentlichung bedeutet keine Projekterfahrung mit Kunden in diesen Sektoren.
Eine festgefahrene Initiative mitbringen
In einem 30-minütigen Fit-Gespräch identifiziert Mohammed die Entscheidung, die fehlende Evidenz und ob eine Foundry-Mission oder eines der drei Hyperion-Mandate passt — oder sagt offen, wenn es nicht passt.
30 Minuten · unverbindlich · Mohammed führt jedes Gespräch