ADAS-Wahrnehmung, Software-Defined Vehicles, fahrzeugseitige Edge-Inferenz und EV-Ladeinfrastruktur
17+ Jahre Aufbau von Automotive-KI-Systemen bei Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance und durch Auralink. Stellvertretender Geschäftsführer, Connected Car Services, Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance — NissanConnect in 39 Ländern und 4M+ Nutzern deployt, darunter das Headunit mit integriertem Google Android Automotive (OpenR Link). Auralink gebaut: 400+ Microservices und ca. 20 KI-Agenten für EV-Ladeorchestrierung, BESS-Koordination und Netzausgleich (arXiv-Preprint 2603.08736). Vectis AI ergänzt OBD-II- und ESP32-Fahrzeug-Edge-Inferenz. Wir arbeiten nach ISO 26262, ISO 21448 SOTIF, UNECE R155 Cybersicherheit, UNECE R156 OTA und AUTOSAR.
Der Gründer hat Automotive-KI auf OEM-Niveau ausgeliefert — während 17+ Jahren bei der Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance — nicht als Berater, der von der Seite rät, sondern als der Architekt, der die Systemdokumente schreibt und Pull Requests prüft. Hyperions Advise/Build/Train-Engagement bringt dieselbe operative Disziplin in Ihr Programm: ADAS-Wahrnehmungs-Redesign für ASIL-Dekomposition, ECU-Edge-Inferenz-Optimierung unter AUTOSAR, fahrzeugseitige Copilot-Architektur unter R155 und EV-Ladenetz-Orchestrierung. Wir bringen ISO 26262, ISO 21448 SOTIF und UNECE R155/R156-Disziplin von Tag eins an — nicht als nachträgliches Compliance-Add-on.
KI spielt auf jeder Stufe der Fahrzeugfähigkeit eine andere Rolle. Wir entwickeln für die Kategorie, die Sie tatsächlich bauen.
Konnektivität, Telemetrie, Remote-Dienste und Cloud-Integration.
Zentrale Compute, entkoppelte Software, serviceorientierte Architektur, OTA und Lebenszyklus.
Kontextbezogene KI, multimodale Assistenten, Vorhersage und On-Device-Intelligenz.
Wahrnehmung, Lokalisierung, Planung, Steuerung, Validierung und Laufzeitsicherheit.
Die Arbeit am vernetzten Fahrzeug stützt sich auf die Erfahrung des Gründers in der Renault–Nissan–Mitsubishi-Allianz (Deputy GM, Connected Car Services). Hyperion unterstützt Architektur, Engineering und Production-Readiness — nicht die Eigentümerschaft eines Programms für autonomes Fahren.
Basierend auf häufigen Branchenanforderungen
Vier Wochen für ein Strategiedokument, einen Business Case, ein ROI-Modell und einen 12-Monats-Ausführungsplan — ausgerichtet auf Industriebetreiber, bei denen OEE, Sicherheitsregime-Zeitpläne und physische Systembeschaffungszyklen die wirklichen Einschränkungen sind
Zwölf Wochen zur Härtung eines Edge- oder Embedded-KI-Pilots, der vor der Produktion steckt — auf eingeschränkter Hardware, innerhalb von Sicherheitsenveloppen, unter Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen, die der Pilot nie erfüllen sollte
Zwölf Wochen zu einem produktionstauglichen Multi-Agenten-System, das als Software- und Steuerungsebenen-Komplement für Ihren cyber-physischen Stack dient — Flottenintelligenz, SCADA-angrenzende Orchestrierung oder autonome Operationen — mit dem Eval-Harness, dem Observability-Stack und der SRE-Übergabe
Zwölf bis vierundzwanzig Wochen zur Risikoklassifizierung Ihrer KI-Systeme, Durchführung der Konformitätsbewertung, Erstellung der Anhang IV-Technischen Dokumentation und Einrichtung der Marktüberwachung — mit besonderer Tiefe für Anhang III-Hochrisikokategorien für autonome, industrielle und Robotik-Einsätze
Die für diese Branche relevantesten Full-Stack-Physical-AI-Schichten.
Ein 30-Minuten-Call reicht aus, um zu diagnostizieren, ob Ihre KI-Initiative aus branchenspezifischen Gründen blockiert ist — und was dagegen zu tun ist.