Cloud AI generiert Text. Physical AI steuert Fahrzeuge, kontrolliert Roboter und betreibt Fabriken. Andere Einschränkungen. Andere Architektur. Andere Expertise erforderlich.
NVIDIAs Jensen Huang erklärte auf der CES 2026: 'Der ChatGPT-Moment für Physical AI ist da.' Der Übergang von Cloud zu Physical AI beschleunigt sich.
100ms Reaktionszeit ist eine Ewigkeit bei autonomen Fahrzeugen. Ihre Cloud-first-Architektur kann Echtzeit-Anforderungen nicht erfüllen.
Edge-Geräte können nicht 'nochmal versuchen', wenn die Inferenz scheitert. Physical AI erfordert Zuverlässigkeit, die Demo-Software nicht liefert.
Physical AI Systeme interagieren mit der realen Welt—Halluzinationen sind nicht peinlich, sie sind gefährlich.
Ein strukturierter Ansatz zum Deployment von KI in der physischen Welt—von der Use-Case-Entdeckung bis zum Produktions-Deployment auf Edge-Geräten, Robotern und autonomen Systemen.
Physical AI Use-Case-Identifikation. Bestimmen, wo KI in der physischen Welt Wert schafft. Edge vs. Cloud vs. Hybrid Architekturentscheidungen.
Edge AI Architektur-Design. Hardware-Auswahl, Modelloptimierung, OTA-Update-Strategie. Failsafe und Fallback-Design für sicherheitskritische Systeme.
Modellentwicklung optimiert für Edge-Deployment. Sensor Fusion Strategie. Simulations- und Test-Frameworks für Physical AI Validierung.
Produktions-Deployment auf Edge-Geräten. MLOps für Physical AI. Sicherheitszertifizierung und regulatorische Compliance.
Ein strukturierter Ansatz zum Deployment von KI in der physischen Welt, entwickelt aus praktischer Erfahrung beim Aufbau von Connected Vehicles bei Renault-Nissan und Edge AI Systemen bei Cisco. Designed für die Einschränkungen, die Physical AI fundamental anders machen.
Sie bauen Systeme, bei denen KI physische Geräte steuert—Fahrzeuge, Roboter, Industrieausrüstung, Edge-Appliances. Sie verstehen, dass Cloud AI Architektur sich nicht auf die physische Welt übertragen lässt. Sie brauchen Expertise, die sowohl KI als auch Embedded Systems umfasst, von jemandem, der Echtzeit-Systeme im großen Maßstab gebaut hat.
Cloud AI (LLMs, Bildgenerierung) läuft in Rechenzentren mit reichlich Rechenleistung, hoher Latenztoleranz und graceful degradation. Physical AI läuft auf Edge-Geräten mit strikten Latenzanforderungen (Millisekunden, nicht Sekunden), begrenzter Rechenleistung und null Toleranz für Ausfälle. Andere Architektur, andere Expertise erforderlich.
Automotive (ADAS, autonome Fahrzeuge), Robotik (AMRs, Humanoide, Cobots), Fertigung (Qualitätsprüfung, Predictive Maintenance), Energie (Smart Grid, EV-Laden) und jede Domäne, in der KI physische Systeme in Echtzeit steuern muss.
Herstellerneutrale Beratung über NVIDIA (Jetson-Serie), Qualcomm (Snapdragon), Intel (Movidius) und Custom Silicon. Die Hardware-Auswahl hängt von Ihren spezifischen Einschränkungen ab: Energiebudget, Inferenzanforderungen, thermische Hülle und Kosten bei Skalierung.
Sicherheitszertifizierung (ISO 26262 für Automotive, IEC 62443 für Industrie) muss von Anfang an eindesignt werden, nicht nachträglich angeschraubt. Ich helfe Ihnen, regulatorische Wege zu verstehen, für Zertifizierung zu designen und die Dokumentations- und Test-Frameworks aufzubauen, die für die Genehmigung erforderlich sind.
Mit sorgfältiger Architektur. LLMs können Planungs- und Reasoning-Fähigkeiten bieten, aber der physische Control Loop muss harte Echtzeit-Garantien und deterministisches Verhalten haben. Wir entwerfen hybride Architekturen, in denen LLMs Entscheidungen informieren, aber sicherheitskritische Ausführung verifizierte, deterministische Systeme verwendet.
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