Produkt- und Architekturfähigkeiten

Ein Physical-AI-Produkt. Jede kritische Schicht.

Physical AI ist weder ein Modell noch ein Stapel von Anbietern. Es ist ein Produktsystem über Hardware, Software, Daten, KI, Steuerung, Menschen und Betrieb. Hyperion verbindet diese Ebenen in Produkt-, Lösungs-, System- und Softwarearchitektur.

Hyperion positioniert sich nicht als allgemeines Engineering-Team. Technische Kompetenz dient dazu, bessere Produktentscheidungen zu treffen, Annahmen zu hinterfragen, Evidenz zu definieren und die für das Mandat erforderlichen Spezialisten zu koordinieren.

Was erfahrene Produktführung übernehmen kann

Über alle Entscheidungen, die ein Physical-AI-Produkt ausmachen.

Das Mandat kann ein begrenzter Experteneinsatz, eine Meilensteinmission, wiederkehrende Fractional-CPO-Verantwortung oder eine Interim-Head-of-Product-Übergabe sein. Dies sind Fähigkeitsbereiche, keine zusätzlichen Angebote.

  1. Strategie & Chance

    Kundenproblem, Marktposition, Geschäftsmodell, Produktthese, Portfolioentscheidungen, Investitionslogik und den nächsten Evidenzbedarf definieren.

  2. Discovery & Evidenz

    Kunden-, Betreiber- und Feld-Discovery führen; Unsicherheit in prüfbare Annahmen, entscheidungsfähige Evidenz und eine umsetzbare Produktgrenze übersetzen.

  3. Entwicklung & Produktisierung

    Roadmap, Architektur, KI-Evaluation, Hardware, Software, Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Betrieb verbinden, damit aus einem System ein verlässliches Produkt wird.

  4. Launch & Go-to-Market

    Positionierung, Packaging, Preislogik, Marktzugang, Readiness-Gates, Launch-Governance und Feldfeedback gestalten.

  5. Plattformen, Produktfamilien & Ökosysteme

    Festlegen, was über Produkte, digitale Plattformen und zweiseitige Märkte geteilt wird oder variiert – einschließlich Schnittstellen, Governance, Wirtschaftlichkeit und Partnerrollen.

  6. Übergang & Produktbetriebsmodell

    Prioritäten, Entscheidungsrechte, Teamschnittstellen, Produktkadenz und Nachfolge stabilisieren und einem dauerhaften Owner ein prüfbares System übergeben.

Vier Kompetenzen, ein Zweck

Kompetenz heißt hier die Fähigkeit, eine Entscheidung zu treffen und zu verantworten — kein Katalog verkäuflicher Technologien. Die Domänen weiter unten auf der Seite sind die Felder, in denen diese vier ausgeübt werden.

  • Verantwortung für die Produktentscheidung

    Die folgenreichen Produkt- und Architekturentscheidungen halten: was das Produkt leisten muss, was es nicht tun darf, welche Option gewählt wird und auf welcher Evidenz. Das ist die Kompetenz; alles andere existiert, um ihr zu dienen.

  • Architektursouveränität über das Gesamtsystem

    Ein vollständiges Physical-AI-System lesen — Hardware, eingebettete Regelung, Software, Daten, Modelle, Sicherheit und Feldbetrieb — gut genug, um zu sehen, wo eine Wahl in einer Schicht zur Randbedingung in einer anderen wird, und um die Antwort einer Spezialistin zu prüfen statt sie zu übernehmen.

  • Gestaltung von Evidenz und Reifegrad

    Entscheiden, was beobachtet sein müsste, bevor ein System weitergehen darf: die Akzeptanzschwelle, die Prüfungen, die sie entscheiden, welche Evidenzklassen zählen und unter welchen Bedingungen die Arbeit endet.

  • Orchestrierung spezialisierter Umsetzung

    Die von einem Mandat benötigten Spezialistinnen und Spezialisten abgrenzen, briefen und koordinieren — mit offengelegter Rolle. Hyperion hält die Entscheidung und die Akzeptanzschwelle; umgesetzt wird von Ihrem Team oder von benannten Partnern.

Vertrauen, Sicherheit und Cybersicherheit

  1. L5Orchestrierung und Betrieb

    Eine Flotte über Edge und Cloud betreiben, überwachen und wiederherstellen.

    vLLM · TensorRT · fleet ops

  2. L4Intelligenz und Wissen

    Vision-Language-Action-Modelle, Open-Weight-Intelligenz und industrielles Wissen.

    Mistral · VLM/VLA · industrial RAG

  3. L3Wahrnehmung und Robotik

    Sehen, Kartieren, Planen und Bewegen in der physischen Welt.

    ROS 2 · SLAM · Isaac Sim

  4. L2Embedded-Plattform

    Das Software-Fundament vom Kernel bis zur Flotte, das ein Gerät zuverlässig macht.

    Linux · Yocto · PREEMPT_RT · OTA

  5. L1Gerät und Steuerungground

    Sensoren, Aktoren und deterministische Steuerung an der physischen Edge.

    Sensors · MCU/PLC · OPC-UA · CAN

Verankert in der Engineering-Umsetzung: Embedded- und Edge-Systeme, Robotik und VLM/VLA, Open-Weight-Modelle, industrielles RAG und Wissen, Sicherheit und Security — die Tiefe, um Produktisierung glaubwürdig zu führen.

Der vollständige Physical-AI-Stack — eingebettete Grundlagen an der Basis, hinauf über Wahrnehmung, Intelligenz und Betrieb, mit einer Hülle aus Vertrauen, Sicherheit und Cybersicherheit um jede Schicht.

Wo diese Entscheidungen ausgeübt werden

Quer durch das offene Physical-AI-Ökosystem

Die Muster für Wahrnehmung, Steuerung und Autonomie, mit denen wir arbeiten — dargestellt anhand offener Robotik-Plattformen.

  • Pixel-Art-Illustration einer Roboterzelle, die Teile auf einem Förderband mit einer Wahrnehmungsschicht inspiziert.

    Roboterzellen

    Inspektions- und Manipulationszellen, erfasst von einer Wahrnehmungsschicht.

  • Pixel-Art-Illustration eines Ladenetzes einer autonomen Flotte, dessen Energiestände von einer Überwachungsschicht erfasst werden.

    Flotten & Ladeinfrastruktur

    Energie- und Bereitschaftsüberwachung über eine autonome Flotte hinweg.

  • Pixel-Art-Illustration eines autonomen Bodenfahrzeugs, das mit einem vorausschauenden Wahrnehmungsscan navigiert.

    Bodenfahrzeuge & AGVs

    Navigation und vorausschauende Wahrnehmung für mobile Bodenplattformen.

SLM, RAG oder keines von beiden?

Überführen Sie Aufgabe, Evidenz und Betriebsgrenzen in eine möglichst einfache Modellstrategie und einen Entscheidungsbrief.

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