Software-Defined Charging
Eine KI-native, Edge-first EV-Ladeplattform für eine Branche, die jährlich 25–30 Mrd. $ durch vermeidbare Ausfälle verliert. 319 Microservices, ~20 KI-Agenten, 40+ Playbooks — Apache 2.0, kein Vendor Lock-in.
319 Microservices
~20 KI-Agenten
40+ Playbooks
72h+ Offline
Das Problem
Warum E-Mobilitaetsladen nicht funktioniert
Ladestationen sind teure Automaten — keinerlei Intelligenz am Edge. Die Branche verliert schätzungsweise 25–30 Mrd. $ jährlich durch Ausfälle, die eingebettete KI verhindern könnte.
Verbindung verloren, alles verloren. Kein Fallback, keine lokale Entscheidungsfindung — trägt zu 15–25% Ausfallzeiten in öffentlichen Netzwerken bei.
Jeder CPO baut seinen eigenen Stack. Keine Interoperabilität, keine geteilte Intelligenz — jeder Betreiber erfindet dasselbe kaputte Rad neu.
Wartung ist Notfallreparatur mit einer branchenweiten durchschnittlichen MTTR von über 96 Stunden. Störungen werden von verärgerten Fahrern entdeckt, nicht von prädiktiver KI.
So funktioniert es
Dreischichtige Intelligenzverteilung
AuralinkLM-675B (MoE) übernimmt Flottenanalysen, Modelltraining und Abrechnungsaggregation. Nur 5% der Rechenleistung — auf langfristiges Lernen über die gesamte Flotte ausgerichtet.
AuralinkLM-14B (INT4 GGUF) steuert standortweite Orchestrierung, vorausschauende Wartung und lokale KI-Inferenz — 13–15× niedrigere Latenz als Cloud-Inferenz. 30% der Rechenleistung.
AuralinkLM-0.5B (INT4) führt Fehlererkennung, Lastverteilung und Sitzungsmanagement pro Ladepunkt ohne Netzwerkabhängigkeit aus. 65% der Rechenleistung — 72h+ autonomer Betrieb.
Leistung
Forschungsvalidierte Leistung auf einem 18.000-Incident-Testkorpus
87,6%
Diagnosegenauigkeit (F1=0,862)
28–48ms
Edge-Inferenz-Latenz (P50 TTFT)
72h+
Autonomer Offline-Betrieb
78%
Autonome Incident-Lösung
47 Pkt.
Genauigkeitsgewinn ggü. Basismodellen
4–8h
Durchschnittliche Reparaturzeit (vs. 96h)
Vertiefung
Vertiefen Sie sich in die Auralink-Architektur. NDA fuer den Zugang erforderlich.
Diese Dokumente enthalten proprietaere Architekturdetails, Benchmarks und Implementierungsspezifika. Eine kurze NDA schuetzt beide Parteien.
Marktanalyse, Wertversprechen und Wettbewerbspositionierung der Auralink SDC Plattform.
Wissenschaftliche Analyse von Edge AI fuer EV-Laden: Architekturen, Benchmarks und neue Beitraege.
Vollstaendige Systemarchitektur: 319 Microservices, KI-Agenten-Framework, Deployment-Topologie und Integrationsprotokolle.
Quellcode
Sehen Sie die GitHub-Repositories und HuggingFace-Modelle ein. Erfordert zunaechst die NDA-Annahme.
Bitte unterzeichnen Sie zuerst die NDA, bevor Sie Code-Zugang anfordern.
Partnerschaft
Wir suchen CPO-Partner für den Einsatz auf Live-Netzen. OCPP 2.0.1-konform, Apache 2.0-lizenziert — kein Lock-in, keine proprietäre Hardwareabhängigkeit.
Setzen Sie Auralink in Ihrem Ladenetzwerk ein. Vollständige OCPP 2.0.1-Unterstützung, Plug-and-Play mit ABB Terra AC-Ladestationen und den meisten OCPI 2.2.1-kompatiblen Geräten.
Integrieren Sie AuralinkLM-Modelle und das Agenten-Framework in Ihre Ladeprodukte. API-first-Design, Docker-nativ, mit ISO 15118-Integrationsunterstützung.
Testen, beitragen und die Zukunft des intelligenten Ladens mitgestalten. Apache 2.0-Lizenz — vollständige Plattform mit 319 Microservices, KI-Modellen und Agenten-Framework.
Zeitplan
Auralink wird nach Integrationstests mit realer Hardware schrittweise als Open Source veroeffentlicht.
Plattform vollständig: 319 Microservices, AuralinkLM-Familie (675B/14B/0.5B), HMAO-Agenten-Framework, OCPP 2.0.1-Protokollstack (7.085 Zeilen), trainiert auf 176.041 Domänenbeispielen.
Realer Einsatz mit CPO-Partnern. Validierung an ABB Terra AC-Ladestationen, OCPP 2.0.1 Live-Netzwerktests und Edge-Hardware-Benchmarks auf AMD Ryzen AI Max+.
H1 2026-Meilensteine: OCPP 2.1-Zertifizierung, ISO 15118 Plug & Charge, V2G-Orchestrierung, verbesserte Flottenanalysen. Begrenzte Open-Source-Veröffentlichung für Community-Tests.
Vollständige Plattformveröffentlichung unter Apache 2.0. Alle Microservices, AuralinkLM-Modelle auf HuggingFace, Agenten-Framework und Protokollstacks — Community-getriebene Entwicklung.
Bauen Sie EV-Infrastruktur für die Produktion oder Edge-KI-Systeme? Unsere Beratungsleistungen umfassen Pilotvalidierung, Produktionsdeployment und KI-Systemintegration.
70% der KI-Piloten erreichen nie die Produktion. Holen Sie sich das Playbook für die 30%, die es schaffen.
Jederzeit abbestellbar. Kein Spam, niemals.