Forschungsreferenz · Quellcode- und Simulationsnachweise
Eine Physical-AI-Forschungsreferenz für die Koordination gemeinsam genutzter Ressourcen.
Entscheidungen über gemeinsam genutzte Ressourcen über Geräte-, Edge- und Cloud-Grenzen hinweg.
A neutral horizontal runtime and coordination substrate for physical agents across device, site, edge, and cloud boundaries. The reviewed record establishes source and simulation scope for a governed horizontal candidate and selected vertical packs; it does not establish physical deployment.
Documented research reference
Source through 2026-08-24
Inspectable artefacts
Explicit claim boundary
Brücke Business ↔ Technologie · Physical AI reference implementation
Pressure-tests product and architecture decisions against a real cross-domain Physical AI source system.
Dies ist eine Portfolio- und Quellinterpretation, keine Aussage über Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Every new physical-agent vertical can become another bespoke platform, multiplying integration, operations, support, and assurance cost.
Separate the reusable horizontal coordination substrate from vertical protocol ownership and keep final safety authority with the local controller.
Signed proposals, resource leases, policy and admission boundaries, local veto, authoritative readback, catalogues, conformance paths, and cross-domain simulation.
Runtime constraints and validation gaps reopen platform scope, supported-vertical claims, deployment obligations, release decisions, and product economics.
Quellcode-Evidenz
A neutral horizontal runtime and coordination substrate for physical agents across device, site, edge, and cloud boundaries. The reviewed record establishes source and simulation scope for a governed horizontal candidate and selected vertical packs; it does not establish physical deployment.
Der detaillierte technische Stand wird auf Englisch gepflegt.
Repository-Evidenz ist kein Nachweis für Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Das Problem
Die Systementscheidungen, die eine domänenübergreifende Koordinationsschicht explizit machen muss
EV-Laden, Robotik, Energie und Infrastruktur bringen jeweils eigene Protokolle und Autoritätsmodelle mit. Ein domänenübergreifender Standort braucht dennoch eine ausdrückliche Regel für die Zuteilung von gemeinsam genutzter Leistung, Raum, Zeit und Priorität, ohne diese Branchengrenzen aufzulösen.
Wenn eine Sicherheits- oder Ressourcenentscheidung von einem Cloud-Roundtrip abhängt, braucht der Entwurf einen definierten eingeschränkten Betriebsmodus. Auralink behandelt Edge-Kontinuität und lokale Sicherheitsautorität daher als zu validierende Architekturanforderungen, nicht als bereits belegte Verfügbarkeitsaussagen.
Ein Standort kann mehrere Anbieter-Stacks mit unterschiedlichen Identitäten, Telemetrie, Update-Richtlinien und Betriebsbeschränkungen enthalten. Die Koordination muss diese Eigentumsgrenzen wahren und zugleich die Entscheidung über gemeinsam genutzte Ressourcen nachvollziehbar machen.
Prioritäts- und Preemption-Regeln müssen Routinearbeit von Sicherheits- und Notfallautorität unterscheiden. Der Quellcode modelliert dieses Vokabular; Reaktionszeitverhalten und physische Wirkung erfordern weiterhin eine Validierung an Hardware und Standort.
Funktionsweise
Eine dokumentierte Aufteilung in Gerät, Edge und Cloud — mit ausdrücklich ausgewiesener lokaler Sicherheitsautorität
Nachweise
Was der geprüfte Quellcode belegt — und wo noch ein weiteres Validierungs-Gate erforderlich ist
Ingenieurdisziplin
Hier erscheint nur ein aktuell autorisiertes, qualifiziertes Forschungsergebnis. Das private Inventar bleibt privat.
Momentaufnahme nicht verfügbar
Die öffentlichen Fakten müssen vor der Veröffentlichung erneut verifiziert werden.
Nur drei Pfade werden in der aufbewahrten Golden-Path-Simulation gemeinsam durchlaufen. Die übrigen Einträge sind dokumentierter Entwurfsumfang, kein Einsatznachweis.
Ein simulierter EV-Ladepfad spielt den generischen Koordinationsvertrag durch. Interoperabilität mit aktuellem OCPP und OCPI, reale Geräte und Zertifizierung bleiben gesonderte Arbeit.
Ein simulierter Robotikpfad spielt die Koordination von Arbeitsraum und Leistung durch. Open-RMF-Kompatibilität und strikte VDA-5050-Kompatibilität, reale Roboter und Sicherheitsvalidierung werden durch diese Simulation nicht belegt.
Ein simulierter Smart-City-Pfad spielt den generischen Koordinator durch. Interoperabilität mit aktuellem NTCIP/SNMP, Steuergeräte-Hardware und ein kommunaler Einsatz werden nicht behauptet.
Die Koordination von Batterie, Solar und Standortlast erscheint als dokumentierter Entwurfs- und Simulationsumfang. Es wird keine Validierung an einem BESS, Wechselrichter oder Energiestandort im Live-Betrieb behauptet.
Grenzen für industrielle Protokolle und Ablaufplanung sind dokumentiert. Interoperabilität mit aktuellem OPC UA/Modbus, Maschinenintegration und Werksvalidierung bleiben offene Gates.
Die Komposition von HVAC- und Gebäudelasten ist eine dokumentierte Anwendungsgrenze. Es wird weder eine Integration in ein Gebäudemanagementsystem noch ein Standortergebnis behauptet.
ACS v0.1 im Überblick
Die Auralink Coordination Specification (ACS v0.1) schlägt ein kleines Vokabular für einen Referenzkoordinator und seine simulierten Teilnehmer vor. Eine Übernahme durch ein Gerät oder Protokoll wird nicht impliziert.
RESOURCEWatt an einer Umspannstation, einer Sammelschiene, einem Abzweig oder einem einzelnen Ladekontaktor. Ansprüche setzen sich über hierarchische Sammelschienen mit harten physikalischen Grenzen zusammen.
RESOURCEKubikmeter auf einem Fabrikboden oder Quadratmeter an einer Kreuzung. Das Primitiv für Roboter-AGV-Reservierungen und Verkehrsvorrang.
RESOURCEZeitfenster an einem Verkehrssignalgeber. Das Primitiv für den Vorrang von Einsatzfahrzeugen, Anfragen zur Verkehrspriorisierung und bedarfsgesteuerte Signalzeiten.
RESOURCERF-Kanal + Bandbreite + Zeit. Das Primitiv für geteilte Funkumgebungen — Farmen, Häfen, Megaprojekte mit gemischten 5G/LoRa/Wi-Fi-Netzwerken.
RESOURCEDiskrete geplante Intervalle an einem geteilten physischen Asset (Produktionszelle, Roboterarm, Dock). Kombinierbar mit Power für energiebewusste Zeitpläne.
RESOURCEBuchhaltungsprimitiv für OCPI-Roaming, virtuelle Energiegutschriften, V2G-Abrechnung, CO₂-Zuweisung. Der 'weiche' Ressourcentyp.
CLASS 1Bildet Hardware-ESTOPs, Notstromlasten und sonstige lokale Notfallautorität ab. Zeitverhalten und physische Wirkung erfordern eine gerätespezifische Validierung.
CLASS 2Bildet sicherheitskritische Beschränkungen ab, etwa thermische Halte, Kollisionshalte oder Netzstabilitätshalte. Die Spezifikation definiert die Prioritätssemantik; reales Sicherheitsverhalten wird durch Quellcode allein nicht belegt.
CLASS 3Bildet begrenzte Prioritätsarbeit ab, etwa Servicefenster oder Ladepläne. Die Taper-Semantik ist Teil des Referenzentwurfs.
CLASS 4Bildet aufschiebbare Arbeit ab, etwa Hintergrundladen oder Leerlauf-Reservierungen. Nach der Referenzrichtlinie ist dies die erste Klasse, die für eine Drosselung in Betracht kommt.
Supply-Chain-Vertrauen
Image-Signierung
Die Konfiguration für Signierung und Admission Control ist im Quellcode abgebildet. Die Ausführung gehosteter Workflows, die Veröffentlichung von Images und die Durchsetzung im Cluster werden hier nicht behauptet.
Provenance + SBOM
Oberflächen für Provenance, SBOM und Verifizierungsskripte sind vorhanden. Ein veröffentlichter Satz von Attestierungen muss für jedes konkrete Release gesondert geprüft werden.
Audit-Kette
Der Quellcode enthält Konzepte und Tests für verkettete Audits und Witness-Anchors. Persistenz, externe Verankerung und Aufbewahrung im Betrieb erfordern eine Validierung der jeweiligen Bereitstellung.
Schlüsselverwaltung
Die Grenzen für Signer und Schlüsselverwahrung sind austauschbar ausgelegt. Es wird keine bestimmte TPM-, KMS- oder Vault-Bereitstellung behauptet.
Transport
mTLS-Konfiguration und Observability-Oberflächen sind im Quellcode vorhanden. Der Zertifikatslebenszyklus und die Transportdurchsetzung im Live-Betrieb bleiben in der Verantwortung des Betreibers.
Secrets
Schnittstellen für Credential-Provider und Kubernetes-Secret-Vorlagen sind vorhanden. Das belegt weder ein Vault oder ESO im Live-Betrieb noch einen Produktionscluster.
Tiefgehende Analyse
Tiefgehende Einblicke in Auralink. NDA für den Zugriff erforderlich.
Diese Dokumente enthalten proprietäre Architekturdetails, Benchmarks und Implementierungsspezifika. Eine kurze NDA schützt beide Parteien.
Warum eine Koordinationsebene das fehlende Grundelement für verteilte physische KI ist und was sie ihrer Auslegung nach in den Bereichen EV / Robotik / Smart-City / IIoT ermöglichen soll.
ACS v0.1 — sechs vorgeschlagene normative Ressourcentypen, vier Sicherheitsklassen, graceful-taper Preemption, föderiertes Lernen unter differenzieller Privatsphäre. Mit dem TLA+ formalen Modell.
Vollständige Systemarchitektur über Cloud und Edge, Ladegeräte-OS in Rust, Agenten-Bundle in Go, Deployment-Topologie, RAG-Backbone und Megaprojekt-Playbooks als dokumentierter Entwurfsumfang.
Quellcode
Sehen Sie sich die GitHub-Repositories und HuggingFace-Modelle an. Erfordert zunächst die Akzeptanz der NDA.
Bitte unterzeichnen Sie zuerst die NDA, bevor Sie Code-Zugriff anfordern.
Partnerschaft
OCPP 2.0.1 + 1.6J im Quellcode abgebildet, ROS-2-Bridge als Prototyp, OpenADR 2.0b + IEEE 2030.5 in Arbeit — die Interoperabilität mit aktuellen Protokollen bleibt ein eigenes Gate. Gesucht werden Partner über die dokumentierten Domänen hinweg.
OCPP 2.0.1 / 1.6J, OCPI-2.2.1-Roaming und ein ISO-15118-2/-20-Framework sind im Quellcode abgebildet. Der EV-Ladepfad wird in der Simulation durchgespielt; Interoperabilität mit aktuellen Protokollen, reale Geräte und Zertifizierung bleiben gesonderte Arbeit mit CPO-Partnern.
ROS-2-Bridge als Prototyp 2026-05 mit Stale-Pose / Failsafe / E-Stop. OpenADR-2.0b- + IEEE-2030.5-Demos. Megaprojekt-Playbooks unter apps/city/ für groß angelegte gemischt genutzte und hyperskalige industrielle Standorte sind dokumentierter Entwurfsumfang, kein Einsatznachweis.
Die Koordinationsspezifikation (ACS v0.1) ist ein vorgeschlagenes normatives Vokabular; Breaking Changes sollen über einen RFC laufen. Bauen Sie Ihren eigenen Koordinator, binden Sie die SDKs ein oder betreiben Sie die Referenzimplementierung. Der Entwurf zielt darauf ab, einen Lock-in auf eine einzelne Implementierung zu vermeiden.
Roadmap
Die nächsten Evidenz-Gates für eine Physical-AI-Forschungsreferenz.
Der geprüfte Quellstand enthält ein Register der Komponenten unter Governance, ein Protokoll ausgewählter Testsuiten, Architektur- und Spezifikationsmaterial, Artefakte der formalen Analyse und eine branchenübergreifende Golden-Path-Simulation. Er ist kein Produktionsurteil.
Produktions-HAL-Grenzen, reales Geräteverhalten, aktuelle Protokolladapter, Fehlerinjektion, Wiederherstellung und Zeitverhalten anhand ausdrücklicher Abnahmekriterien validieren.
Eine eng definierte Umgebung wählen, System- und Sicherheitsverantwortung dokumentieren, Abnahme- und Wiederherstellungstests durchführen und Nachweise aufbewahren, ohne über diese Grenze hinaus zu verallgemeinern.
Erst nach einem begrenzten Versuch: prüfen, ob sich Architektur, Support, Wirtschaftlichkeit, Sicherheitsnachweise und Betriebsverfahren an einem weiteren Standort oder in einer weiteren Branche wiederholen lassen. Weiterführende Forschung bleibt von dieser Skalierungsentscheidung getrennt.
Sie bauen produktive Physical-AI-Infrastruktur auf? Die Hyperion-Beratung deckt Pilotvalidierung, Produktionshärtung, EU-AI-Act-Konformität und vollständige Integrationsprojekte ab.
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 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
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