Die geschäftlichen Zusammenfassungen sind in dieser Sprache verfügbar. Produktabläufe und technische Belege werden auf Englisch gepflegt.
Physical AI & Robotik
Hyperion Robot Learning Lab
Forschung zum Roboterlernen mit einem kontrollierten Evaluierungspfad verbinden.
Ein vielversprechendes Modellexperiment braucht einen reproduzierbaren Weg über Datenherkunft, Trockenläufe und Simulation, bevor physische Ansteuerung erwogen wird.
Verantwortliche für Robotikforschung und Integration
Choose the task, embodiment and acceptance question for one experiment.
Engage now
An experiment brief with provenance requirements, simulation criteria and a separate physical-validation gate.
Inspect
Robotics research · dry runs and simulation
Hyperion Robot Learning Lab dry-run, simulation, provenance and guarded-deployment paths (source through 22 October 2026).
Still to validate
No physical commissioning or learned-policy success on real robots is established.
Scope a reproducible robotics experiment. Physical commissioning and learned-policy success on real robots are not established by these records.
Quellen geprüft
The decision behind the system
What must be proven before a robot experiment can act?
A robotics research programme joining provenance, dry runs, simulation and guarded deployment work. Related model and runtime experiments are presented as one research family.
This research family concerns learning and runtime experiments. Auralink develops the machine-platform design; the portfolio does not establish that all research components are integrated.
Evaluation before actuation
Reachy and SO-101 research paths use dry-run and simulation boundaries, with provenance and deployment controls kept explicit.
Phytral
A dual-system vision-language-action research prototype explores perception and action. Large-scale training and real-robot validation remain future work.
Runtime and distributed research
The Physical AI Stack explores local model/runtime catalogues and rollback. Embodied Intelligence Mesh explores distributed training, validation and inference in simulation.
Read the complete system walkthrough
Define
Choose the task, embodiment and acceptance question for one experiment.
Trace
Record data and model provenance, configuration and the runtime boundary.
Exercise
Inspect a dry run or simulation, including failures and assumptions about the physical environment.
Qualify
Identify the separate evidence needed before hardware commissioning or transfer to another embodiment.
Inspect the source, test conditions and operating limits in the technical record.
Technische Unterlagen und Evidenz
Brücke Business ↔ Technologie · Physical AI capability experiment
What must be proven before a robot experiment can act?
This research family concerns learning and runtime experiments. Auralink develops the machine-platform design; the portfolio does not establish that all research components are integrated.
Dies ist eine Portfolio- und Quellinterpretation, keine Aussage über Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
01
Geschäftlicher Druck
A promising model experiment needs a reproducible path through data provenance, dry runs and simulation before physical actuation is considered.
02
Produktentscheidung
Choose the task, embodiment and acceptance question for one experiment. Identify the separate evidence needed before hardware commissioning or transfer to another embodiment.
03
Technischer Nachweis
Reachy and SO-101 research paths use dry-run and simulation boundaries, with provenance and deployment controls kept explicit. A dual-system vision-language-action research prototype explores perception and action. Large-scale training and real-robot validation remain future work. The Physical AI Stack explores local model/runtime catalogues and rollback. Embodied Intelligence Mesh explores distributed training, validation and inference in simulation.
04
Evidenzrückfluss
Identify the separate evidence needed before hardware commissioning or transfer to another embodiment.
Repository-/Laufzeitgrenze
Diese Seite interpretiert Quellen aus einem getrennten Venture-Repository. Quellcode dort bedeutet nicht, dass das Venture als Dienst in hyperion-consulting.io läuft.
Die KI-Verarbeitung von Besucher- und Kundendaten ist auf Mistral über den kontrollierten EU-Endpunkt beschränkt. Die vom Inhaber freigegebenen Pfade Helio, Suche und Product Council sind aktiviert. Ein getrenntes Redaktionsverfahren mit öffentlichen Quellen nutzt Anthropic mit kontrolliertem Mistral-Ersatz; es erhält keine Website-Anfragen, Kundendokumente oder Besuchergespräche. Deterministische Werkzeuge bleiben ohne Remote-KI verfügbar.
Quellcode-Evidenz
Was der Quellcode tatsächlich belegt
A robotics research family joining the Hyperion Robot Learning Lab integration record with related Phytral, Physical AI Stack and Embodied Intelligence Mesh experiments. Each component retains its own source and validation boundary.
Der detaillierte technische Stand wird auf Englisch gepflegt.
Reifegrad
Robotics research · dry runs and simulation
Evidenzprüfung
Quellstand bis
Produkt- und Architekturentscheidungen
Keep experiment provenance separate from claims of physical robot success.
Use dry-run and simulation evidence before seeking physical integration authority.
Treat model, runtime and distributed-system experiments as components of one research programme.
Prüfbare Evidenz
Hyperion Robot Learning Lab dry-run, simulation, provenance and guarded-deployment paths (source through 22 October 2026).
Phytral dual-system vision-language-action prototype (1 June 2026) and Physical AI Stack host/runtime/model catalogue work (1 September 2026).
Embodied Intelligence Mesh simulated training, validation and inference vertical slice (25 June 2026).
Aussagegrenze
No physical commissioning or learned-policy success on real robots is established.
Large-scale model training and production GPU, ROS2, industrial and hardware adapters require separate validation.
Component source does not establish interoperability, safety certification or a completed integrated product.
Repository-Evidenz ist kein Nachweis für Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Mit Hyperion arbeiten
Ein Robotikexperiment abgrenzen
Ein Versuchsrahmen mit Herkunftsanforderungen, Simulationskriterien und einem getrennten Prüfschritt für die physische Validierung.
Bringen Sie eine kurze Beschreibung Ihrer Situation, Rahmenbedingungen und Entscheidung mit. Umfang, Verantwortlichkeiten und Angebot werden vor Arbeitsbeginn vereinbart.