Το Cloud AI δημιουργεί κείμενο. Το Physical AI οδηγεί οχήματα, ελέγχει ρομπότ και λειτουργεί εργοστάσια. Διαφορετικοί περιορισμοί. Διαφορετική αρχιτεκτονική. Απαιτείται διαφορετική εξειδίκευση.
Ο Jensen Huang της NVIDIA δήλωσε ότι 'η ChatGPT στιγμή για το physical AI είναι εδώ' στο CES 2026. Η μετάβαση από cloud σε physical AI επιταχύνεται.
Χρόνος απόκρισης 100ms είναι μια αιωνιότητα στα αυτόνομα οχήματα. Η cloud-first αρχιτεκτονική σας δεν μπορεί να ικανοποιήσει real-time περιορισμούς.
Οι edge συσκευές δεν μπορούν να 'ξαναδοκιμάσουν' όταν το inference αποτύχει. Το Physical AI απαιτεί αξιοπιστία που το demo-ware δεν παρέχει.
Τα Physical AI συστήματα αλληλεπιδρούν με τον πραγματικό κόσμο—τα hallucinations δεν είναι ενοχλητικά, είναι επικίνδυνα.
Μια δομημένη προσέγγιση για την ανάπτυξη AI στον φυσικό κόσμο—από τον εντοπισμό use cases μέχρι το production deployment σε edge devices, ρομπότ και αυτόνομα συστήματα.
Εντοπισμός Physical AI use cases. Καθορισμός πού το AI δημιουργεί αξία στον φυσικό κόσμο. Αποφάσεις αρχιτεκτονικής Edge vs. cloud vs. hybrid.
Σχεδιασμός αρχιτεκτονικής Edge AI. Επιλογή hardware, βελτιστοποίηση μοντέλου, στρατηγική OTA update. Σχεδιασμός failsafe και fallback για safety-critical συστήματα.
Ανάπτυξη μοντέλου βελτιστοποιημένου για edge deployment. Στρατηγική sensor fusion. Frameworks simulation και testing για επικύρωση Physical AI.
Production deployment σε edge devices. MLOps για Physical AI. Πιστοποίηση ασφάλειας και κανονιστική συμμόρφωση.
Μια δομημένη προσέγγιση για την ανάπτυξη AI στον φυσικό κόσμο, που αναπτύχθηκε από hands-on εμπειρία χτίζοντας connected vehicles στη Renault-Nissan και edge AI συστήματα στη Cisco. Σχεδιασμένη για τους περιορισμούς που κάνουν το physical AI θεμελιωδώς διαφορετικό.
Χτίζετε συστήματα όπου το AI ελέγχει φυσικές συσκευές—οχήματα, ρομπότ, industrial εξοπλισμό, edge appliances. Καταλαβαίνετε ότι η αρχιτεκτονική cloud AI δεν μεταφράζεται στον φυσικό κόσμο. Χρειάζεστε εξειδίκευση που καλύπτει τόσο AI όσο και embedded συστήματα, από κάποιον που έχει χτίσει real-time συστήματα σε κλίμακα.
Το Cloud AI (LLMs, image generation) τρέχει σε data centers με άφθονο compute, υψηλή ανοχή σε latency και graceful degradation. Το Physical AI τρέχει σε edge devices με αυστηρούς περιορισμούς latency (milliseconds, όχι seconds), περιορισμένο compute και μηδενική ανοχή για αποτυχίες. Διαφορετική αρχιτεκτονική, διαφορετική εξειδίκευση απαιτείται.
Αυτοκινητοβιομηχανία (ADAS, αυτόνομα οχήματα), ρομποτική (AMRs, humanoids, cobots), μεταποίηση (έλεγχος ποιότητας, predictive maintenance), ενέργεια (smart grid, EV charging) και κάθε τομέα όπου το AI πρέπει να ελέγχει φυσικά συστήματα σε real-time.
Vendor-agnostic καθοδήγηση σε NVIDIA (σειρά Jetson), Qualcomm (Snapdragon), Intel (Movidius) και custom silicon. Η επιλογή hardware εξαρτάται από τους συγκεκριμένους περιορισμούς σας: power budget, απαιτήσεις inference, thermal envelope και κόστος σε κλίμακα.
Η πιστοποίηση ασφάλειας (ISO 26262 για αυτοκίνητο, IEC 62443 για industrial) πρέπει να σχεδιάζεται από την αρχή, όχι να προσαρτάται. Σας βοηθώ να κατανοήσετε τις κανονιστικές διαδρομές, να σχεδιάσετε για πιστοποίηση και να χτίσετε την τεκμηρίωση και τα testing frameworks που απαιτούνται για έγκριση.
Με προσεκτική αρχιτεκτονική. Τα LLMs μπορούν να παρέχουν δυνατότητες planning και reasoning, αλλά το physical control loop πρέπει να έχει εγγυήσεις hard real-time και ντετερμινιστική συμπεριφορά. Σχεδιάζουμε υβριδικές αρχιτεκτονικές όπου τα LLMs ενημερώνουν αποφάσεις αλλά η safety-critical εκτέλεση χρησιμοποιεί επαληθευμένα, ντετερμινιστικά συστήματα.
Εξερευνήστε άλλες υπηρεσίες που συμπληρώνουν αυτή την προσφορά
Ας συζητήσουμε πώς αυτή η υπηρεσία μπορεί να αντιμετωπίσει τις συγκεκριμένες προκλήσεις σας και να επιφέρει πραγματικά αποτελέσματα.