Software-Defined Charging
Une plateforme de recharge VE AI-native et edge-first, construite pour une industrie perdant 25–30 milliards $ par an en pannes évitables. 400+ microservices, ~20 agents IA, 40+ playbooks — Apache 2.0, sans dépendance propriétaire.
400+ Microservices
~20 Agents IA
40+ Playbooks
72h+ Hors Ligne
Le Probleme
Pourquoi la recharge VE est defaillante
Les bornes sont des distributeurs automatiques coûteux — zéro intelligence en périphérie. L'industrie perd environ 25–30 milliards $ annuellement à cause de pannes que l'IA embarquée pourrait prévenir.
Perte de connectivité, perte totale. Aucun repli, aucune prise de décision locale — contribuant à des taux d'indisponibilité de 15–25% sur les réseaux publics.
Chaque opérateur construit sa propre pile logicielle. Aucune interopérabilité, aucune intelligence partagée — chaque opérateur réinvente la même roue cassée sans protocole commun.
La maintenance se fait après la panne, avec un MTTR industriel moyen dépassant 96 heures. Les défauts sont découverts par des conducteurs mécontents, pas par une IA prédictive.
Fonctionnement
Distribution de l'intelligence sur trois couches
AuralinkLM-675B (MoE) gère l'analytique de flotte, l'entraînement des modèles et l'agrégation de facturation. Seulement 5% des décisions — axé sur l'apprentissage à long terme et la distribution de modèles à l'échelle de la flotte.
AuralinkLM-14B (INT4 GGUF) pilote l'orchestration de site et la maintenance prédictive. CCAR (Résolution Autonome Calibrée par Confiance) déclenche des actions autonomes à confiance ≥90% ; ARA (Raisonnement Augmenté par Récupération Adaptative) ancre chaque décision dans la documentation technique. 28–48ms P50 TTFT. 30% des décisions.
AuralinkLM-0.5B (INT4) exécute la surveillance de sécurité, la gestion d'état de protocole et la gestion de sessions directement dans le firmware. Aucune dépendance réseau — 65% des décisions en <12ms, permettant 72h+ d'opération autonome.
Performances
Performances validées par la recherche sur un corpus de test contrôlé de 18 000 incidents (frameworks CCAR + ARA)
87,6%
Précision diagnostique (F1=0,862)
28–48ms
Latence d'inférence edge (P50 TTFT)
72h+
Fonctionnement autonome hors ligne
78%
Résolution autonome des incidents
47pt
Gain de précision sur modèles de base
4–8h
Temps moyen de réparation (vs 96h)
Approfondir
Plongez dans l'architecture Auralink. NDA requis pour l'acces.
Ces documents contiennent des details d'architecture proprietaires, des benchmarks et des specificites d'implementation. Un NDA rapide protege les deux parties.
Analyse de marche, proposition de valeur et positionnement concurrentiel de la plateforme Auralink SDC.
Analyse de niveau academique de l'IA en peripherie pour la recharge VE : architectures, benchmarks et contributions originales.
Architecture complete du systeme : 400+ microservices, framework d'agents IA, topologie de deploiement et protocoles d'integration.
Code Source
Consultez les repositories GitHub et les modeles HuggingFace. Acceptation prealable du NDA requise.
Veuillez d'abord signer le NDA avant de demander l'acces au code.
Partenariat
Nous recherchons des partenaires CPO pour déployer Auralink sur des réseaux actifs. Conforme OCPP 2.0.1, sous licence Apache 2.0 — sans verrouillage propriétaire.
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Feuille de Route
Auralink v1.0.0 est disponible en open-source sous Apache 2.0 depuis mars 2026. Voici la suite.
Livré en mars 2026 : 400+ microservices, famille de modèles AuralinkLM (675B/14B/0.5B), framework HMAO, pile OCPP 2.0.1 (7 085 lignes), 470+ tests automatisés, open-source Apache 2.0.
Déploiement réel avec des partenaires CPO. Validation sur bornes ABB Terra AC, tests OCPP 2.0.1 sur réseau actif et benchmarks edge sur AMD Ryzen AI Max+.
Jalons H1 2026 : support OCPP 2.1, Plug & Charge ISO 15118 (HSM/TPM), SDK développeur (Python/TypeScript/Go), API GraphQL avec abonnements temps réel, interface de plugin pour agents personnalisés.
H2 2026 : orchestration V2G (énergie bidirectionnelle), suivi carbone (Scope 1/2/3 ESG), codec EXI ISO 15118, apprentissage fédéré avec confidentialité différentielle, cryptographie post-quantique (NIST PQC).
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