Physical AI プラクティス
ロボット、自律システム、インテリジェントな機械・機器のためのプロダクトリーダーシップ。顧客が何を買うのか、実環境でシステムが何をしなければならないのか、ライフサイクル全体でいくらかかるのか、ローンチ後に誰が責任を持つのかを扱います。
顧客が何を、いくらで、どのような義務とともに買うのかが、まだ決まっていません。
次の拠点でも同じように進むために何が成り立っていなければならないのか、誰も説明できません。
一つひとつの判断は、それだけを見れば筋が通っています。しかし全体としては、もはや一つのプロダクトを描いていません。
期日は決まっています。続行、方向転換、段階的な実施、中止のいずれかを裏付けるエビデンスは、まだ揃っていません。
30分の適合性確認コールで、意思決定または成果、不足しているエビデンス、そしてこれが適切な依頼かどうかを確認します。適切ではないという答えになることもあります。
範囲、受け入れのエビデンス、責任分担、価格は、作業開始前に書面で合意します。
作業は、Hyperion Physical AI Product System に基づく明確なエビデンス・ゲートに沿って、貴社のチームおよび範囲内で指名された専門家とともに進めます。
すべてのエンゲージメントは、意思決定の記録、その裏付けとなるエビデンス、そして貴社側の指名された責任者をもって終了します。Hyperion が提供する文書およびソフトウェアに関する権利は販売条件に従います。成果物を、貴社が第三者に提供する製品またはサービスに組み込む場合、より広い権利は提案書に定めます。
創業者の経歴、Hyperion の研究、仕事を進めるための手法をご覧ください。
創業者は、コネクテッドプラットフォーム、モビリティ、産業システムの分野でプロダクトリーダーシップを担ってきました。
創業者の経験を見るAuralink（Hyperion により文書化された公開 Physical AI 研究リファレンス）と、そこで示される手法をご覧ください。
リサーチ・リファレンスを見るこの分野の定義、Product System、実例として作成したエビデンスパックは公開されており、話をする前に読むことができます。
Physical AI Product Management ガイドを読む各例は、業務の範囲をどのように設定できるかを示すものです。いずれもクライアント業務を記述したものではなく、成果や価格を示すものでもありません。
モデルを使った機能は、定義された利用者のタスクに効果がある場合に限ります。まず、プラットフォームの既存機能と比較します。
任意。範囲を区切った診断やオーケストレーションは、既存の方法を上回る場合に限ります。
学習ベースの認識や計画は、決定論的なインフラとは切り分けて評価し、従来型の自動化やワークフローの再設計と比較します。
プロジェクトでは、受け入れの基準点を伴う成果を購入します。リーダーシップの役割では、書面で定めた権限を伴うシニアの稼働を購入します。それぞれ単独で購入できます。
いずれも、AI、社外に販売するプロダクト、事前のレビューを必要としません。