あらゆる Physical AI システムの品質は、それが何を知覚するかによって決まります。知覚・センサーフュージョンエンジニアリングとは、視覚・深度・LiDAR・レーダー・慣性・力/トルクといった異種センサーを、下流の推論が信頼できる単一の時刻同期済み世界モデルに統合する技術分野です。エッジで10ms未満のレイテンシで動作し、センサーが遮蔽・誤較正・故障しても優雅に性能劣化します。これは Physical AI Stack の Senseレイヤーをケイパビリティとして提供するものです。センサー選定・較正からフュージョンアーキテクチャ、運用チームが検証できるエッジ展開済み知覚モデルまでを網羅します。このサイトのライブビジョンデモ（工場監査・欠陥検出）を支えるエンジニアリングそのものであり、Pixtral/Mistralソブリンスタック上で動作するその能力を、お客様のマシンとセンサーに一般化したものです。
センサーは互いに食い違います。カメラ、LiDAR、レーダーは同じシーンを異なる速度・異なる故障モードで異なるように捉えます。それらを一貫した単一の推定値に統合し（かつ衝突時にどれを信頼すべきかを知ること）こそ、ほとんどの知覚プロジェクトが行き詰まる部分です。
較正と時刻同期は地味ですが決定的に重要です。外部較正ドリフトとセンサー間の数ミリ秒のクロックずれは、下流で誰かが誤った判断に気づくずっと前から、融合された世界モデルをサイレントに汚染します。
本番環境は実験室ではありません。グレア・埃・振動・雨・低光量・部分的な遮蔽は、クリーンなデータで完璧にデモできた知覚モデルを破壊します。実世界での安全性に関わる見落としは、丸め誤差ではすみません。
お客様のマシンとセンサーに合わせてスコープしたケイパビリティエンゲージメント。お客様が所有するインフラ上にソブリンファーストで提供します。
既存センサースイートを監査し、知覚要件（範囲・解像度・レイテンシ・安全関連性）を定義した上で、再現可能な内部/外部較正と時刻同期手順を確立します。
タスクの要求に応じたEarly/Late/Deepフュージョンで構成するフュージョンスタックを設計します。センサーの不一致・ドロップアウト・信頼度を明示的に処理し、世界モデルが不確実性を隠すのではなく保持するようにします。
視覚/マルチモーダルモデルをエッジアクセラレータ上でレイテンシ・電力予算内に収まるよう訓練・最適化します。言語や推論が関わる場合はソブリン Mistral/open-weightスタックを使用します。
故障ケース（遮蔽・グレア・誤較正・センサー損失）を含むテストセットを構築し、アクチュエータに何かが到達する前に検出とフュージョンの動作を検証します。
ロボティクスインテグレーター、自動車・ADAS チーム、産業・エネルギーオペレーター、AMR/AGV ビルダーで、デモだけでなく本番運用に耐える知覚スタックを必要としているチーム向け。特に、知覚が安全関連の判断を供給し、センサースイートが異種混在である場合に有効です。
いいえ — これはエンジニアリングケイパビリティであり、ハードウェアの再販ではありません。お客様がお持ちのセンサースイートで作業するか、ベンダー中立的に仕様を決めるお手伝いをした上で、その上に知覚・フュージョンスタックをエンジニアリングします。
はい。エッジ・オンプレミスへのデプロイがデフォルトです。10ms未満の判断はクラウドへの往復に依存すべきではなく、運用データがインフラ外に出る必要もないはずです。
知覚が世界モデルを生成し、safety caseサービスはその結果システムが安全であるという根拠を構築します。安全関連の知覚では、通常、両者は一緒にスコープされます。
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