Cloud AI genereert tekst. Physical AI bestuurt voertuigen, regelt robots en runt fabrieken. Andere beperkingen. Andere architectuur. Andere expertise vereist.
NVIDIA's Jensen Huang verklaarde 'het ChatGPT-moment voor physical AI is hier' op CES 2026. De transitie van cloud naar physical AI versnelt.
100ms responstijd is een eeuwigheid in autonome voertuigen. Uw cloud-first architectuur kan niet aan real-time beperkingen voldoen.
Edge devices kunnen niet 'opnieuw proberen' als inferentie faalt. Physical AI vereist betrouwbaarheid die demo-ware niet levert.
Physical AI-systemen interacteren met de echte wereld—hallucinaties zijn niet gênant, ze zijn gevaarlijk.
Een gestructureerde aanpak voor het deployen van AI in de fysieke wereld—van use case-ontdekking tot productie-deployment op edge devices, robots en autonome systemen.
Physical AI use case-identificatie. Bepaal waar AI waarde creëert in de fysieke wereld. Edge vs. cloud vs. hybride architectuurbeslissingen.
Edge AI-architectuurontwerp. Hardwareselectie, modeloptimalisatie, OTA-updatestrategie. Failsafe en fallback-ontwerp voor veiligheidskritieke systemen.
Modelontwikkeling geoptimaliseerd voor edge-deployment. Sensor fusion-strategie. Simulatie en testframeworks voor physical AI-validatie.
Productie-deployment op edge devices. MLOps voor physical AI. Veiligheidscertificering en regulatory compliance.
Een gestructureerde aanpak voor het deployen van AI in de fysieke wereld, ontwikkeld uit hands-on ervaring met het bouwen van connected vehicles bij Renault-Nissan en edge AI-systemen bij Cisco. Ontworpen voor de beperkingen die physical AI fundamenteel anders maken.
U bouwt systemen waar AI fysieke apparaten bestuurt—voertuigen, robots, industriële apparatuur, edge appliances. U begrijpt dat cloud AI-architectuur niet vertaalt naar de fysieke wereld. U heeft expertise nodig die zowel AI als embedded systems omspant, van iemand die real-time systemen op schaal heeft gebouwd.
Cloud AI (LLMs, beeldgeneratie) draait in datacenters met overvloedige compute, hoge latentietolerantie en graceful degradation. Physical AI draait op edge devices met strikte latentiebeperkingen (milliseconden, niet seconden), beperkte compute en nul tolerantie voor storingen. Andere architectuur, andere expertise vereist.
Automotive (ADAS, autonome voertuigen), robotica (AMRs, humanoïden, cobots), manufacturing (kwaliteitsinspectie, predictief onderhoud), energie (smart grid, EV-laden) en elk domein waar AI fysieke systemen in real-time moet besturen.
Leveranciersonafhankelijke begeleiding over NVIDIA (Jetson-serie), Qualcomm (Snapdragon), Intel (Movidius) en custom silicon. Hardwareselectie hangt af van uw specifieke beperkingen: stroombudget, inferentievereisten, thermische envelop en kosten op schaal.
Veiligheidscertificering (ISO 26262 voor automotive, IEC 62443 voor industrial) moet vanaf het begin worden ingebouwd, niet achteraf worden toegevoegd. Ik help u regulatory pathways te begrijpen, te ontwerpen voor certificering en de documentatie en testframeworks te bouwen die nodig zijn voor goedkeuring.
Met zorgvuldige architectuur. LLMs kunnen planning- en redeneervermogens bieden, maar de fysieke control loop moet harde real-time garanties en deterministisch gedrag hebben. We ontwerpen hybride architecturen waar LLMs beslissingen informeren maar veiligheidskritieke uitvoering geverifieerde, deterministische systemen gebruikt.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen kan aanpakken en echte resultaten kan leveren.