掌控物理世界的 AI——电网、车辆、工厂、基础设施。不是聊天机器人。不是云端仪表盘。而是在延迟和可靠性不容妥协的场景中掌控物理基础设施的 AI。
70% 的 AI 试点项目从未走向生产。对于掌控物理基础设施的 AI——工厂、电网、车辆——失败率更高。问题不在于模型,而在于系统架构。我凭借 17 年以上的软件工程、产品领导和管理经验来弥合这一差距,这些经验来自软件与物理世界交汇的企业:Cisco(网络与视频平台,服务超过 1 亿用户)、Renault-Nissan-Mitsubishi(联网车辆平台,支撑 39 个国家超过 400 万用户)以及 ABB E-mobility(电动汽车充电基础设施)。随后我打造了 Auralink:与 AI 协同开发的 170 万行代码、约 20 个自主智能体、78% 的事件自动解决率——arXiv 预印本。我创立了 Physical AI Stack,因为当组织从云端 AI 迈向掌控现实世界资产的系统时,此前并无任何框架可用。
战略表演:你付了 50 万美元,换来一份 300 页的幻灯片。没人读它,没人落地它。顾问离开了。你还停在原地,只是少了预算。我曾目睹这一幕摧毁财富 500 强企业的 AI 项目。聪明的人。充足的预算。零个生产系统。
顾问依赖:这场合作永无止境。你无法独立运行自己的 AI,因为咨询公司就是这样设计的。每一次变更需求、每一个新模型、每一轮再训练都要经过他们。你不是在构建能力,而是在租用能力。我的目标恰恰相反:我把自己做到无事可做。每一次合作都包含能力转移。你最终会变得更强,而不是更依赖。
永久试点:演示有效。管理层很满意。但它从未升级到生产。没有明确标准。没有面向规模的架构。没有面向真实用户的计划。几个月过去。预算燃尽。试点变成了一种永久状态。在 Hyperion,每一个项目都设有 90 天检查点。它要么上线,要么转向,要么终止。我的字典里没有“永久试点”这个词。
让物理基础设施实现 AI 原生。70% 的 AI 试点项目从未走向生产。对于掌控电网、车辆和工厂的系统而言,失败不是选项。每一次合作都围绕 Physical AI Stack 设计:从 SENSE(数据采集)到 ORCHESTRATE(自主运行)。我已在 Cisco(网络与视频基础设施,服务超过 1 亿用户)、Renault-Nissan-Mitsubishi(联网车辆,多个重大项目)、ABB(电动汽车充电基础设施)和 Auralink(超过 400 个微服务、约 20 个 AI 智能体)做到了这一点。
发现真正的问题——而非董事会注意到的表象。为生产而构建,而非为演示,从一开始就内建安全与评估。交付给真实用户,从第一天起就配备紧急停止开关、毕业标准和监控。在真实监管下进行治理,并以审计轨迹加以证明。持续运行,直到你的团队真正掌握这一能力且 ROI 可衡量。五个阶段。这套方法建立在 17 年以上的交付经验之上,在那些企业里,失败意味着失去营收,而非失去几张幻灯片。
每一个项目都设有 90 天检查点。要么上线到生产,要么有目的地转向,要么终止它。我绝不会让你把预算燃烧在一个没有生产路径的试点上。
默认主权优先——欧盟托管、欧洲模型(Mistral 优先),专为欧洲客户而选。没有转售回扣。没有推荐费。没有供应商偏向。当我推荐开源而非专有、自建而非采购时,那是因为数据表明这对你的情况最合理。我没有任何动机去推销任何供应商。
我会告诉你需要听到的话。有时是“别做这件事”。有时是“你还没准备好”。带着尊重的反驳正是你所付费用的一部分。如果你想要一个唯唯诺诺的人,那我不是。
我把自己做到无事可做。每一次合作都包含文档、培训和知识转移。当我离开时,你能自己运行你的 AI。这就是成功。
Hyperion 并不适合所有人。如果出现以下情况,我就是错误的选择:
我服务的是那些 AI 必须在物理世界中发挥作用的组织——在那里,失败意味着停摆的生产线,而非一句错误的聊天回复。如果这说的是你,那就聊聊你的具体挑战吧。
30 分钟。没有推销。只是一场关于你的挑战、以及我能否帮上忙的坦诚对话。如果我不是合适的人选,我会直说,并为你指向更合适的去处。