产品与架构能力
一个 Physical AI 产品。每个关键层。
Physical AI 不是一个模型，也不是供应商堆栈，而是贯穿硬件、软件、数据、AI、控制、人员和运营的一个产品系统。Hyperion 从产品、解决方案、系统和软件架构层面连接这些要素。
Hyperion 将产品领导力与范围明确的模型工程和网络安全工作结合。技术任务明确配置、适配、集成和交接内容；专业测试及独立资格评估另行明确约定。
安全与网络安全责任
参考系统角色。安全与网络安全属于不同的保证责任；此边框不证明经过验证的保护。
用技术深度解决产品决策
资深产品领导力可以承担的工作
覆盖造就 Physical AI 产品的每一项关键决策。
委任可以是有边界的专家介入、里程碑任务、Fractional CPO 的持续责任，或 Interim Head of Product 的过渡管理。这些是能力领域，而不是新增服务。
战略与机会
界定客户问题、市场与竞争定位、商业模式、产品论点、组合取舍、投资逻辑以及下一步需要证据的决策。
发现与证据
领导客户、操作员和现场发现，把不确定性转化为可检验假设、可用于决策的证据和工程可执行的产品边界。
开发与产品化
连接路线图、架构、AI 评估、硬件、软件、安全、经济性和运营，使有前景的系统成为可靠产品。
上市与市场进入
设计定位、包装、定价逻辑、市场路径、就绪关口、上市治理与现场反馈，不承诺证据尚不支持的结果。
平台、产品家族与生态系统
决定产品、数字平台和双边市场中哪些共享、哪些变化，包括接口、治理、经济性与合作伙伴角色。
过渡与产品运营模型
稳定优先级、决策权、团队接口、产品节奏和继任计划，向永久负责人移交一套可检查的系统。
在产品领导任务中，现场集成、平台基础和产品行为共用一份证据计划。只选择里程碑所需的工程工作；更简单的方案可能已经足够。
深入客户现场的工业 AI 工程
与客户团队和操作人员协作，将一项能力接入真实工作流程，把集成和现场发现反馈到产品决策。
- 技术交付物
- 接口图、约定集成、场地准备与恢复检查。
AI 平台工程
在边缘、本地或云端建立应用所需的模型服务、数据访问、评估与发布基础。
- 技术交付物
- 版本化配置、接口契约、监控与回滚手册。
应用 AI 产品工程
相对现有流程构建并评估范围明确的功能：检索、诊断、感知，或具有明确权限和人工后备机制的智能体。
- 技术交付物
- 约定代码、基线比较、评估用例与故障处理记录。
将技术专长与产品价值相连接。
开放模型、机密数据与受控操作。Mohammed将商业价值与模型、架构及运营决策连接起来，服务从初创到大型企业的全球客户，重点关注欧盟。
开放权重模型与主权AI
选择、配置并适配Mistral、Qwen、DeepSeek及其他适用模型。围绕您的任务、数据边界与硬件构建检索和智能体系统。
AI系统的网络安全
建立威胁模型、保护机密数据并限制智能体权限。明确模型完整性、集成与恢复所需的证据。
用于网络安全的AI
设计AI辅助的安全产品与分析师工作流程。依据错误成本、人工监督与业务价值评估检测、分流和调查。
四项能力，一个目的
这里的“能力”指的是作出决策并为之负责的能力，而不是一份待售的技术清单。页面下方的各个领域，是这四项能力被行使的场所。
产品决策的归属
握住重大的产品与架构决策：产品必须做什么、不得做什么、选择哪一个方案、依据什么证据。这才是能力；其余一切都是为它服务的。
对整体系统架构的通读能力
把一个完整的 Physical AI 系统——硬件、嵌入式控制、软件、数据、模型、安全与现场运营——读到足以看出某一层的选择如何在另一层变成约束，并能质疑专家的答案而不是照单全收。
证据与就绪度设计
决定一个系统在获准推进之前必须观测到什么：验收标准、能够定论的试验、哪些证据类别算数，以及在什么条件下停止工作。
专家执行的编排
Hyperion主导产品决策和验收标准，并可在范围明确的Mission中实施指定部分。方案将其余工程工作分配给您的团队或指定伙伴，将独立保证与验证分配给合格专家。
这些决策在哪些领域被行使
Physical AI参考模式
三个工业系统中感知、建议与人工决策的连接方式。
机器人工作单元 - 观察
- 检测建议
- 控制与审查
由感知层读取的检测与操作单元。
车队与充电 - 机群状态
- 分配建议
- 操作员决策
对自主车队的能量与就绪状态监控。
地面车辆与 AGV - 环境状态
- 路径建议
- 控制限制
面向移动地面平台的导航与前向感知。
SLM、RAG，还是两者都不需要？
把任务、证据和运行约束转化为最低复杂度的模型策略与决策简报。