面向机器人、工厂、车辆与关键基础设施的具身 AI
通用型 AI 顾问对每个行业套用同一套方法，这正是他们的试点失败的原因。Physical AI 运行于实时约束、安全标准与主权基础设施要求之下，而云端 SaaS AI 从不面对这些。我们在你的领域带来亲身实践的深度。
Physical AI 与实体经济的交汇处——汽车与出行、制造与机器人，以及能源与电动车充电基础设施。这是我们的重点所在，也是我们能力图谱最深入之处。
ADAS 感知、软件定义汽车、车载边缘推理，以及电动汽车充电基础设施
在 Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance 并通过 Auralink 构建汽车 AI 已有 17 年以上经验。曾任互联汽车服务副总经理（Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance）——NissanConnect 部署于 39 个国家、服务 400 万以上用户，包括搭载 Google 内置 Android Automotive 的车机系统（OpenR Link）。构建了 Auralink：400 多个微服务与约 20 个 AI 智能体，用于电动汽车充电编排、BESS 协调与电网平衡（arXiv 预印本 2603.08736）。Vectis AI 增加了 OBD-II 与 ESP32 车载边缘推理能力。我们的工作遵循 ISO 26262、ISO 21448 SOTIF、UNECE R155 网络安全、UNECE R156 OTA 与 AUTOSAR。
面向预测性维护、视觉质检、机器人单元与 OT/IT 集成的车间级 AI
制造业与车间机器人失败的原因相同：架构错了，而非模型不行。Auralink 的 IIoT Modbus 桥接与 ROS 2 多智能体编排架构，恰恰展示了车间级 Physical AI 所需的 OT/IT 集成与多机器人协调模式。我们帮助制造商构建生产级 AI，配以恰当的边缘部署、符合 ISA-95 的 OT 集成与 MLOps——也就是让模型在项目结束后仍能持续运行的基础设施。我们的工作遵循 IEC 61508 SIL、IEC 62443 OT 网络安全与 ISO 10218 / ISO TS 15066 协作机器人安全标准。
电网边缘推理、需求响应、BESS 协调，以及规模化的电动汽车充电优化
Auralink 是我们组合中能源领域最有力的实证：分布式电动汽车充电网络 AI 在模拟运行中实现 78% 的事件自主处置、实时 BESS 与光伏协调、OpenADR 需求响应集成，以及跨分布式充电资产的电网平衡（arXiv 预印本 2603.08736）。ABB E-mobility A400（400 kW 超快充）进一步充实了基础设施层面的深度。我们将 IEC 61850、IEC 62443、NIS2 与 OpenADR 的纪律带入电网边缘 AI——不是合规补丁，而是从第一天起就成立的架构约束。
超越三大核心行业的、基于能力的覆盖范围——同样的 Physical AI 架构纪律，被有选择地应用。这并非声称我们在下列每个行业都拥有既定的客户深度或已交付的项目。