五个阶段。一套方法。每一次合作都遵循 Hyperion 生命周期，从诊断到投产再到持续运营——结果由你的团队真正掌握。Physical AI 服务于驱动现实世界运转的机器：机器人 · 工厂 · 车辆 · 飞行器 · 关键基础设施。主权优先：Mistral 开放权重 → 本地部署 → 边缘。（咨询 · 构建 · 培训：生命周期内的三种合作模式。）
面向物理系统的战略、治理与嵌入式领导力——评估你在机器人、工业、汽车、航空航天、能源与物流各垂直领域所处的位置；识别影响力最高的用例；嵌入分时制 AI 高管领导力；并在投入工程资源前，确保满足 EU AI Act 与功能安全的就绪要求。
两周时间。一份按严重程度排序的书面就绪度报告——覆盖 OT/IT 边界、传感器数据管道、边缘推理就绪度以及安全体系成熟度——外加一份你能在董事会上经得起辩护的 90 天路线图
用四周时间,产出一份战略文件、一份商业论证、一个 ROI 模型和一份 12 个月执行计划——专为工业运营方量身设计,在这类场景中,真正的约束是 OEE、安全等级认证周期和物理系统采购周期,而不只是董事会层面的表面文章
用十二到二十四周时间，对你的 AI 系统进行风险分级、完成合格评定、产出 Annex IV 技术文档，并搭建上市后监测——针对自主、工业与机器人部署，对 Annex III 高风险类别进行专门深入处理
兼职高管层 AI 领导力——为期六到十二个月，每周两天——承担 AI 损益责任、治理物理 AI 风险、主持 AI 安全委员会、使 OT/IT AI 政策与标准对齐，并为工业、汽车与能源机构构建面向监管方的叙事
工程与交付——核心差异化所在。架构、构建、测试并将 Physical AI 系统部署投产：机器人与自主系统、工业制造、汽车与出行、航空航天与航空、能源与关键基础设施、物流与供应链。默认主权优先。
构建类合作落地 Mistral 开放权重技术栈：在你的工程数据上做微调（Mistral Forge）、智能体工作流（Mistral Studio）、以及边缘端的本地 / 气隙隔离推理（Mistral Compute 模式）——让模型始终留在你的基础设施上，而非云厂商手中。
八周时间。一个微调后的开放权重模型——Mistral、Llama 3 或 Qwen——基于你的专有工业数据（维护手册、MES/PLC 日志、技术文档）训练，并运行在你自己掌控的基础设施上，而非你租用的前沿 API
十六周，让 AI 在边缘端运行起来——无论是在机器人工作单元、AGV/AMR 车队、ADAS 或 AD 软件栈、UAS/无人机自主系统，还是变电站内——并配齐安全证据、SRE 交接，以及你的运营团队愿意接受的集成方案
为安全关键型机器中的 AI 提供功能安全证据——HARA、ASIL/DAL/SIL 分解，以及映射至 ISO 26262、DO-178C 和 IEC 61508 的保证论证。认证由公告机构颁发；我负责工程化他们所评估的证据。
能力建设与嵌入——把方法论交接给你的团队。Physical AI 工程能力提升，以及由智能体增强的 L0→L3 交付方法论，将试点转化为贯穿各工业垂直领域的长期组织能力。
预约探索通话。不推销、不施压——只是一次关于你处境、以及我能否帮到你的坦诚对话。