每一次 Hyperion 合作的核心目标,都是让你的团队变得更强,而非依赖外部援助。Physical AI 工程能力提升是以能力形式交付的 Train 支柱:一套结构化的培养计划,把智能体增强的交付方法论——即两个月内交付 170 万行生产代码背后的 L0→L3 成熟度跃迁——以及对 Physical AI 技术栈(感知 · 连接 · 计算 · 推理 · 执行 · 编排)的实战熟练度,传授给你的工程师,在你真实的代码库和真实的设备上进行。这不是一门泛泛的 AI 素养课程;它是面向那些在真实截止期限下构建真实 Physical AI 系统的团队的动手赋能。
工具不等于方法。工程师拥有 Copilot 和聊天助手,却几乎没有变快,因为没有人教过他们把 AI 从自动补全转变为智能体增强交付系统的工作流。
Physical AI 横跨多数团队从未整合过的多个学科。感知、边缘、控制和安全各有各的专家;极少有工程师能够贯通从感知到编排的整个技术栈进行推理——而这恰恰是 Physical AI 交付所要求的。
存在于顾问身上的能力会随顾问一同离开。没有刻意的传授,合作一结束,团队下次又回到了原点。
针对你的真实工作交付——而非演示文稿——成熟度跃迁的结构设计让进展可衡量。
评估团队当前的交付成熟度(L0→L3)和 Physical AI 技术栈熟练度,并商定目标以及能力提升将依托的真实项目。
围绕智能体增强工作流的动手实践——在 PM、开发和 QA 之间编排 AI 智能体角色——应用于团队真实的代码库,而非玩具示例。
贯穿六个层次的实战环节,让工程师能够把感知、边缘、决策、执行和编排作为一个系统来推理,并为安全相关工作提供标准背景。
在一次真实的交付增量中辅导团队,用他们自己的语言记录操作手册,然后退出——把方法的所有权留在内部。
工业、机器人、汽车和航空航天领域的工程团队,正在(或即将)构建 Physical AI 系统,并希望由自己的工程师掌握交付方法——而不是每个项目都重新雇人帮忙。最好与 Build 合作搭配,让能力提升依托正在进行的工作开展。
不是。它是针对你真实代码库和设备进行的动手工程赋能,聚焦于智能体增强交付方法和 Physical AI 技术栈熟练度——而不是对 AI 是什么的厂商中立式概述。
两者皆可,不过动手实践环节至少需要部分现场时间才能取得最佳效果。无论采用哪种形式,该计划都围绕你真实的交付增量构建。
Agent-Augmented Delivery 是我用来交付每一次合作的方法论;这项服务把那套方法论传授给你的团队,让他们能够自己使用。方法论是交付的「怎么做」;这项服务是让它成为你自己的「怎么做」。
30 分钟。我会诊断你的处境，坦诚告诉你这项服务是否合适——如果不合适，什么才合适。