Edge AI Spezialist im DACH-Raum
Von 50% auf 95% Erkennungsgenauigkeit — in Produktion
Wir bringen Ihre Edge AI vom Prototyp in die Serienproduktion. Als spezialisierter Partner für NVIDIA Jetson verbinden wir tiefe technische Expertise mit der Lieferfähigkeit einer 600-Personen-Organisation — ISO 27001-zertifiziert, im DACH-Raum verwurzelt.
Projekt besprechenGradion
Teil der Gradion Gruppe
600+ Experten
Unternehmensweite Kompetenz
ISO 27001
Zertifizierte Prozesse
5+ Jahre Jetson
Produktionserfahrung
Unsere Leistungen
Drei Engagement-Modelle, die Ihr Projekt Schritt für Schritt von der Idee in die Serienproduktion führen.
Machbarkeitsanalyse
2-3 WochenSchnelle Machbarkeitsprüfung für Ihr Edge AI Vorhaben. Wir bewerten Ihre aktuelle Architektur, identifizieren das Potenzial für On-Device-Verarbeitung und liefern eine konkrete Empfehlung mit Roadmap.
Mehr erfahrenPrototyp-Sprint
6-10 WochenFunktionierender Proof-of-Concept auf Ihrer Ziel-Hardware. Wir validieren Performance und Integration unter realen Bedingungen — jede Architekturentscheidung wird mit Blick auf die Serienproduktion getroffen.
Mehr erfahrenDediziertes Team
LaufendEingebettetes Engineering-Team für Produktionsentwicklung und Langzeitoptimierung. Von Yocto-BSP über Sicherheitshärtung bis zum Fleet Management — wir bringen Ihr Produkt in den Feldeinsatz.
Mehr erfahrenReferenzprojekt
Ein führendes Verkehrserfassungssystem — Intelligente Verkehrsanalyse in Produktion
Für unseren Kunden haben wir ein führendes Verkehrserfassungssystem von der Prototyp-Phase in die Serienproduktion gebracht — mit On-Device AI auf NVIDIA Jetson, TensorRT-optimierter Inference und einer produktionsgehärteten Architektur.
Das Ergebnis: hunderte autonome Sensoreinheiten im Feldeinsatz, die 11 Fahrzeugklassen in Echtzeit erkennen, verfolgen und zählen — bei jedem Wetter, rund um die Uhr.
Zur Fallstudie50% → 95%
Erkennungsgenauigkeit
Hunderte
Einheiten im Feld
<200ms
End-to-End Latenz
Technologiepartner
Aus der Praxis
Technische Einblicke aus unserer Arbeit mit Edge AI, NVIDIA Jetson und Produktionssystemen.
TensorRT allein reicht nicht: Was wir bei der Jetson-Optimierung gelernt haben
Warum echte Inference-Optimierung auf NVIDIA Jetson weit über die Modellkonvertierung hinausgeht — und was die gesamte Pipeline damit zu tun hat.
WeiterlesenJetpack oder Yocto? Warum wir für hunderte Feldgeräte umsteigen
NVIDIA Jetpack reicht für den Prototyp. Für hunderte Geräte im Feld braucht es mehr — über unsere Migration zu einer eigenen Yocto-Distribution.
WeiterlesenDSGVO als Architektur-Vorteil: Warum On-Device AI die Datenschutz-Debatte beendet
Statt Compliance nachträglich aufzusetzen, lösen wir das Problem durch die Architektur selbst — On-Device Processing macht die Datenschutz-Debatte gegenstandslos.
WeiterlesenBereit für Ihr Edge AI Projekt?
Lassen Sie uns besprechen, wie wir Ihre Vision in Produktion bringen.
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