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 Zusammenarbeitsmodelle, 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 Fahrplan.
Mehr erfahrenPrototyp-Sprint
6-10 WochenFunktionierender Machbarkeitsnachweis auf Ihrer Ziel-Hardware. Wir validieren Leistung und Integration unter realen Bedingungen. Jede Architekturentscheidung wird mit Blick auf die Serienproduktion getroffen.
Mehr erfahrenDediziertes Team
LaufendEingebettetes Entwicklungsteam für Produktionsentwicklung und Langzeitoptimierung. Von Yocto-BSP über Sicherheitshärtung bis zum Flottenmanagement bringen wir 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 Inferenz 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
Ende-zu-Ende-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 für den Feldeinsatz gelernt haben
Warum echte Inferenz-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: unsere Migration zu einer eigenen Yocto-Distribution.
WeiterlesenDSGVO als Architektur-Vorteil: Warum On-Device AI die Datenschutz-Debatte beendet
Statt Konformität nachträglich aufzusetzen, lösen wir das Problem durch die Architektur selbst: On-Device-Verarbeitung 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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