Gradion Edge AI: Prototypen stoppen. Auslieferung starten.

Das Problem ist nicht die Technologie. Es ist die Umsetzung.

Eine Demo auf einem Entwicklungs-Kit zu erstellen, ist der einfache Teil. Die eigentliche Herausforderung, die 80 % des Aufwands ausmacht und die meisten Teams überfordert, ist: die Anpassung von Yocto Board Support Packages, die Implementierung von Secure Boot, der Aufbau einer OTA-Update-Infrastruktur, die Optimierung von Modellen für Hardware mit begrenzten Ressourcen und das Management einer physischen Flotte im Feld über Jahre hinweg.

Wenn Ihr Embedded-ML-Projekt in der Prototypenphase feststeckt, brauchen Sie keine weiteren Experimente. Sie brauchen ein Team, das dies bereits erfolgreich umgesetzt hat.

Im Feld bewährt: Das ARGOS Verkehrssystem

Als DataCollect seine ARGOS-Verkehrsüberwachungssensoren auf deutschen Straßen aufrüsten musste, stieß die Standard-Verarbeitungshardware an ihre Grenzen.
In Zusammenarbeit mit Gradion migrierten sie zu einer vollständigen Edge-Architektur auf Basis von NVIDIA Jetson mit KI-Inferenz direkt auf dem Gerät.
Die Genauigkeit der Verkehrszählung stieg von 50 % auf 95 %. Hunderte von Sensoreinheiten sind jetzt im Feld im Einsatz – ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Anfälligkeit.
So sieht produktionsreife Edge AI aus.

Was wir tatsächlich tun

Die meisten Embedded-Anbieter übergeben Ihnen ein Modell und ziehen sich zurück. Wir bleiben an Ihrer Seite.

• NVIDIA Jetson Plattform
• • Mehr als fünf Jahre im Produktionseinsatz. Wir kennen die Hardware, die Optimierungsengpässe und wissen, wie man jedes Quäntchen Leistung aus Geräten mit begrenzten Ressourcen herausholt.
• BSP- & Yocto-Anpassung
• • Wir entwickeln und warten Board Support Packages für Ihre spezifische Hardware – nicht für generische Referenzdesigns.
• OTA-Update-Infrastruktur
• • Sichere, zuverlässige Over-the-Air-Update-Pipelines für Geräte im Feld. Denn Ihre Flotte wird Updates benötigen, und manueller Zugriff ist keine Strategie.
• Modelloptimierung für Edge
• • Quantisierung, Pruning, TensorRT – Ihr Algorithmus läuft schnell auf der Hardware, auf der er tatsächlich eingesetzt werden muss.
• Flottenmanagement & Langzeitwartung
• • Wir überwachen, warten und entwickeln Ihre eingesetzte Geräteinfrastruktur weiter. Das Produkt endet nicht bei der Übergabe.
• Sicherheitshärtung
• • Secure Boot, Hardware-Attestierung und felderprobte Sicherheit für Geräte, die in exponierten Umgebungen betrieben werden.

Branchen, die wir voranbringen

• Smart City & Verkehrsüberwachung
• • Radar-, Lidar- und optische Verfolgung auf öffentlicher Infrastruktur – Echtzeit, auf dem Gerät, DSGVO-konform.
• Industrielle Inspektion & Qualitätskontrolle
• • Submillimeter-Fehlererkennung bei Produktionsliniengeschwindigkeit. Kein Cloud-Roundtrip, keine Latenztoleranz.
• Sicherheit & Überwachung
• • Videoanalyse direkt auf dem Gerät, die sensible Daten – systembedingt – vom Netzwerk fernhält.
• Verteidigung & Dual-Use
• • Autonome Robotik, Drohnenwahrnehmung und Off-Grid-Computing für Umgebungen, in denen Konnektivität niemals garantiert ist.

Warum Gradion

Wir verbinden tiefgreifende Embedded-Spezialisierung mit der technischen Stärke der NFQ Group – 320 Ingenieure auf vier Kontinenten, ISO 27001:2022 zertifiziert, mit muttersprachlicher Deutschkompetenz.
Nischenanbieter für Embedded-Systeme liefern Ihnen einen Prototyp. Große Systemintegratoren stellen Ihnen ein Komitee zur Seite. Gradion bietet Ihnen ein Team, das bereits im Feld implementiert hat und weiß, wo die Herausforderungen liegen.

Deutsche Qualität. Asiatische Geschwindigkeit. Termingerechte Produktion.

Ein klarer Weg vom Prototyp zur Flotte

Wir minimieren Ihr Investitionsrisiko durch ein phasenbasiertes Modell. Sie verpflichten sich zum nächsten Schritt erst, wenn der aktuelle Wert liefert.

1. Schritt 1 – Architektur-Analyse (2–3 Wochen)
2. 1. Unser leitender Architekt bewertet Ihre Hardware, Daten und Modelle. Sie erhalten eine konkrete Roadmap, eine Machbarkeitsanalyse und einen Architekturentwurf. Keine Überraschungen im weiteren Verlauf.
2. Schritt 2 – Prototypen-Sprint (6–10 Wochen)
3. 1. Ein funktionierender, optimierter Prototyp auf Ihrer Zielhardware – mit einem dokumentierten Weg zur Flottenproduktion.
3. Schritt 3 – Dediziertes Produktionsteam (laufend)
4. 1. Wir skalieren die Implementierung, verwalten OTA-Updates und warten Ihre Edge-Infrastruktur. Sie konzentrieren sich auf den Vertrieb des Produkts.

Ist Ihr Edge-AI-Projekt bereit zur Auslieferung?

Das Wettbewerbsfenster schließt sich. Unternehmen, die letztes Jahr Prototypen entwickelt haben, implementieren dieses Jahr.