Physical AI · Berlin
Roboter, die Ihre Fertigung lernen.
Wir entwickeln lernende Robotik, bis hin zu Humanoiden, mit einem Ziel: raus aus der Simulation, rein in die reale Fertigung des Mittelstands.
Footage: eigenes Policy-Rollout · Simulation (MuJoCo) · kein realer Robotereinsatz
01
Roboter, die Aufgaben lernen, statt für jede Variante programmiert zu werden.
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Heute arbeitet noch kein Humanoid in einer Mittelstandsfertigung. Die Frage ist nicht ob, sondern welche Handgriffe zuerst reif sind.
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Genau daran arbeiten wir. End-to-end. In Berlin.
Was wir bauen
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Lernende Manipulation
Unsere Vision-Policies lernen kontaktreiche Handgriffe end-to-end aus Demonstrationen: Kamerabild rein, Bewegung raus. Keine Bahnplanung von Hand, kein Code pro Variante.
Vision-ACT · 17,1M Parameter · end-to-end
1.800+ Demonstrationen gesammelt
Trainiert & validiert in Simulation
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Simulation als Datenfabrik
Digitale Zwillinge erzeugen Trainingsdaten, bevor reale Hardware läuft. Domain Randomization macht Policies robust gegen die Unordnung echter Hallen.
MuJoCo + Isaac Sim Pipeline
Domain Randomization · 25+ Parameter
Humanoid-Integration (Unitree G1) in Vorbereitung
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Edge, nicht Cloud
Inferenz läuft lokal auf Industrie-Hardware in der Halle. Keine Daten verlassen das Werk. So ist das System von Grund auf konzipiert.
Kamera-Pipeline · 86 Hz
Policy ~11 Hz · Jetson Orin (projiziert)
p99-Latenz 21,4 ms · 7/7 Readiness-Tests
Simulation (NVIDIA Isaac Sim) · KI-generierte Inhalte
Stand: Simulation & Lab · Kein realer Kundeneinsatz. Noch.
Den Schritt auf reale Hardware gehen wir mit wenigen ausgewählten Pilotpartnern: erst die Simulation, dann die Maschine.
Die Nachtschicht · Auf Anfrage
Kein Konferenzraum. Ihre laufende Produktion.
Eine Schicht mit Ihrer Führungsebene, vor Ort in Ihrer laufenden Produktion. Statt Folien gehen wir durch die laufende und die stillstehende Produktion und sagen ehrlich, was Physical AI hier heben kann und was nicht.
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Realität statt Hype
Was Physical AI heute kann, live gezeigt an einem Modell, das wir selbst trainiert haben. Inklusive dem, was noch nicht funktioniert.
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Aufgaben-Screening
Wir gehen Ihre Prozesse durch und bewerten, welche Handgriffe in Ihrer Fertigung als erste reif für lernende Robotik sind, und welche nicht.
03
Roadmap
Was das für Ihre nächsten 6 Monate bedeutet: Reihenfolge, Voraussetzungen, realistische Zeithorizonte. Keine Folienschlacht, ein Arbeitsdokument.
Sie nehmen mit: tieferes Verständnis zu Entwicklungen im Bereich Robotik, neue Erfahrungen aus echten Anwendungsbeispielen, eine priorisierte Liste der Handgriffe in Ihrer Fertigung, bewertet nach Varianz, Kontaktreichtum und Taktzeit, plus eine realistische 6-Monats-Roadmap zur Weiterentwicklung als Arbeitsdokument.
Max. 8 Entscheider · GF, Werk- & Produktionsleitung, Automatisierung
Wir starten mit einer kleinen Zahl an Terminen pro Quartal.
Konditionen klären wir im Erstgespräch. Der Umfang hängt von Ihrer Fertigung ab.
Research · Berlin
2026 · Q2
Humanoid-Integration in Vorbereitung
Unitree G1 als Simulationsplattform in Isaac Sim
2026 · Q1
Edge-Readiness: alle Tests bestanden
Echtzeitfähige Inferenz auf Industrie-Hardware · lokal, keine Cloud
2026 · Q1
Vision-ACT-Policy löst Bestückungsaufgabe end-to-end in Simulation
Trainiert aus Demonstrationen · Rollout-Footage im Hero dieser Seite
Die Nachtschicht · Zugang
Erzählen Sie uns von Ihrer Fertigung.
Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden, direkt vom Gründungsteam, ohne Vertrieb dazwischen. Wenn die Nachtschicht für Sie nicht das Richtige ist, sagen wir das auch.
Anne Decker · CEO
Dr. Simon Müller · Robotics Engineer
