Technologie-Überblicke

Wir veröffentlichen regelmäßig ausführliche Technologie-Überblicke, die die Grundlagen von AITHubLens erklären – darunter Signalstabilisierungsverfahren, KI-Optimierungsalgorithmen, optische Mikrostruktur-Analyse, Cloud-Steuerungs- module und viele weitere technische Komponenten. Diese Informationen vermitteln ein tiefes Verständnis dafür, wie unsere Systeme funktionieren und welchen praktischen Mehrwert sie in realen Anwendungen bieten.

Zu den Preisen

Modellvergleich

Überblick über KI-Optikmodule. Jedes Modell passt zu einem klaren Einsatz – von mobilen Geräten über Roboter bis zu Industrie und Auto.

Modell A – Mobile Optik

  • Für Smartphones und tragbare Geräte.
  • Sehr wenig Energie, sehr klein.
  • KI in Echtzeit für klare Bilder.
  • Viele Details auch bei wenig Licht.

Modell B – Optik für Robotik

  • Stabil bei Vibration und schneller Bewegung.
  • Hohe Genauigkeit für Greifen, Fahren und Pick-&-Place.
  • Schnelle KI-Anpassung von Fokus und Licht.
  • Passt zu vielen Industrie-Sensoren.

Modell C – Auto-KI-Sensor

  • Großer Bereich für Nacht und Gegenlicht.
  • Robust bei Regen, Nebel und Blendung.
  • Kann Daten mit LiDAR und Radar mischen.
  • Latenz < 10 ms – passend für ADAS und Pilot.

Modell D – Vision-Modul Industrie

  • Sehr feine Details für Prüfungen.
  • Ideal für sehr schnelle Linien (bis 240 FPS).
  • Sehr stabile Werte, Tag und Nacht.
  • Beständig gegen Hitze und Vibration.

Modell E – Edge-AI-Optik

  • KI läuft direkt auf dem Modul.
  • Keine Cloud nötig.
  • Sehr sparsam – ideal für IoT.
  • Für viele kleine Sensoren gebaut.

Case-Analysen: Stärken & Schwächen

Die folgenden Case-Varianten werden später als eigenständige Leistungen im Tarifbereich angeboten. Hier sehen Sie eine Gegenüberstellung ihrer zentralen Nachteile und Vorteile, damit Sie schneller erkennen, welcher Case zu Ihrem Projektumfang, Ihrer Komplexität und Ihrem Zeithorizont passt.

Nachteile der Case-Varianten Vorteile der Case-Varianten
Case A
Schnellstart-Pilot (PoC)
Begrenzt auf ausgewählte Szenen, keine vollständige Abdeckung aller Kameras oder Standorte.
Kürzerer Laufzeitrahmen, wenig Daten für Langzeit-Effekte oder saisonale Muster.
Nur eingeschränkte Einbindung in bestehende Prozesse; vieles bleibt noch manuell.
Case A
Schnellstart-Pilot (PoC)
Schnelle Validierung von AITHubLens in einer klar definierten Umgebung.
Geringer organisatorischer Aufwand, ideal für erste technische Bewertungen.
Klare Entscheidungsgrundlage, ob ein größerer Roll-out sinnvoll ist.
Case B
Liniennaher Produktions-Case
Erhöhter Abstimmungsaufwand mit Betrieb, Qualität und IT-Team.
Komplexere Integration in Steuerungssysteme und bestehende Auswertungsstrecken.
Testumgebung muss eng an reale Produktionsbedingungen angepasst werden.
Case B
Liniennaher Produktions-Case
Sehr realistische Ergebnisse direkt am späteren Einsatzort.
Frühzeitige Identifikation von Engpässen und Integrationsthemen.
Ergebnisse können mit geringem Zusatzaufwand in den Dauerbetrieb überführt werden.
Case C
Multi-Site & Skalierungs-Case
Hoher Koordinationsaufwand zwischen verschiedenen Standorten und Teams.
Erfordert klare Governance-Regeln für Konfigurationen, Modellstände und Freigaben.
Längere Vorbereitungsphase, bevor erste Vergleichsergebnisse vorliegen.
Case C
Multi-Site & Skalierungs-Case
Einheitliche Bild- und Auswertungsqualität über mehrere Werke oder Bereiche hinweg.
Skalierbare Architektur, die spätere Erweiterungen deutlich vereinfacht.
Starke Lernkurve: Erkenntnisse aus einem Standort profitieren alle weiteren Standorte.

STIMMEN AUS DER ENTWICKLUNG

Was sagen unsere Ingenieur:innen?

Die AITHubLens-Module werden im Alltag harter Entwicklungszyklen eingesetzt – von Laborsetups bis hin zu Serienplattformen. Drei Stimmen aus der Praxis zeigen, wie KI-Optik den Umgang mit Bilddaten grundlegend verändert.

Ingenieurin im Labor

Lysander Q. Feldmann

Lead Optical Systems Engineer

Mit AITHubLens kann ich Optik und KI als ein zusammenhängendes System betrachten. Wir kalibrieren nicht mehr nur Linsen, sondern optimieren direkt die Datenqualität für unsere Modelle – das spart Iterationen und reduziert Fehlinterpretationen im Feld.

Engineer mit KI-Optiksystemen

Mira J. Halberg

Embedded Vision Architect

Unsere Edge-Plattformen sind stark limitiert – Rechenbudget, Energie, Bauraum. Die linsenbasierten KI-Module liefern trotzdem konsistente Bildstrukturen. Das macht es möglich, komplexe Vision-Use-Cases direkt auf dem Gerät zu fahren, ohne Cloud-Umweg.

Ingenieur an einem Vision-System

Taro N. Weissdorff

Senior Robotics & Perception Engineer

Für Robotik zählt jede Millisekunde. AITHubLens reduziert Preprocessing-Aufwand, weil die Rohbilder bereits strukturiert und rauscharm sind. Unsere Pfadplanung profitiert direkt – weniger Ausreißer, stabilere Trajektorien, bessere Sicherheit.