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Development Kit
Industrierobotik und vorkonfigurierte KI-Entwicklungsumgebung in einem Paket. Entwickeln und validieren Sie eigene Physical-AI Anwendungen direkt auf echter Industriehardware.
Auspacken · Verbinden · Direkt entwickeln
Von der Idee zur realen Physical-AI-Anwendung.
integrieren.
Industriehardware.
Alles, was Sie für den Einstieg brauchen.
Physical AI in Aktion.
Aktionen ausführen.
Roboter steuern.
Bewegungen erfassen.
Real validieren.
Modelle verbessern.
Flexibel einsetzen.
| Industriebewährt
Physical AI trifft bewährte Industrierobotik
Der Antriebsstrang ist für den industriellen Dauereinsatz ausgelegt und wird mit sechs Jahren Garantie abgesichert. So entsteht Ihre Physical-AI-Anwendung nicht auf einer reinen Laborplattform, sondern von Anfang an auf Hardware, die für reale Produktionsumgebungen entwickelt wurde.
Für alle, die Physical AI nicht nur beobachten wollen.
Innovation Teams
Hochschulen
Robotik-Teams
Häufige Fragen zum Physical AI Development Kit
Das Physical AI Development Kit ist eine vorkonfigurierte Entwicklungsplattform für Physical AI auf echter Industriehardware. Es kombiniert den Industrieroboter HORST600 G2 mit Software, Schnittstellen, SDKs, Beispielprojekten sowie Greif- und Kameratechnik. So können Sie eigene Physical-AI-Anwendungen entwickeln und direkt am realen Roboter testen.
Ein SDK, also Software Development Kit, bündelt Schnittstellen, Beispiele und Entwicklungswerkzeuge für eigene Anwendungen. Im Physical AI Development Kit erleichtert es die Anbindung von Tools, Frameworks und AI-Modellen an den Roboter und verkürzt so den Weg von der Entwicklung zur realen Anwendung.
Mit dem Physical AI Development Kit lassen sich unter anderem Vision-to-Robot, Language-to-Action, Teleoperation, Sim-to-Real, Data Collection und eigene Robotik-Skills entwickeln und testen. Vorbereitete Beispiele erleichtern den Einstieg und können für eigene Anwendungen erweitert werden.
Ja. Das Development Kit ist für ein offenes Entwicklungsökosystem ausgelegt. ROS 2, NVIDIA Isaac, MoveIt 2 und weitere Frameworks können eingebunden werden. Über SDKs und Schnittstellen lassen sich außerdem eigene AI-Modelle, Agenten und bestehende Entwicklungsumgebungen mit dem Robotersystem verbinden.