Je tiefer ich in Physical AI eintauche, desto mehr ergibt $GEOD Sinn.
Alle sind begeistert davon, dass KI Maschinen intelligenter macht. Aber es gibt einen größeren Engpass, über den niemand spricht: Maschinen müssen genau wissen, wo sie sich befinden.
Drohnen, Roboter, autonome Fahrzeuge, Landmaschinen – sie können sich nicht auf ein GPS verlassen, das nur „ungefähr“ stimmt. Eine Genauigkeit im Meterbereich reicht Menschen, die auf eine Karte schauen. Für eine Maschine, die autonom navigiert, kartiert, sprüht oder landet? Das wäre katastrophal.
@GEODNET baut ein dezentrales RTK-Netzwerk auf, das die GNSS-Positionierung auf Zentimetergenauigkeit bringt. Mehr als 22.000 Referenzstationen. Live-Abdeckung in über 175 Ländern.
KI = Intelligenz. Sensoren = Wahrnehmung. Präzise Positionierung = genau wissen, wo man eigentlich ist. Das ist das fehlende Puzzleteil im Physical-AI-Stack.
Ich behalte $GEOD genau im Auge – ebenso wie $AUKI und $NATIX.
Alle sind begeistert davon, dass KI Maschinen intelligenter macht. Aber es gibt einen größeren Engpass, über den niemand spricht: Maschinen müssen genau wissen, wo sie sich befinden.
Drohnen, Roboter, autonome Fahrzeuge, Landmaschinen – sie können sich nicht auf ein GPS verlassen, das nur „ungefähr“ stimmt. Eine Genauigkeit im Meterbereich reicht Menschen, die auf eine Karte schauen. Für eine Maschine, die autonom navigiert, kartiert, sprüht oder landet? Das wäre katastrophal.
@GEODNET baut ein dezentrales RTK-Netzwerk auf, das die GNSS-Positionierung auf Zentimetergenauigkeit bringt. Mehr als 22.000 Referenzstationen. Live-Abdeckung in über 175 Ländern.
KI = Intelligenz. Sensoren = Wahrnehmung. Präzise Positionierung = genau wissen, wo man eigentlich ist. Das ist das fehlende Puzzleteil im Physical-AI-Stack.
Ich behalte $GEOD genau im Auge – ebenso wie $AUKI und $NATIX.