01
Punktwolken-Klassifizierung
Manuelle Vektorisierung und Objekterkennung in LiDAR-Punktwolken kostet Tage pro Projekt. Vision-Modelle und LLM-orchestrierte Pipelines erledigen die Klassifizierung in Stunden.
///infraspark
Souveräne KI für Geo-Infrastruktur.Alle Daten in Deutschland.
Wir bauen LLM- und Machine-Learning-Systeme für Vermessungs-, GIS- und Infrastrukturdaten-Unternehmen. DSGVO-konform von Tag eins. Hosting ausschließlich in deutschen Rechenzentren. Kundendaten verlassen das Land nicht.
Hosting in DeutschlandDSGVO-konformEU AI Act readyISO-27001-fähige Architektur
Keine US-Cloud. Keine Datenübertragung ins Ausland. Keine Modell-Trainings auf Ihren Daten.
Daten in Deutschland
Hosting in deutschen Rechenzentren. Kein Drittlandtransfer.
DSGVO by Design
Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte, technisch-organisatorische Maßnahmen.
EU AI Act ready
Risikoeinstufung, Transparenz, Dokumentation für jedes Modell.
Kein Training auf Ihren Daten
Vertraglich ausgeschlossen. Keine Telemetrie an US-Anbieter.
Warum jetzt
Warum Datensouveränität für Ihre Branche existenziell ist
Warum Datensouveränität existenziell ist
Geo-Infrastrukturdaten sind keine gewöhnlichen Unternehmensdaten. Sie beschreiben kritische Infrastruktur: Straßen, Schienen, Versorgungsnetze, öffentliche Bauwerke. Wer Zugriff auf diese Daten hat, hat Zugriff auf das Rückgrat eines Landes. Genau deshalb darf KI in dieser Branche nicht über US-Cloud-Endpunkte laufen.
Das Risiko
- Mobile-Mapping-Daten zeigen jede Brücke, jeden Tunnel, jede Versorgungsleitung.
- ASB- und SIB-Daten enthalten den vollständigen Zustand der Verkehrsinfrastruktur.
- Punktwolken kommunaler Liegenschaften und BIM-Modelle öffentlicher Gebäude sind sensibel.
- Eine Übertragung an US-Cloud-Anbieter fällt unter den CLOUD Act und ist nach DSGVO problematisch.
- Auftraggeber im öffentlichen Sektor verlangen zunehmend explizit deutsches Hosting.
Unsere Antwort
- Jedes Modell läuft in deutschen Rechenzentren oder On-Premises bei Ihnen.
- Open-Weight-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) wo immer technisch sinnvoll.
- API-Modelle ausschließlich über EU-Endpunkte mit vertraglich ausgeschlossenem Training.
- Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO als Bestandteil jedes Projekts.
- Auditierbarkeit und nachvollziehbare Modell-Entscheidungen sind Bestandteil der Architektur.
Pain Points
Wo Ihre Ingenieure heute Zeit verlieren
Mobile Mapping, BIM-Modellierung und ASB/SIB-konforme Datenerfassung produzieren Millionen Datenpunkte. Die Auswertung bleibt zu großen Teilen manuell. Genau dort setzen LLMs und Vision-Modelle an.
Pain Points
02
ASB- und SIB-Datenerfassung
Straßeninformationsbanken werden nach wie vor überwiegend per Hand befüllt. Strukturierte Extraktion aus Messprotokollen, Feldnotizen und Bildmetadaten lässt sich automatisieren.
03
BIM aus Scan-Daten
Die Konvertierung von Punktwolken in IFC-konforme BIM-Modelle ist arbeitsintensiv. KI-gestützte Workflows reduzieren den Aufwand signifikant.
04
Berichte und Dokumentation
Vermessungsberichte, Zustandsbewertungen und Compliance-Dokumente entstehen aus den gleichen strukturierten Sensordaten. LLMs schreiben den ersten Entwurf, Ihre Ingenieure prüfen und freigeben.
Was wir tun
Drei Leistungsbereiche
Leistungsbereiche
01
Beratung
Klarheit vor Code.
Wir analysieren Ihre Datenflüsse, identifizieren die Stellen mit dem größten Hebel und liefern eine konkrete Roadmap. Kein generisches KI-Strategiepapier. Konkrete Pipelines, konkrete Kosten, konkrete Zeitachsen.
Inklusive Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO und EU-AI-Act-Risikoeinstufung.
02
Implementierung
Funktionierende Systeme, nicht Prototypen.
Wir bauen die Datenpipelines, RAG-Systeme, Vision-Modell-Integrationen und LLM-Workflows, die Sie in Produktion brauchen. Sauberer Code, dokumentiert, übergebbar an Ihr Team.
Alle Komponenten so gewählt, dass sie in deutschen Rechenzentren oder On-Premises bei Ihnen laufen.
03
Betrieb
Managed Operations, ausschließlich in deutscher Infrastruktur.
Monitoring, Modell-Updates, Cost-Optimisation, Compliance-Reporting. Auf Wunsch komplett in Ihrer Infrastruktur oder bei unserem deutschen Hosting-Partner.
Keine Verarbeitung außerhalb der EU, kein Subprozessor in Drittländern ohne Ihre ausdrückliche Zustimmung.
Use Cases
Anwendungsfälle in Ihrer Branche
Sieben konkrete Szenarien aus Mobile Mapping, GIS und Infrastrukturdaten-Management.
Anwendungsfälle
01
Automatische Objekterkennung in MMS-Daten
Verkehrszeichen, Markierungen, Leitpfosten, Schaltkästen direkt aus Multi-Sensor-Befahrungen extrahieren.
02
ASB-konforme Straßendatenextraktion
Strukturierte Attribute aus Befahrungsbildern und Sensordaten, valide gegen das ASB-Schema.
03
Punktwolke zu IFC
Halbautomatische Vektorisierung von Bauwerks-Punktwolken in BIM-konforme Modelle.
04
Vegetations-Monitoring an Schiene und Straße
Change-Detection auf Satelliten- und Befahrungsdaten, automatische Erstellung von Wartungs-Tickets.
05
Automatisierte Verkehrszählung
Fahrzeugklassifikation und Zählung aus Videodaten, FGSV-konformes Output-Format, statt manueller Strichliste oder Schreibtisch-Auswertung.
06
Tender- und Angebotsautomatisierung
Öffentliche Ausschreibungen schneller analysieren, Angebote auf Basis Ihrer Referenzprojekte vorformulieren.
07
Compliance-Bericht-Generierung
Aus strukturierten Sensordaten DIN-, ASB- und ISO-konforme Berichte als ersten Entwurf erzeugen.
Architektur
Privacy-First Architektur
Vier Prinzipien, die in jedem Projekt nicht verhandelbar sind. Sie sind der Grund, warum die Architekturen, die wir entwickeln, auch in den nächsten zehn Jahren noch DSGVO-konform laufen.
Privacy-First Architektur
01
Daten bleiben in Deutschland.
Jede Verarbeitung läuft in deutschen Rechenzentren oder On-Premises bei Ihnen. Kein Drittlandtransfer, kein CLOUD-Act-Zugriff, keine US-Hyperscaler im kritischen Pfad. Subprozessoren werden vertraglich auf die EU beschränkt.
02
Open Weights wo möglich.
Modelle mit offenen Gewichten (Llama, Mistral, Qwen) wenn die Aufgabe es zulässt. Selbst gehostet bei unserem deutschen Partner oder in Ihrer Infrastruktur. Kein Lock-in, kontrollierbare Kosten, keine API-Telemetrie an Anbieter außerhalb Deutschlands.
03
Kein Training auf Ihren Daten.
Vertraglich ausgeschlossen, technisch durchgesetzt. API-Modelle kommen ausschließlich über Endpunkte mit Zero-Retention und ausdrücklichem Trainingsausschluss zum Einsatz. Ihre Daten sind und bleiben Ihre Daten.
04
Auditierbarkeit von Tag eins.
Jede KI-Entscheidung ist nachvollziehbar, jede Pipeline dokumentiert, jeder Modelllauf protokolliert. EU AI Act, DSGVO Art. 22, branchenspezifische Prüfbarkeit für öffentliche Auftraggeber. Ihre Ingenieure und Auditoren können jede Entscheidung rekonstruieren.
Compliance
Compliance und Souveränität im Detail
Geoinformationsdaten, Infrastrukturdaten und kommunale Datenbestände unterliegen strikten Anforderungen. Hier ist, wie jede einzelne Anforderung technisch und vertraglich erfüllt wird.
Compliance Details
Daten-Residenz
- Hosting ausschließlich in deutschen Rechenzentren (Frankfurt, Berlin oder München je nach Anforderung).
- Keine Replikation in Drittländer.
- Backup-Standorte ebenfalls innerhalb Deutschlands.
- Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO mit Subprozessor-Liste.
DSGVO
- Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 für jedes Projekt.
- Löschkonzepte, Aufbewahrungsfristen, Auskunftsrechte abgebildet.
- Pseudonymisierung und Anonymisierung wo technisch sinnvoll.
- Technisch-organisatorische Maßnahmen dokumentiert.
EU AI Act
- Risikoeinstufung pro Use Case (minimal, begrenzt, hoch).
- Transparenz- und Dokumentationspflichten für Hochrisiko-Systeme erfüllt.
- Konformitätsbewertung als integraler Bestandteil der Implementierung.
- Vorbereitet auf die schrittweise Anwendbarkeit der Verordnung.
Branchenstandards
- ASB-, SIB-, INSPIRE-, XPlanung- und IFC-Schema-Kompatibilität.
- ISO-27001-fähige Sicherheitsarchitektur (Zertifizierungspartner auf Anfrage).
- Prüfbarkeit für öffentliche Auftraggeber.
- Vollständige Audit-Trails für jede KI-Entscheidung.
Zum Projektabschluss gehört eine Compliance-Mappe zum Lieferumfang: AVV, TOM, DSFA, Risikoeinstufung, Architektur-Dokumentation. Damit Sie gegenüber Auditoren, Auftraggebern und Aufsichtsbehörden sprechfähig sind.
Zielgruppen
Für wen wir arbeiten
Wenn eines der folgenden auf Ihr Unternehmen zutrifft, sind Sie richtig hier.
Zielgruppen
01
Vermessungs- und Ingenieurbüros
mit Mobile-Mapping- oder Photogrammetrie-Geschäft, die manuelle Auswertungsprozesse skalieren wollen.
02
GIS- und Geoinformatik-Dienstleister
mit öffentlichen Auftraggebern, die Datenharmonisierung, Schema-Transformation und Berichtswesen automatisieren wollen.
03
Infrastrukturdaten-Spezialisten
im Bereich Straße, Schiene oder Versorgungsnetz, die SIB-, ASB- oder vergleichbare Datenbestände pflegen.
04
Photogrammetrie- und LiDAR-Provider
die ihre Datenprodukte mit KI-basierter Klassifizierung anreichern wollen.
FAQ
Häufige Fragen
FAQ
Wo werden unsere Daten verarbeitet?
Ausschließlich in deutschen Rechenzentren oder, auf Wunsch, On-Premises bei Ihnen. Frankfurt am Main, Berlin oder München je nach Anforderung. Kein Drittlandtransfer, keine Replikation außerhalb Deutschlands.
Verwendet ihr US-Cloud-Anbieter wie AWS, Azure oder Google Cloud?
Nein, nicht im kritischen Datenpfad. Hyperscaler kommen, wenn überhaupt, ausschließlich in deren EU-Frankfurt-Regionen zum Einsatz, mit vertraglich ausgeschlossenem US-Zugriff und nur für unkritische Aufgaben. Sensitive Geo- und Infrastrukturdaten werden bei deutschen Anbietern oder bei Ihnen lokal verarbeitet.
Was passiert mit unseren Daten beim Modell-Training?
Nichts. Kundendaten werden nicht für das Training von Modellen verwendet. API-Modelle laufen über Zero-Retention-Endpunkte mit ausdrücklichem Trainingsausschluss. Vertraglich und technisch durchgesetzt.
Wie steht ihr zur DSGVO und zum EU AI Act?
Beide sind Grundlage, nicht Hindernis. Jedes Projekt beginnt mit einer Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO und einer Risikoeinstufung nach EU AI Act. AVV, TOM und Konformitätsdokumentation sind integraler Bestandteil jedes Projekts.
Müssen wir unsere bestehenden Systeme ersetzen?
Nein. Pipelines werden in bestehende GIS- (ArcGIS, QGIS, CAIGOS), CAD-, BIM- und Datenbank-Landschaften integriert. Ergänzen, nicht ersetzen.
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
Ein erster Proof-of-Concept entsteht in vier bis acht Wochen. Die produktive Pipeline folgt je nach Komplexität in drei bis sechs Monaten.
Was kostet ein Projekt?
Beratung startet ab Tagessatzbasis. Implementierungsprojekte werden festpreisbasiert kalkuliert. Eine Kostenschätzung folgt nach dem Erstgespräch.
Welche Modelle setzt ihr ein?
Bevorzugt Open-Weight-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) selbst gehostet in deutschen Rechenzentren. API-Modelle nur bei nicht-sensitiven Daten und ausschließlich über EU-Endpunkte mit Trainingsausschluss. Die Entscheidung treffen wir gemeinsam mit Ihnen.
Könnt ihr ASB-, SIB-, INSPIRE- oder XPlanung-Schemata?
Ja. Pipelines werden ASB-, SIB-, INSPIRE- und XPlanung-kompatibel gebaut. Schema-konforme Extraktion und Validierung sind Standardbestandteil.
Arbeitet ihr mit öffentlichen Auftraggebern?
Ja, direkt oder als Subunternehmer. Vergabe, Datenschutz und Dokumentation sind Teil unserer Standardprozesse, einschließlich der zunehmend expliziten Forderung nach deutschem Hosting.
Können Sie Verkehrszählungen tatsächlich vollautomatisch durchführen?
Computer-Vision-Modelle erreichen bei Standardbedingungen Klassifikationsraten über 95 Prozent für die gängigen Fahrzeugklassen. Bei Nacht, schlechtem Wetter oder komplexen Knotenpunkten ist menschliche Validierung sinnvoll. Pipelines werden mit klar definierter Mensch-im-Loop-Komponente und Konfidenz-Schwellwerten gebaut, ab denen automatisch zur manuellen Prüfung eskaliert wird.
Kontakt
Reden wir über Ihr Projekt.
Erstgespräch kostenfrei, dauert 30 Minuten, unverbindlich. Wir hören zu, stellen technische Fragen und sagen Ihnen ehrlich, ob KI in Ihrem Fall den Aufwand wert ist.
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Oder schreiben Sie an kontakt@infraspark.de