Das selbstfahrende Auto: Was ist Hype und was ist umsetzbar?

(Bild: metamorworks/ Shutterstock)
Zu Beginn jeder guten Analyse stehen die Definitionen – und die sind insbesondere in der Debatte um selbstfahrende Autos wichtig. Denn auch wenn einige Visionäre einen anderen Eindruck vermitteln, liegen Welten zwischen Fahrassistenzsystemen, wie wir sie heute kennen, und dem eigentlichen autonomen Fahren.

Das Stufenmodell des autonomen Fahrens

Die allgemeingültigen Definitionen zum autonomen Fahren stammen von der internationalen Society of Automotive Engineers. Sie unterteilen die Entwicklung des autonomen Fahrens in insgesamt sechs Stufen. Entscheidend ist dabei die Frage, inwieweit der menschliche Fahrer noch aktiv sein muss. Bei Level null bis zwei ist der Mensch noch aktiv involviert. Die Technologie – wie zum Beispiel Teslas Autopilot – übernimmt viele ausführende Aufgaben, der Überblick und die letztliche Verantwortung liegt jedoch beim menschlichen Fahrer.

Auf der dritten Entwicklungsstufe beginnt das autonome Fahren mit Features wie Stauassistenten. Hier übernimmt die Technologie zeitweise, der Mensch muss allerdings im Ernstfall innerhalb von Sekundenbruchteilen reagieren und das Steuer übernehmen können. Level vier sieht vor, dass Autos in speziell dafür vorgesehenen Bereichen wie Fabrikgeländen vollautonom fahren; das komplett autonome Fahren, bei dem Fahrzeuge in der gesamten Stadt unter sämtlichen Bedingungen selbstständig fahren, ist dann schließlich Level fünf.

Level fünf wird so verstanden, dass ein Fahrer keine Fahrerlaubnis mehr benötigt – und Fahrzeuge vermutlich auch kein Lenkrad mehr haben werden. Dieses Level lässt sich recht einfach erreichen, sobald Level vier erreicht wurde. Doch selbst auf Level fünf wird ein und dasselbe Fahrzeug vermutlich nie sowohl in Detroit als auch in Jakarta fahren können, weil sich die Umgebungsparameter von Stadt zu Stadt grundlegend unterscheiden. Auch hier bestehen also zumindest vorerst Restriktionen. Sofern verfügbar, ließen sich allerdings Fahrmodelle für unterschiedliche Regionen ins System des Fahrzeugs laden.

Revolution statt Evolution

Der wirklich bedeutende Schritt findet also erst beim Übergang von Level drei zu Level vier statt – und er verlangt eine völlig neue Herangehensweise. Bis zur dritten Stufe reicht es aus, einen regulären software-basierten Ansatz zu verfolgen, der von der richtigen Hardware unterstützt wird. Der Straßenverkehr ist jedoch hochkomplex und unvorhersehbar. Sobald es also darum geht, in Situationen mit vielen unbekannten Variablen schnell und flexibel richtig reagieren zu können, müssen die Lösungsansätze zusätzlich KI- und datenzentriert sein. Die Automobilbranche muss sich deshalb neuen Herausforderungen stellen.

Viele der bisherigen Entwicklungen werden zwar auch für die Stufen vier und fünf des autonomen Fahrens sehr wichtig sein. Dazu gehören zum Beispiel die Fortschritte im Bereich der Sensorik. Großer Nachholbedarf besteht, vor allem in Deutschland, allerdings besonders bei der Datenverarbeitung, bei KI-Ansätzen und in der Cybersicherheit.

Herausforderung für die deutsche Automobilindustrie

Die deutsche Automobilindustrie gründete ihren Erfolg bislang auf innovative Ingenieursleistungen – ein Großteil davon mit mechanischem Fokus. Für das autonome Fahren reicht das allerdings nicht mehr aus. Nicht umsonst entwickeln sich gerade Digitalunternehmen wie Googles Waymo und Aurora zu den größten Konkurrenten der klassischen Automobilindustrie. Die hat nun an zwei Fronten zu kämpfen: Zum einen geht es ja weiterhin darum, verlässliche und technisch anspruchsvolle Produkte zu liefern. Zum anderen müssen sie aber auch auf High-Tech-Ebene ein vergleichbares Niveau erreichen wie die Digitalunternehmen, um im internationalen Wettbewerb zu bestehen.

Das schließt auch den Organisationsaufbau der Unternehmen mit ein: Denn agile Lösungen entstehen nicht in festgefahrenen Strukturen. Der Erfolg im prä-digitalen Zeitalter ist hier Segen und Fluch zugleich für die deutschen Automobilunternehmen. Schließlich sind flexible und innovative Strukturen in jungen und von Grund auf digital aufgestellten Einheiten wie Tesla und Waymo leichter zu bewerkstelligen als in global umspannenden, traditionell gewachsenen Unternehmen mit mehreren Hunderttausend Mitarbeitern. Hinzu kommt, dass die Entwicklung zum autonomen Fahren das Auto als Ganzes verändert: IT, Elektronik und der ganze Aufbau eines Wagens sind davon beeinflusst. Bestehende Lieferketten müssen schrittweise angepasst werden – wer keine Lieferkette hat, kann sich von Beginn an danach ausrichten.

Startups und Innovation Labs als Testballons

Um den Anschluss nicht zu verlieren, lassen viele der großen deutschen Unternehmen mittlerweile auch Testballons mit neuen Organisationsstrukturen fliegen: Die Zusammenarbeit mit Startups wird aktiv gesucht, Investitionsprogramme gestartet und Innovation-Labs ins Leben gerufen.

Damit Deutschland als Digitalstandort im internationalen Wettbewerb bestehen kann, brauchen wir allerdings verlässliche rechtliche Rahmenbedingungen zum autonomen Fahren. Wenn Unternehmen nicht wissen, ob ihre heutigen Entwicklungen morgen noch rechtlich zulässig sind, führt dies zu Unsicherheiten und hemmt Innovationen.

Doch steigende Investitionen in den Ausbau einer ausreichenden Dateninfrastruktur, einer verlässlichen künstlichen Intelligenz und in skalierbare Computing-Lösungen sind das Gebot der Stunde. Digitalunternehmen haben sich diesen Fragestellungen von Anfang an gewidmet – wenn die deutsche Industrie nicht nachzieht, wird es bald zu spät sein.

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