Autonome Fahrzeuge und Aufstieg von physical AI im Mobilitätssektor

Mobilität – Wegweiser für einen umfassenderen Wandel

Der Verkehrssektor durchläuft derzeit einen der bedeutendsten Wandel in seiner Geschichte. Noch vor einem Jahrzehnt wurde allmählich die Produktion von Elektrofahrzeugen hochgefahren, und sie forderten benzinbetriebene Autos ernsthaft heraus. Mittlerweile haben Elektrofahrzeuge einen beachtlichen Anteil erreicht. Sie sind nicht nur im Güterverkehr, sondern auch im privaten Alltag weltweit fest verankert. Elektrisch angetriebene Motoren werden voraussichtlich bereits in wenigen Jahren, bis 2030, den Verbrennungsmotor beim Anteil an allen verkauften Personenkraftwagen überholen (siehe Abbildung 1). Der Anstieg bei Elektrofahrzeugen geht aber deutlich weiter.

Er lässt deutlich und sichtbar einen umfassenderen Elektrifizierungstrend erkennen, der Branchen, Infrastruktur und Lieferketten in der gesamten Weltwirtschaft neu gestaltet. So wie die Mobilität einst als Versuchsfeld für die Elektrifizierung diente, trägt sie nun zum nächsten großen technologischen Wandel bei: physischer KI. Deshalb reicht die Strategie Smart Mobility weit über den Automobilsektor hinaus. Sie befindet sich am Schnittpunkt mehrerer struktureller Faktoren, die die Wirtschaft der Zukunft prägen, darunter Elektrifizierung, physische KI, Automatisierung und Energiewende.
 

Elektrofahrzeuge trugen dazu bei, einen komplexen industriellen Trend in etwas zu verwandeln, das für Verbraucher sichtbar, erlebbar und annehmbar wurde. So wie Elektrofahrzeuge die Elektrifizierung auf die Straße und ins Blickfeld gerückt haben, bringen autonome Fahrzeuge die KI in die physische Welt. Sie stellen eine der ersten und sicherlich die sichtbarste Endanwendung physischer KI dar. Im Gegensatz zur relativ unsichtbaren Welt der Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung können Verbraucher bei autonomen Fahrzeugen miterleben, wie KI mit der realen Welt interagiert – dank Systemen, die in der Lage sind, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und in Echtzeit zu handeln.

Autonomes Fahren – Physische KI in Aktion

Autonomes Fahren ist keine unsichere oder ungetestete Technologie mehr, die in der Pilotphase verweilt. Da Robotaxis derzeit in Großstädten in den USA, China und dem Nahen Osten im Einsatz sind, sind autonome Fahrzeuge bereits in der wirtschaftlichen Realität angekommen. Waymo und Zoox expandieren aggressiv in Großstädten der USA und sind inzwischen genau wie Tesla zu allgemein bekannten Begriffen geworden.* Waymo verfügt über eine Flotte von mehr als 3.000 Fahrzeugen, die wöchentlich mehr als 500.000 kostenpflichtige Fahrten durchführen – diese Zahl will das Unternehmen bis Ende 2026 auf eine Million steigern.112 Bei diesem Tempo erwarten Analysten, dass bis 2029 etwa die Hälfte aller Menschen in den USA Zugang zu Robotaxi-Diensten haben wird.3 Auch eine zeitnahe Einführung in Tokio und London wird erwartet.
 

Kommerzielle Einsätze in einem solchen Ausmaß beweisen, dass die autonome Mobilität das Stadium von Pilotprojekten hinter sich gelassen hat und in der Praxis angekommen ist. Was noch wichtiger ist: Autonomes Fahren ist nicht einfach nur eine weitere Automobiltechnologie. Sondern eines der klarsten Beispiele für physische KI in Aktion. Im Gegensatz zur generativen KI, die vorwiegend in weitgehend unsichtbaren digitalen Umgebungen agiert, müssen autonome Systeme die physische Welt wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen und daraufhin handeln.

Autonome Fahrzeuge – bereit für den Personen- und Güterverkehr

Die Möglichkeiten zur Verbesserung der Verkehrssicherheit sind enorm. Daten aus mehr als 220 Millionen fahrerlosen Meilen bestätigen, dass die Robotaxis von Waymo zehnmal sicherer sind, als wenn ein Mensch am Steuer sitzt.5 BYD, Chinas größter Elektrofahrzeughersteller, stellt sein Können nun stolz unter Beweis. Das Unternehmen ist von der absoluten Sicherheit seines neuen Autopilotsystems mit dem Namen „God’s Eye“ so sehr überzeugt, dass es für Unfälle eine beispiellose Vollkaskoversicherung anbietet.6

Dazu bedarf es einer außergewöhnlichen Rechenleistung in Verbindung mit fortschrittlichen Sensortechnologien, Konnektivitätssystemen, Softwarearchitekturen und KI-Trainingsmodellen.

Neben Robotaxis bieten Frachtverkehr und Logistik einen ebenso vielversprechenden Weg für die Einführung autonomer Fahrzeuge. Autonome Fahrzeuge wären eine willkommene Lösung für gegen den chronischen Fahrermangel, hohe Fluktuation und starre Lenkzeiten – besonders angesichts des boomenden Online-Handels.7 Autonome und teilautonome Fahrzeuge werden bereits in kontrollierten Umgebungen wie Lagerhäusern, Häfen, Minen und Industrieanlagen eingesetzt. Die dort gewonnenen Praxisdaten helfen dabei, autonome Systeme auf den komplexen und dynamischen Straßenverkehr vorzubereiten.

Unter der Haube

Elektrofahrzeuge sind auf ein hochentwickeltes technologisches Ökosystem angewiesen. Leistungshalbleiter regeln den Stromfluss. Batteriemanagementsysteme optimieren Leistung und Sicherheit. Analoge Chips wandeln wandeln reale Signale in nutzbare Informationen um. Software koordiniert jede Sekunde Tausende Entscheidungen. Radar, Lidar und Kameras unterstützen fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren. Konnektivitätssysteme vernetzen Fahrzeuge mit Fahrern, der Infrastruktur und cloudbasierten Diensten. Damit wird ein autonomes Fahrzeug zu einer mobilen KI-Plattform auf Rädern. Autonome Fahrzeuge beschleunigen den technologischen Wandel. Mit fortschreitender Autonomie wächst der Wertschöpfungsanteil von Software, Sensoren, Rechenleistung und Elektronik kontinuierlich weiter. (siehe Abbildung 3).