Dieser Beitrag beschäftigt sich mit autonomem Fahren und den Möglichkeiten von Automatisierungen in der Mobilitätsbranche. Alle Informationen wurden uns durch den deutschen Tesla Edel- und Komfort-Ausstatters Teslabs bereitgestellt. Vielen Dank 🤓
💡 Das Wichtigste zusammengefasst
Umschwünge und Bewegung sind Kernelemente der Mobilitätsbranche.
Was gestern noch als Luxus und High-End-Technologie galt, findet sich heute schon in jedem Kleinwagen. Auf diese Weise verschieben sich die Prioritäten der Branche stets im Eiltempo.
Doch ein Feature, was seit den jüngsten Science Fiction Filmen noch ein unerfüllter Traum zu sein scheint, ist das autonome Fahren.
Lass uns gemeinsam einen Blick auf den aktuellen Stand vom autonomen Fahren werfen! Außerdem schauen wir uns Möglichkeiten an, wie das Autofahren durch Automatisierung, künstlicher Intelligenz und Algorithmen immer komfortabler wird.
Besonders eindrucksvoll demonstriert wurde dieses Phänomen durch das Erscheinen von Tesla im Speziellen sowie der Elektromobilität im Allgemeinen. Plötzlich wurden nicht nur einzelne Features überarbeitet, sondern das ganze „Erlebnis Auto“ neu definiert.
Wichtig waren nicht mehr der Metallklotz und seine Vielzahl an mechanischen Komponenten selbst, vielmehr standen die Software und digitalen Bauteile, die der Unterhaltung und dem Komfort der Insassen dienen, im Vordergrund.
Mit diesem Fokus auf digitale Features war der Grundstein für eine Revolution gelegt, die aktuell die gesamte Branche verändert. Auch autonomes Fahren wurde bspw. durch Teslas Full Self Driving Capability (FSD) über Nacht immer mehr zur Realität (auch, wenn bisher nicht salonfähig, weiter unten mehr dazu).
Erste Anzeichen der Software-Revolution finden sich bereits am Anfang jedes Kfz-Lebenszyklus: in der Produktion. Dort besteht durch den Einsatz von Robotern zwar seit Jahrzehnten ein hohes Automatisierungsniveau, doch diese Roboter werden immer smarter und vielfältiger einsetzbar.
Wo früher ein klobiger Schweißroboter das Maß der Dinge war, finden sich bereits heute Fabriken, in denen mobile Roboter flexibel und intelligent durch die Hallen wuseln – die Fortschritte in KI und Robotik machen es möglich.
Dem menschlichen Arbeiter wird so immer mehr, vor allem nebensächliche, Arbeit abgenommen, was natürlich mehr Kapazitäten für die jeweilige Hauptaufgabe schafft.
Doch wo der Eine weniger zu tun hat, wächst die Belastung beim Anderen: Die Rede ist von den Software-Abteilungen der Autohersteller.
Noch nie hat die Branche so viel IT-Personal benötigt, noch nie war die IT in der Gesamtbetrachtung so wichtig.
Die Themen der Stunde sind, um nur ein paar Beispiele zu nennen:
UX-Design für ansprechende Erlebnisse, sprich – eine gelungene User Experience
Software-Entwicklung, um alle Anforderungen zu realisieren
Konnektivität, um sowohl User als auch Technik-seitig alles zu verbinden
Künstliche Intelligenz, um die nächste Stufe der Interaktion und Automatisierung einzuleiten
Überraschend ist das nicht: Selbst Mercedes, das Urgestein der mechanischen Verbrenner-Welt, wirbt mittlerweile lieber mit dem „Hyperscreen“ oder einem fortschrittlichen Sprachassistenten für seine Autos, statt auf Fahreigenschaften oder Motorleistungen zu verweisen.
Immer mehr dreht sich das automobile Erlebnis um lernfähige und damit mehr oder weniger intelligente Algorithmen.
Beispiele sind etwa Systeme wie das von Tesla, die anhand des verwendeten Schlüssels oder verbundenen Smartphones erkennen, welche Person gerade fährt und so ein entsprechendes Profil auswählen – samt automatischer Sitz- und Lenkradeinstellung, Auswahl des Lieblings-Radiosenders und des persönlichen Homescreens.
Solche Features wären vor zehn, zwanzig Jahren vermutlich noch nahe der Zauberei verortet worden, heute haben sie es fast schon zum Standard geschafft. Dennoch handelt es sich weniger um eine Intelligenz als vielmehr um clevere Automation.
Doch der wachsende Einfluss von künstlicher Intelligenz im Sinne fortschrittlich-intelligenter Systeme spiegelt sich bislang nur in den allerneuesten Systemen wider.
So könne diese Systeme etwa lernen, wie der Nutzer das System verwendet und ihm genau diejenigen Funktionen als Erstes anzeigen, die er vermutlich als Nächstes benutzen wird. So reduziert sich die Zeit, für die der Fahrer die Augen von der Straße abwenden muss.
Eine weitere wichtige Rolle spielt künstliche Intelligenz zunehmend auch bei der Navigation und Routenplanung, speziell durch die in der Elektromobilität notwendigen längeren Ladestopps.
Die Intelligenz kann lernen, wie sich Straßen-, Wetter- und Verkehrsbedingungen auf die Reichweite auswirken, wo und wann der Fahrer gerne lädt oder auch wie sich Staus entwickeln.
So wird, wie in der KI üblich, das System über die Zeit immer besser und komfortabler – nicht zuletzt auch durch die immer häufiger genutzte Möglichkeit, die Position von Schlaglöchern zu lernen und das Fahrwerk an diesen Orten entsprechend anzupassen.
Wir sehen also, dass autonomes Fahren nicht immer sofort alles von Geisterhand erledigt und dem Fahrer die komplette Kontrolle abnimmt. Vielmehr erweitert sich autonomes Fahren im Sinne der Fahrerlebnisse und Komfortsteigerung um intelligente Features, welche die Qualität beim Autofahren erhöhen.
All diese Features sind aber nur Spielereien im Vergleich zum großen Zukunftsthema der Mobilität, das im Zusammenhang mit KI auch als Erstes in den Sinn kommt: autonomes Fahren.
Den Traum vom selbstfahrenden Auto gibt es schon lange, doch noch ist keinem Hersteller der entscheidende Durchbruch gelungen. Selbst bei Tesla, wo man im Hinblick auf Software als führend gilt und sein fähigstes Fahrassistenzsystem schon als „Full Self Driving Capability“ (FSD) bewirbt, ist man noch fleißig am Tüfteln.
Die Voraussetzungen sind jedenfalls besser als bei keinem anderen Konkurrenten: Über Hunderttausend Teilnehmer am FSD-Beta-Programm sammeln derzeit Daten, um eine entsprechende KI zu trainieren.
Doch reicht das? Tendenziell gilt in der KI: je mehr Trainingsdaten, desto akkurater das Ergebnis. Und im Falle des autonomen Fahrens soll die zugrundeliegende Intelligenz so akkurat wie nur möglich sein – schließlich muss sie sich in jeder erdenklichen Verkehrssituation sicher und korrekt verhalten.
Die Implementierung von KI im Mittelstand öffnet nicht nur Türen zu aktuellen Verbesserungen und Effizienzsteigerungen, sondern zeichnet auch den Weg in eine zukunftsorientierte und innovative Unternehmensführung.
Am Beispiel von Tesla wissen wir, dass autonomes Fahren, also die Autopilot-Funktionen wie Autosteuerung (automatisches Lenken auf Autobahnen), adaptive Geschwindigkeitsregelung (passt die Geschwindigkeit des Autos an den Verkehr an), automatisches Einparken und den Summon-Modus (Herbeirufen des Autos aus Parklücken) umfasst. Mit der Einführung des Full Self-Driving (FSD) Beta-Programms in einigen Regionen (hauptsächlich in den USA) kann Teslas Autopilot auch innerstädtische Fahrten durchführen, Stoppschilder und Ampeln erkennen sowie automatisch abbiegen.
In Deutschland und vielen anderen Ländern sind die gesetzlichen Rahmenbedingungen strenger als in den USA, was die Nutzung autonomer Fahrfunktionen angeht. Vollständig autonomes Fahren ist in Deutschland bisher nicht erlaubt. Stattdessen dürfen Fahrerassistenzsysteme genutzt werden, solange der Fahrer jederzeit die Kontrolle über das Fahrzeug übernehmen kann und die Hände am Steuer behält. Die Nutzung des Autopiloten im Straßenverkehr ist an die Einhaltung der Straßenverkehrsordnung und die Verantwortung des Fahrers gebunden.
Trotz der fortgeschrittenen Technologie gibt es Einschränkungen: Der Autopilot kann in komplexen Verkehrssituationen oder bei schlechten Wetterbedingungen (starker Regen, Schnee, Nebel) überfordert sein und auch die Erkenntnis von statischen Objekten sowie die Unterscheidung zwischen unterschiedlichen Verkehrszeichen können in bestimmten Situationen problematisch sein.
Denken wir außerdem an lebhafte Städte wie Berlin oder München, wird klar, dass hier das autonome Fahren die Technik vor einige Herausforderungen stellt.
Abschnitt bereitgestellt durch Christian Kleemann vom KI-Café
Fernab der zahlreichen positiven Möglichkeiten und komfortablen Effekte sollten wir beim Thema autonomen Fahren auch über ethische und philosophische Dilemmata im Sinne von Schadensvermeidung sprechen.
Sollte Technik programmiert werden, um im Falle von Notsituationen Menschenleben gegeneinander aufzuwiegen? Wer entscheidet über Leben und Tod, wenn plötzlich ein Kind auf die Straße springt und ein Ausweichen entweder vor der Hauswand oder in einer Wandergruppe endet?
Diesem Dilemma der künstlichen Intelligenz geht auch Roberto Simanowski in dem empfehlenswerten Buch „Todesalgorithmus“ auf den Grund. Eines von vielen Herausforderungen, die wir gesellschaftlich durchdenken und lösen sollten.
Dass Tesla (und allen anderen Herstellern) trotz der zahlreich verfügbaren Daten der große Wurf bislang verwehrt blieb, spricht dafür, dass noch weitaus mehr Informationen gesammelt werden müssen, möglicherweise von Abermillionen Fahrern – oder dass die KI-Technologie weiter verbessert werden muss.
Ein Lichtblick: Dass nicht triviale Probleme für KI prinzipiell lösbar sind, ist spätestens seit ChatGPT jedem bekannt.
In der Zwischenzeit muss sich die Automobilwelt zwangsläufig mit dem begnügen, was bisher möglich ist: Fahrassistenzsysteme, die in einfachen Bedingungen (Autobahn, deutlich sichtbare Markierungen, etc.) und unter Aufsicht des Fahrers das Auto eigenständig steuern können. Und das ist doch auch schon ein deutlicher Fortschritt.
Dank Automation und zunehmend auch künstlicher Intelligenz wird Autofahren immer einfacher und komfortabler. Das Auto entriegelt sich, sobald man sich nähert, stellt Sitz, Lenkrad und Infotainment-System automatisch ein, plant selbstständig die Route samt Tank- oder Ladestopps und unterstützt mit Abstandstempomat und Spurhalteassistent beim Fahren.
Wenn man sich dem Bildschirm zuwendet, weiß das System bereits, welche Funktion man sucht und am Zielort angekommen findet das Auto von selbst in die Parklücke. All das ist dank der digitalen Revolution des letzten Jahrzehnts bereits möglich und zeigt: Wir sind gar nicht mehr so weit davon entfernt, dass der Fahrer zum Passagier wird.
Doch der letzte große KI-Coup im Automobilsektor, das autonome Fahren, steht noch aus. Wir sind gespannt, wie lange noch – und welchen Themen sich die Branche danach zuwenden wird!
Ich hoffe, du konntest in diesem Beitrag einiges mitnehmen. Teile gerne deine Erfahrungen mit einem Kommentar.
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Beitrag verfasst von Louis Mayer, Redaktion bei Teslabs
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