Was sind derzeit die größten Herausforderungen bei der Implementierung von Open-Source- und KI-Technologien in der Automobilbranche?
Es gibt zwei Aspekte, die untersucht werden müssen. Auf der einen Seite gibt es technologiebezogene Herausforderungen. Die Herangehensweise an KI im Automobilsektor muss sich weiterentwickeln. Den derzeitigen Lösungen mangelt es an Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und finanzieller Tragfähigkeit, da sie einen hohen Bedarf an Speicherplatz und Rechenleistung haben.
Auf der anderen Seite erleben wir eine Verlagerung hin zu Software-definierten Fahrzeugen. OEMs und Tier-1-Zulieferer müssen einen Software-first-Ansatz verfolgen. Dies könnte bedeuten, dass die Unternehmenskulturen umgestaltet, die Agilität erhöht und die Entwicklungszyklen verkürzt werden. Wenn es um Vorschriften, Anforderungen und den Weg zum autonomen Fahren geht, gibt es in der Branche noch viel zu tun, sowohl bei den Regulierungsbehörden als auch bei anderen Interessengruppen.
Welche KI-Projekte sind Ihrer Meinung nach derzeit für die Automobilindustrie besonders relevant?
Derzeit beobachten wir in der Automobilindustrie zwei unterschiedliche Trends. Auf der einen Seite sehen wir die kontinuierliche Verbesserung und Weiterentwicklung von ADAS-Technologien (Advanced Driver Assistance Systems). Auf der anderen Seite wird die Entwicklung des vollständig autonomen Fahrens stark vorangetrieben. Obwohl diese beiden Bereiche unterschiedliche Hauptziele verfolgen, bin ich der Überzeugung, dass es von entscheidender Bedeutung ist, den nahtlosen Übergang von ADAS zum vollständig autonomen Fahren zu erleichtern und die Synergien in beiden Bereichen zu nutzen. Diese Überlegung liegt den Bemühungen von Autobrains zugrunde, Kerntechnologien zu entwickeln, die die Vielseitigkeit besitzen, in beiden Bereichen angewendet, erweitert und spezialisiert zu werden.
Welcher Wandel ist auf Seiten der OEMs und Zulieferer erforderlich, um den Weg zu KI und der nächsten Stufe der Datenverarbeitung im Automobil erfolgreich zu beschreiten?
Die OEMs müssen sich für kollaborative Partnerschaften auf gleicher Augenhöhe öffnen. Das Aufkommen von Software Defined Vehicles verändert die Automobilbranche und unterstreicht die Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen OEMs und Technologieunternehmen. Das komplexe Zusammenspiel von Software- und Hardwarekomponenten in einem Software-definierten Fahrzeug übersteigt die Möglichkeiten eines einzelnen Unternehmens, den Entwicklungsprozess effektiv zu steuern.
Wie werden sich die Partnerschaften entlang der Wertschöpfungskette neu organisieren?
Zusammenarbeit ist der Schlüsselfaktor. Da Systeme und Fahrzeuge immer komplexer werden und in hohem Maße auf multidisziplinäre Ansätze angewiesen sind, ist die Zusammenarbeit von Experten und spezialisierten Firmen unabdingbar.
Verschiedene spezialisierte Unternehmen müssen ihre Kräfte bündeln – aus unserer Sicht würde diese Zusammenarbeit die Lizenzierung von Plattformen beinhalten. Um mit der zunehmenden Geschwindigkeit des Marktes und den internationalen Entwicklungen Schritt halten zu können, müssen diese Kooperationen wie eine gut geölte Maschine funktionieren.
Wie wird KI die Entwicklung des autonomen Fahrens beeinflussen?
KI ist der Schlüssel zum autonomen Fahren und die wichtigste technologische Herausforderung, die gelöst werden muss, um sicheres autonomes Fahren zu ermöglichen. Ohne den richtigen KI-Ansatz werden wir keine sicheren, zuverlässigen und skalierbaren autonomen Fahrzeuge auf der Straße sehen.
Wie lassen sich gleichzeitig die hohen Anforderungen an die Sicherheit erfüllen?
Es gibt zwei Hauptperspektiven auf die Sicherheit. Bei der ersten geht es darum, das Fahrzeug und alle seine Softwarekomponenten mit robusten Cybersicherheitsmaßnahmen zu schützen, zum Beispiel durch die Zusammenarbeit mit starken Partnern. Bei der zweiten Perspektive geht es darum, ein System von Grund auf sicher zu konstruieren und eine inhärente Basissicherheit zu gewährleisten.
Wenn es um die Weiterentwicklung des Systems geht, ergeben sich einige Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die Gewährleistung des Datenschutzes hängt von den einschlägigen Vorschriften und der engen Zusammenarbeit der verschiedenen Interessengruppen ab, darunter Gesetzgeber, Hersteller, Lieferanten und Verbraucher. Diese Akteure müssen gemeinsam einen rechtlichen Rahmen schaffen und sich entsprechend daranhalten.
Über die bloße Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hinaus sind Technologieunternehmen in der Lage, für Transparenz zu sorgen, Daten zu verschlüsseln und das Datenaufkommen insgesamt gering zu halten. Der KI-Ansatz von Autobrains macht dies möglich. Die KI abstrahiert und verdichtet Objekte zu „Signaturen“ unter Verwendung von Linien, Farben oder anderen Strukturen. Dieser Ansatz führt nicht nur zu abstrahierten Daten, sondern auch zu einer erheblichen Reduzierung des Datenbedarfs und -volumens.
