Mobi­litätWelche Rolle über­nimmt die KI im Auto?

Künst­liche Intel­li­genz (KI) steckt heute in vielen Berei­chen des Lebens. Viele Menschen verbinden KI heute vor allem mit der soge­nannten gene­ra­tiven KI, wie ChatGPT, die vom Nutzer einge­ge­bene Texte und Bilder versteht und daraus konsis­tente Antworten erzeugt. Ist das der Ursprung von KI? 

Xavier Valero: Nein, das ist nicht der Ursprung von KI. Gene­ra­tive KI ist nur eine bestimmte Form. Künst­liche Intel­li­genz gibt es schon viel länger. Seit Jahr­zehnten wird KI in zahl­rei­chen Bran­chen und Anwen­dungen einge­setzt, zum Beispiel im Mobi­li­täts­be­reich, etwa bei Opti­mie­rungs­pro­blemen in der Routen­pla­nung oder gene­rell, in der Prozess­op­ti­mie­rung. Immer unter bestimmten Rand­be­din­gungen. 

Wo begegnet uns KI heute bereits im Auto – und welche Berüh­rungs­punktet haben Fahre­rinnen und Fahrer im mobilen Alltag? 

Xavier Valero: Im Fahr­zeug­be­reich kennen wir KI schon lange, etwa aus Info­tain­ment-Systemen. In den 1990er Jahren fing es an. Damals gab es starre Sprach­be­fehle wie „Radio“, „Telefon“, „Anrufen“. Seitdem gab es viele Entwick­lungen. Sprach­sys­teme können heute relativ zuver­lässig Sprach­be­fehle verstehen und verbes­sern dadurch den Bedien­kom­fort. Beson­ders stark sehen wir KI auch im Bereich der Verkehrs­si­cher­heit. Das fing dort mit KI-ähnli­chen Ansätzen an. Die waren regel­ba­siert, sensor­ge­trieben und hatten eine Entschei­dungs­logik, etwa das ESP (elek­tro­ni­sches Stabi­li­täts­pro­gramm). Inzwi­schen schaffen Assis­tenz­sys­teme zusätz­liche Schutz­ebenen. 

Welche Rolle spielt KI inzwi­schen bei Fahrer­as­sis­tenz­sys­temen wie dem Notbrems- oder Spur­hal­te­as­sis­tenten? 

Xavier Valero: KI hilft den Assis­tenz­sys­temen dabei, die Umge­bung rund um das Fahr­zeug besser zu verstehen. Die Systeme erkennen andere Fahr­zeuge, Fußgänger oder Hinder­nisse und können eingreifen, wenn der Fahrer einen Fehler macht und nicht recht­zeitig reagiert – zum Beispiel durch auto­ma­ti­sches Bremsen, um so schwere Unfälle zu vermeiden. Wir finden KI auch in Fahrer­über­wa­chungs­sys­temen mit Kameras. Wenn der Fahrer unauf­merksam wird oder einzu­schlafen droht, erkennt ein kame­ra­ba­siertes System die Situa­tion und empfiehlt eine Pause. 

Wie arbeitet KI hier und wie haben sich die Assis­tenz­sys­teme in den letzten Jahren verbes­sert? 

Xavier Valero: Viele Anwen­dungen zeigen, dass KI immer stärker ins Fahr­zeug inte­griert wird. Ein großer Fort­schritt liegt in der verbes­serten Objekt­er­ken­nung. Die ist entschei­dend. Fahr­zeuge erkennen stehende Objekte, bewegte Objekte. Auch die Situa­tionen können sehr unter­schied­lich sein: ein Objekt oder viele. Das funk­tio­niert per Kamera, Radar oder LiDAR. Die Systeme müssen heute unter sehr unter­schied­li­chen Bedin­gungen funk­tio­nieren – bei Nacht, Regen, schlechten Sicht­ver­hält­nissen oder wenn Menschen dunkle Klei­dung tragen. Um das zu ermög­li­chen, arbeiten verschie­dene Systeme im Fahr­zeug eng zusammen – unter­stützt durch KI-Algo­rithmen. 

Lernen diese Assis­tenz­sys­teme nur durch künst­liche Intel­li­genz? 

Xavier Valero: Die Systeme werden norma­ler­weise mit über­wachten Lern­ver­fahren trai­niert. Tech­niker als „Lehrer“ trai­nieren sie. Das bedeutet, man zeigt ihnen anhand vieler Beispiele, was sie erkennen sollen. Dafür werden reale Fahr­daten mit simu­lierten Daten kombi­niert, um auch seltene, aber sicher­heits­kri­ti­sche Situa­tionen abzu­de­cken. Wie eben Menschen mit dunkler Klei­dung, in der Nacht. Anschlie­ßend werden die Systeme in die Produk­tion über­führt. Danach über­wacht und weiter verbes­sert. 

Welche Rolle spielen KI-gestützte Simu­la­tionen bei der Entwick­lung der Assis­tenz­sys­teme? 

Xavier Valero: Simu­la­tionen sind entschei­dend, weil sie Szena­rien abbilden können, die in der Realität nur selten auftreten. So lassen sich Grenz­fälle testen, ohne reale Risiken einzu­gehen. Zudem sind simu­la­ti­ons­ba­sierte Tests deut­lich schneller und kosten­güns­tiger. Tests in der realen Welt sind weiterhin erfor­der­lich, so dass sich beide Ansätze ergänzen. 

Daten­aus­wer­tung, Vali­die­rung und Sicher­heit: Welche Rolle spielt das für Assis­tenz­sys­teme? 

Xavier Valero: Wir gehen an die Auto­mo­bil­in­dus­trie heran mit einem ganz­heit­li­chen Ansatz, der funk­tio­nale Sicher­heit, Cyber­se­cu­rity und künst­liche Intel­li­genz kombi­niert – wir nennen das „Digital Trust“, also „digi­tales Vertrauen“. Sicher­heit lässt sich nur gewähr­leisten, wenn KI‑Systeme syste­ma­tisch vali­diert werden. Deshalb kombi­nieren wir physi­sche Tests mit Simu­la­tionen und rekon­stru­ieren gezielt komplexe Szena­rien, insbe­son­dere soge­nannte Corner Cases. Simu­la­tionen allein reichen nicht aus – reale Tests sind weiterhin notwendig. 

Wenn wir auf die Fahr­zeug­ent­wick­lung selbst schauen, spielt KI eine immer größere Rolle – wo stehen wir aktuell beim auto­nomen Fahren? 

Xavier Valero: Wir befinden uns aktuell auf dem Niveau von Level 4 in bestimmten Anwen­dungs­fällen. Dazu gehören voll auto­ma­ti­sierte Shut­tles oder Busse, die in klar defi­nierten Gebieten unter­wegs sind. Diese Systeme funk­tio­nieren gut, sind aber noch nicht voll­ständig autonom im Sinne von Level 5. Es geht dabei nicht nur um eine tech­no­lo­gi­sche Frage. Natür­lich müssen die Systeme noch besser werden. Fahr­zeuge müssen sich an alle Situa­tionen anpassen können, aber auch recht­liche Fragen, Haftung und gesell­schaft­liche Akzep­tanz spielen eine Rolle. Wer ist im Falle eines Unfalls verant­wort­lich? Der Fahrer, das Fahr­zeug, der Hersteller? Die Absi­che­rung ist entschei­dend – es geht also um funk­tio­nale Sicher­heit und auch um Cyber­se­cu­rity. 

Wann werden wir auto­nomes Fahren auf Stufe 5 errei­chen? 

Xavier Valero: Aus heutiger Sicht liegt der Zeit­ho­ri­zont bei etwa zehn bis fünf­zehn Jahren. Entschei­dend ist nicht nur die tech­ni­sche Mach­bar­keit, sondern auch die sichere, recht­liche und gesell­schaft­liche Inte­gra­tion auto­nomer Fahr­zeuge. Am Ende müssen Menschen auch lernen, der Tech­no­logie zu vertrauen. Wir sehen das bereits bei ChatGPT und anderen digi­talen Anwen­dungen, die nicht jeder sofort und auf die gleiche Weise nutzt oder akzep­tiert. Ich denke, wir werden in gemischten Umge­bungen leben – mit mensch­li­chen Fahrern und auto­nomen Fahr­zeugen. 

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Fünf Stufen zum auto­nomen Fahren