Autonomes Fahren wird den Automarkt kippen. Um dennoch nachhaltig erfolgreich zu sein, müssen viele etablierte Hersteller und Zulieferer ihre Komplexität schnell erneuern.

 

Autonomes Fahren wird den Automarkt kippen, weil die Leistungsfähigkeit der künstlichen Autogehirne mit dem Bestand autonomer Fahrzeuge wächst. Sobald ein Bestand autonomer Fahrzeuge dominiert, wird er die de-facto Standards setzen.

 

Der Einmalaufwand für autonomes Fahren ist durch fortlaufende und schnelle Innovation hoch. Die Grenzkosten für SW-Updates Over-the-air (OTA) sinken dagegen mit wachsendem Fahrzeugbestand gegen Null. Alternde Insellösungen für autonomes Fahren mit vergleichsweise geringem Fahrzeugbestand werden an Inkompatibilität, Integrationsaufwand und Pflegeaufwand sterben.

 

Autonomes Fahren baut heute auf einem spezialisierten Computer auf, der dem Gehirn eines niederen Wirbeltieres ähnelt. Dieses primitive künstliche Gehirn nimmt die Bewegungen der Umwelt und des Fahrzeuges wahr und gibt ihnen Bedeutung, um unter wechselnden Bedingungen sicher, sauber, sparsam und komfortabel zu fahren.

 

Es kooperiert mit anderen Autos, um schneller zu lernen. Dazu versendet es unter anderem 3D-Filme seiner realen Umwelt an einen leistungsstarken Computer für maschinelles Lernen. Im Gegenzug wird es OTA mit Änderungen seiner Software belohnt. Das Auto lernt wie ein Wirbeltier, indem es seine Software ändert, während es ruht. Je mehr solcher Autos kooperieren, umso schneller lernt jedes von ihnen.

 

Die Leistungsfähigkeit dieser künstlichen Gehirne wird entlang einer Roadmap exponentiell steigen. Warum? Die Effizienz des menschlichen Gehirns wird immer besser verstanden, das maschinelle Lernen sprunghaft weiter entwickelt, die Hardware jenseits des mooreschen Gesetzes spezialisiert und die Leistungsfähigkeit der Systemarchitektur aus Algorithmen, Software und Hardware in Effizienzsprüngen gesteigert.

 

Wenige Spitzeningenieure machen das, so wie in den Branchen der Technologie und der Luft- und Raumfahrttechnik. Anders als Applikationsingenieure der heutigen Automobil- und Zulieferindustrie entwickeln sie gewohnheitsmässig bis an physikalische Grenzen. TESLA beispielsweise verfügt über nur etwa 200 SW-Ingenieure und 100 Chipdesigner für die Entwicklung autonomen Fahrens. Dazu kommen 500 bis 1000 Entwickler, die die übermittelten 3D-Filme labeln.

 

Das Geschäftsmodell der etablierten Hersteller gründet weitgehend auf bezogener Mechanik, Mechatronik und ECU. Zulieferer entwickeln sie, produzieren sie in großen Serien und liefern sie, die Hersteller bauen sie zusammen. Die Hersteller verstehen weder den SW-Entwicklungsprozess noch den Chipdesign-Prozess. Sie unterschätzen bei weitem, wie kritisch sie sind. Schon gar nicht ziehen sie die besten Systemingenieure, SW-Ingenieure und Chipdesigner an. Sie verlassen sich auch beim autonomen Fahren auf den Wettbewerb vieler Lieferanten in der naiven Hoffnung, dass zum SOP alles zusammen passen wird, so wie sie es von Mechanik, Mechatronik und ECU kennen. Für autonomes Fahren müssen sie jedoch System, Algorithmen, Software, Chipdesign und exponentiell wachsende Datenmengen entlang der Roadmap beherrschen. ECU werden nahezu verschwinden. Deshalb müssen Hersteller und viele Zulieferer neuartige Komplexität einführen und alte verringern.

 

Beim autonomen Fahren gemäß Level 4 und 5 verbleibt ein Restrisiko beim Hersteller. Für den Umgang mit diesem Restrisiko müssen sie Lösungen finden. Sie können beispielsweise ihre Daten nutzen, um nutzungsabhängige Fahrzeugversicherungen anzubieten. Wenn sie die Daten aus dem realen Fahren schützen wollen, müssen sie prüfen, ob sie eine Autoversicherung integrieren und sich rückversichern.

 

Wir beraten Sie, ihre Komplexität für autonomes Fahren zu erneuern.