Bisher war die Geschichte des automatisierten Fahrens keine Erfolgsstory. Egal, wie viele Sensoren in die Autos integriert wurden – sie konnten Fahraufgaben nicht annähernd so intuitiv bewältigen wie ein Mensch am Steuer.
Bosch und die VW-Softwaretochter Cariad lassen nun Künstliche Intelligenz (KI) für sich arbeiten, um endlich voranzukommen. Das Ziel der beiden Partner in der sogenannten Automated Driving Alliance ist ambitioniert: Automatisierte Fahrfunktionen sollen zeitnah für alle Fahrzeugklassen verfügbar werden, vom preiswerten Einsteigerauto bis zum Luxusmodell. Erste Ergebnisse möchte VW schon ab Mitte 2026 in seinen Modellen erfahrbar machen. Zunächst sollen die beiden Automatisierungslevel 2 und 3 erreicht werden. SAE-Level 2 bedeutet, dass ein Fahrzeug selbstständig beschleunigen, bremsen und lenken kann. Die Fahrerin oder der Fahrer muss dabei das Steuer in der Hand behalten, den Verkehr beobachten und jederzeit eingreifen können. Auf SAE-Level 3 kann das Fahrzeug unter bestimmten Bedingungen selbstständig fahren, der Mensch am Steuer darf das Lenkrad loslassen, muss aber immer bereit sein, sich die Kontrolle zurückzuholen.
Menschen lernen lebenslang
Was es den Entwicklern bisher so schwierig machte, diese Level zu erreichen, ist der zugrunde liegende Lernprozess. Autofahrerinnen und Autofahrer haben ja nicht nur die Fahrschule absolviert, sondern lernen täglich im Verkehr dazu. Man entwickelt Routinen, die man selbst nur schwer erklären und vermitteln könnte, fährt situationsangepasst und rechnet oft mit Gefahren, noch bevor es gefährlich wird. Einfach, weil man viele vergleichbare Situationen erlebt hat und intuitiv Reaktionen vorwegnimmt, die sich in der Vergangenheit bewährt haben.
Maschinen lernen aus Simulationsmodellen
Dieses lebenslange Lernen auf die Sensorik und Steuerung eines Fahrzeugs zu übertragen, ist die Herausforderung beim automatisierten Fahren. Noch mehr Sensoren in die Fahrzeuge zu bauen, hilft dabei nicht. Es wäre erstens viel zu teuer, und zweitens müssen die Sensorwahrnehmungen interpretiert und zu einer richtigen Entscheidung verarbeitet werden. Was Bosch und Cariad sich nun vom Einsatz von KI versprechen, lässt sich vereinfacht so veranschaulichen: Stellen wir uns vor, wir lernen das Fahren nicht auf der Straße, sondern im Fahrsimulator. Wenn die Simulation nur realistisch genug ist, merken wir nach Abschluss unserer Lernphase überhaupt nicht, dass wir vom Simulator in den realen Straßenverkehr gewechselt sind.
KI einzusetzen, ist in der Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen kein Neuland. Man verwendet die Methoden des maschinellen Lernens schon länger, beispielsweise zur Objekterkennung und -interpretation. Der neue Ansatz ist jetzt, generative KI-Methoden anzuwenden. So wie die modernsten Sprachmodelle komplexe semantische Zusammenhänge verstehen und schließlich selbst Texte formulieren können, soll der neue sogenannte KI-Stack der Automated Driving Alliance städtische Verkehrsszenarien analysieren, aktuelles und potenzielles Verhalten von Verkehrsteilnehmern antizipieren und sich für die richtige Reaktion entscheiden. In einer ersten Phase wurden dazu Testflotten in Europa, Japan und den USA auf die Straße geschickt, um Daten und Erfahrungen zu sammeln. Da es theoretisch und praktisch unmöglich ist, so viele Testwagen so lange herumfahren zu lassen, bis jede erdenkliche Verkehrssituation aufgezeichnet wurde, kommt in Phase zwei die KI ins Spiel.
Beim Turbolernen ist KI unschlagbar
Die Systeme aus Kamera- und Radarsensoren sowie dem Bordrechner, der die Wahrnehmungsdaten sammelt, zusammenführt und interpretiert – er ist das „Hirn“ des automatisierten Fahrens – werden derzeit täglich mit riesigen Datenmengen systematisch trainiert und weiterentwickelt. In diesem Punkt ist KI der menschlichen Intelligenz eindeutig überlegen: Unser Gehirn kann weder bei der Menge an verarbeiteten Daten noch beim Tempo mithalten. Man denke nur daran, wie beispielsweise Google Gemini in Sekundenschnelle das Internet durchkämmt und zu einem Suchbegriff eine umfassende Übersicht mit Quellenangabe textet. Das Superlernen an Simulationsmodellen soll so zu immer leistungsstärkeren und intelligenteren Fahrerassistenzsystemen führen. Der aktuelle Status des Systemtrainings wird täglich als Update an die Rechner der Testflotte verschickt, die weiterhin auf den Straßen unterwegs ist. So lässt sich in der Praxis erfahren, ob die Systeme durch Training wirklich besser geworden sind und an welchen Stellen noch Verbesserungsbedarf besteht.
Verfügbarkeit für 2026 geplant
Die in der Automated Driving Alliance entwickelten automatisierten Fahrfunktionen sollen die sichere Automatisierung von Antrieb, Lenkung und Bremse ermöglichen und sich dabei so anfühlen, als sitze ein Mensch am Steuer. Der KI-Stack von Bosch und Cariad deckt laut seiner Entwickler alle wesentlichen kognitiven Aufgaben des Wahrnehmens, Interpretierens, Entscheidens und Handelns ab. Erste Funktionen sollen schon Mitte 2026 in der neuen „Software-defined Vehicle“-Architektur im Volkswagen-Konzern mit seinen vielen Fahrzeugmarken zum Einsatz kommen. Anschließend plant Bosch, seine Lösungen, die von einzelnen Fahrfunktionen bis zum kompletten Automatisierungspaket reichen, auch anderen Herstellern weltweit anzubieten. Damit könnte das automatisierte Fahren nach Art der Automated Driving Alliance potenziell alle Fahrzeugmärkte erreichen. Die Projektpartner betonen, dass alle Software-Komponenten in Deutschland entwickelt worden sind. Das zeige, dass die deutsche Automobilindustrie Schlüsseltechnologien wie Künstliche Intelligenz und automatisiertes Fahren aus eigener Kraft beherrsche, und beweise ihre Innovationsfähigkeit.
