Politik und Industrie diskutieren die Chancen für den deutschen Automobilstandort

Dem Sicherheitsanspruch der deutschen Automobilindustrie folgend wird durch den Einsatz generativer KI die Entwicklung sicherer hochautomatisierter Fahrfunktionen in jedem Verkehrskontext möglich. Die nächsten Schritte zum vollautomatisierten (Level 4) und letztendlich fahrerlosen autonomen Fahren (Level 5) rücken damit in greifbare Nähe.

High-Level-Event im Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Wie genau das passieren soll und warum gerade jetzt die Zeit dafür reif ist, das war heute Gegenstand eines wirtschaftspolitischen Diskussionspanels zu dem das Bundes- ministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) eingeladen hat. Bundesminister Robert Habeck diskutierte mit neun hochrangigen Personen aus der Automobilwirtschaft die Innovationskraft der deutschen Leitindustrie in den zukunftsträchtigen Bereichen KI und autonomes Fahren.

Im Mittelpunkt der rund 60-minütigen Debatte mit Entwicklungsvorständen der Branche —  Mercedes-Benz CTO Markus Schäfer, Continental Automotive CTO Gilles Mabire, Bosch Mobility CTO Dr. Mathias Pillin, Valeo Deutschland Chef Holger Schwab, AVL EVP Jens Poggenburg und BIT TS-Geschäftsführerin Cornelia Denk — dem VDA-Geschäftsführer Dr. Marcus Bollig sowie der Vorstandsvorsitzenden des Forschungs-zentrums Jülich Prof. Dr. Astrid Lambrecht standen die Chancen für die deutsche Vorzeigebranche, die sich mitten in der anspruchsvollen Transformation zur Elektromobilität und zum softwarebasierten Fahrzeug befindet.

Anlass für den Termin war das von der VDA Leitinitiative autonomes und vernetztes Fahren initiierte und vom BMWK geförderte Leuchtturmprojekt nxtAIM – Generative Methoden zu Perzeption, Prädiktion und Planung. Dieses Projekt unterstreicht Deutsch-lands Spitzenplatz in der Entwicklung sowie beim Einsatz generativer KI-Methoden im automobilen Kontext und stellt gleichzeitig einen Paradigmenwechsel für die Entwick-lung KI-basierter, autonomer Fahrfunktionen dar. Möglich wurde das Projekt durch die voraus-gegangenen grundlegenden Arbeiten in den vier Forschungsprojekten der KI Familie.

Generative KI und autonomes Fahren: Forschungsprojekt nxtAIM geht neue Wege

Die Fähigkeit eines Fahrzeugs, seine Umgebung wahrzunehmen, vorherzusagen wie sich eine Verkehrssituation entwickelt und dann sicher zu navigieren, basiert in großen Teilen auf Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz. Für das Training autonomer Fahrfunktionen werden allerdings nicht nur großen Datenmengen benötigt, sondern vor allem Fahrdaten aus Verkehrsszenarien, die kritisch und sicherheitsrelevant sind. Eine solche Datenerhebung war bisher mit hohen Kosten verbunden, zeit- und personalintensiv. Die Folge sind heute eng definierte Betriebsumgebungen (Operational Design Domain (ODD)) die mit eingeschränkten Fahrzeuggeschwindigkeiten, Witterungsbedingungen und Tageszeiten einhergehen.

Grund dafür sind die heute genutzten linearen Systemarchitekturen und diskriminativen Methoden des Maschinellen Lernens. Notwendige Entwicklungsfortschritte insbesondere bei Skalierbarkeit (Stichwort: Daten, Kosten, Rechenkapazitäten), Übertragbarkeit (Stichwort: Ausweitung Betriebsumgebung (ODD)) und Nachvollziehbarkeit (Stichwort: Sicherheit und Akzeptanz) sind deshalb nur schrittweise möglich. Im Projekt nxtAIM bilden generativen KI-Modellen die Forschungsgrundlage. Lineare Systemarchitekturen können endlich um die bisher fehlenden Rückkopplungspfade in maschinellen Lernverfahren ergänzt werden. Auf diese Art und Weise werden Foundation Modelle für Fahrdaten aufgebaut, die den hohen Anforderungen an das sichere autonome Fahren Rechnung tragen.

Genug Rechenpower vorausgesetzt, können generative KI-Methoden relativ einfach auf riesige Datensätze ohne speziellen Funktionsbezug skaliert und trainiert werden. Sie können im Perzeptionsbereich, bei der Erzeugung von Sensordaten, der Verhaltensvorhersage von Verkehrsteilnehmenden sowie zur Fahrwegsplanung eingesetzt werden. In der Funktionsentwicklung ist die Industrie damit nicht mehr durch die Menge der real eingefahrenen Daten beschränkt, sondern es können synthetisch nahezu unbegrenzt neue Verkehrs- und Fahrdaten erzeugt werden. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Training, Test und Validierung von Fahrfunktionen besonders bei seltenen sowie kritischen Verkehrssituationen und erlaubt eine schrittweise Ausweitung der bisher eingeschränkten ODD.

Drei Faktoren für den Projekterfolg

Unter der Führung von Continental und Mercedes-Benz zeigt das Projektkonsortium in den nächsten drei Jahren, dass eine erfolgreiche europäische KI-Entwicklung im Bereich autonomes Fahren möglich ist. Generative KI-Methoden haben für die Automobilindust-rie die erforderliche Reife erreicht. Wenn Menschen ein generiertes Bild nicht mehr von einem echten Foto unterscheiden können, dann ist die Qualität der generierten Daten hoch genug, um damit Perzeptionssysteme zu trainieren und zu testen. Erstmals stellen die am Projekt beteiligten Industriepartner ihre Fahrdaten — unter Wahrung der daten-schutzrechtlichen Randbedingungen — zur Verfügung. Mit diesen in den vergangenen Jahren aufwändig eingefahren Daten lassen sich Basis- bzw. Foundation-Modelle entwickeln, die für den Automobilsektor tauglich sind. Das alles wäre nicht möglich ohne das große Know-how der beteiligten Projektpartner aus Industrie und Wissenschaft. Gerade die Zusammenarbeit mit dem Supercomputing Center am Forschungszentrum Jülich spielt im Projekt eine wichtige Rolle.

 

Zitate

Dr. Robert Habeck, Bundesminister für Wirtschaft und Klimaschutz: „Deutschland hat heute schon einen klaren Rechtsrahmen für autonomes Fahren. Jetzt geht es darum, hochautomatisiertes und autonomes Fahren mehr in die Breite zu bringen: Schritt für Schritt, immer da wo es sich bereits gut anbietet, wie im ÖPNV, und im-mer unter der Prämisse hoher Sicherheitsanforderungen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann hier eine ganz neue Dynamik entfachen. Autonomes Fahren bietet viel-fältige wirtschaftliche Chancen für die deutsche Automobil- und Verkehrswirtschaft und dafür, Mobilität generell nachhaltiger zu gestalten. Um das hochrelevante Zukunftsthema unter sicherem Einsatz von Künstlicher Intelligenz weiter voranzubringen, brauchen wir eine gemeinsame Kraftanstrengung, die die zentralen Kernthemen der Technologien in den Blick nimmt. Die im Forschungsprojekt nxtAIM gemeinsam entwickelten KI Modelle auf Basis der zur Verfügung gestellten Datenschätze der einzelnen Hersteller sowie Zulieferer weisen hierfür maßgeblich den Weg.“

Dr. Marcus Bollig, Geschäftsführer Verband der Automobilindustrie VDA: „Das vom BMWK geförderte Projekt nxtAIM hat das nationale Forschungsökosystem beim autonomen und vernetzten Fahren (AVF) transformiert. Aus der VDA Leitinitiative autonomes und vernetztes Fahren initiiert und entwickelt, profitiert die gesamte Industrie von dem, was die in der Initiative versammelten Partner zu vorwettbewerblichen AVF-Forschungsfragen bearbeitet haben. Das Projekt ist das Ergebnis einer erstklassigen Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik."

Markus Schäfer, Mitglied des Vorstands der Mercedes-Benz Group AG, CTO für Ent-wicklung und Einkauf: „Mercedes-Benz war 2021 der erste Hersteller der Welt, der hier in Deutschland eine Zulassung für das hochautomatisierte Fahren nach SAE-Level 3 erhalten hat. Ende Sep-tember haben wir das bisher schnellste System für automatisiertes Fahren nach Level 3 für Privat-Pkw vorgestellt: unseren DRIVE PILOT bis 95 km/h. Gleichzeitig wissen wir alle: Der weltweite Wettbewerb entwickelt sich extrem dynamisch. Deshalb brauchen wir in Deutschland und Europa ein optimales Zusammenspiel von Forschung, Kooperation und gesetzlichen Rahmenbedingungen, damit wir bleiben, was wir sind: Weltspitze.“

Gilles Mabire, CTO Continental Automotive Technologies: „Die Mobilität der Zukunft braucht neue Technologien und Innovationen, mit neuen For-men der Kooperation. Dazu zählen Daten und generative KI. Generative KI ist die Basistechnologie der Zukunft. Gemeinsam mit Partnern aus der Branche und der Wissen-schaft arbeiten wir an Foundation Modellen für den automobilen Sektor, die das Weltwissen über den Straßenverkehr beinhalten. Die öffentlich geförderte Forschung bietet die Chance, Kompetenzen und Wissen für den Fortschritt bei der AVF-Entwicklung zu bündeln.“

Astrid Lambrecht, Vorstandsvorsitzende Forschungszentrum Jülich: „Große KI-Modelle, wie sie für das autonome Fahren notwendig sind, benötigen Supercomputer der obersten Leistungsklasse, auf denen sie trainiert werden. Im Forschungszentrum Jülich entsteht mit JUPITER derzeit einer der leistungsstärksten KI-Rechner der Welt. Er wird in diesem Projekt von Wissenschaft und Wirtschaft gemeinsam genutzt. In der engen Zusammenarbeit an dieser einzigartigen Maschine liegt der Schlüssel zu Innovationen, die Europa souverän und wettbewerbsfähig halten."

Mathias Pillin, CTO Bosch Mobility: “Das Thema Sicherheit ist fundamental für den Durchbruch des autonomen Fahrens. Es ist ein enormer Kraftakt für die gesamte Industrie, diese Sicherheit auch bei automatisierten Fahrfunktionen zu gewährleisten. Dies gilt umso mehr, wenn es um den Einsatz von KI geht, denn an der Stelle brauchen wir gänzlich neue Verfahren und Absicherungsstrategien. Ein praxistauglicher Sicherheitsnachweis kann nur branchenweit erarbeitet werden.“

Jens Poggenburg, Geschäftsführer AVL List: „Die große Herausforderung beim autonomen Fahren ist, dass im Realbetrieb unplanbare und unvorhersehbare Ereignisse im Verkehr in Echtzeit sicher gelöst werden müssen. Dies gilt besonders im hochkomplexen „Mixed Traffic“. Die integrierte Entwicklung entlang der gesamten Wertschöpfungskette der am autonomen Fahren beteiligten Akteure ist eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg. Der Einsatz generativer KI kann die Entwicklungsgeschwindigkeit in Verbindung mit Virtualisierung hier deutlich erhöhen und gleichzeitig die Kosten reduzieren.“

Holger Schwab, Präsident Valeo Deutschland: „Forschung und Entwicklung im Bereich des autonomen Fahrens bleiben auch in Zukunft unerlässlich. Wir müssen weiter massiv und kontinuierlich investieren, um interna-tional eine starke Marktposition zu erhalten. Technologieinnovationen wie generativer KI, die Bereitschaft, vorwettbewerblich zu kooperieren und frühzeitig Standards zu definie-ren, ermöglichen der deutschen und europäischen Automobilindustrie den Innovationsschub, der im internationalen Wettbewerb mit den USA und China wichtig ist und bleibt.“

Cornelia Denk, CEO BIT Technology Solutions GmbH: „Zertifizierbare KI und eine umfangreiche, relevante Datenbasis haben einen großen Wert für die Automobilindustrie als Ganzes. Innovative Start-ups sowie spezialisierte kleine und mittelständische Technologieunternehmen leisten zukunftsweisende Pionier-arbeiten für die gesamte Branche und auch darüber hinaus. Es braucht von der Politik aber auch gezielte Förderprogramme, die speziell auf die Bedürfnisse kleinerer Unter-nehmen zugeschnitten sind.“