Skip to main content
main-content

19.10.2017 | Automatisiertes Fahren | Im Fokus | Onlineartikel

Das große Geschäft mit selbstlernenden Automobilen

Autor:
Christiane Köllner

Die Automobilindustrie setzt auf künstliche Intelligenz und investiert extreme Summen in das Erforschen selbstlernender Systeme. Die Aussichten sind lukrativ.

Wer die Nvidia-Entwicklerkonferenz GPU Technology Conference (GTC) 2017 besucht hat, den beschlich das Gefühl, das Kongresszentrum ICM in München sei ein Autosalon. Vom Nvidia-Forschungsfahrzeug BB8, über den Tesla Model X und den Audi A8, hin zum Robocar von Roborace und der Mercedes-Benz-Studie Concept IAA: Die Automobilbranche zeigte den mehr als 3000 Besuchern der Konferenz für GPU-Entwickler, wo derzeit die Musik spielt. Nämlich im Bereich des automatisiertes Fahrens, das besonders eindrucksvoll die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) demonstriert. Was es dazu bedarf, ist Software und enorme Rechenleistung, die laut Nvidia natürlich mithilfe der hauseigenen GPUs erzielt werden sollte. 

Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang betonte dann auch in seiner GTC-Eröffnungsrede: Die Leistungsfähigkeit von GPUs (graphics processing unit – Grafikprozessor) nehme deutlich stärker zu als das Mooresche Gesetz errechne, nämlich um 1,5x pro Jahr. Somit würden GPUs in 15 Jahren 1.000-mal schneller als CPUs sein. Der Erfolg der GPUs scheint also nicht aufzuhalten. Volta-GPUs sind laut Huang inzwischen "in jeder Cloud der Welt" und in fast jedem Supercomputer vertreten. Durch den Einsatz von GPUs als "Gehirn" ist es Computern, Robotern und selbstfahrenden Automobilen möglich, die Welt um sich herum zu erkennen und zu verstehen. 

Empfehlung der Redaktion

01.07.2017 | Automatisiertes Fahren | Sonderheft 3/2017

Mit künstlicher Intelligenz zur Reifeprüfung

Der fundamentale Wandel in der Automobilindustrie wird von komplexen Algorithmen getrieben. So setzt die gesamte Branche auf die Errungenschaften der künstlichen Intelligenz. Noch aber befindet sich die Forschung ganz am Anfang einer Epoche …

Nividias Holodeck und Drive PX Pegasus

Um das alles grafisch zu verdeutlichen, hat Huang auf der GTC Europe das "Nividia Holodeck" vorgestellt – eine VR-Plattform für Designer. Holodeck verbindet fotorealistische Virtual Reality mit der Möglichkeit als Team an realitätsnahen Modellen zu arbeiten. Darin können nicht nur CAD-Modelle bearbeitet, sondern die Ergebnisse auch direkt mit KI-Systemen getestet werden. Das kollaborative VR-Designwerkzeug ist nun für die ersten Designer offen. Daneben Huang einen neuen KI-Computer für autonomes Fahren vorgestellt. Die Plattform Pegasus setzt sich aus zwei GPUs auf Basis des bisher nicht angekündigten Volta-Nachfolgers und zwei Xavier-SoCs zusammen.

Für Nvidia ist die KI-Plattform quasi der Kitt, der die Automobilindustrie im Bereich des automatisierten Fahrens zusammenhält – und das in Zeiten, in der sich unser Verständnis von Transport generell wandelt. "Autonome Fahrzeuge werden massive Erweiterungen im Bereich Carsharing und bei der Schaffung von Fahrgemeinschaften mit sich bringen. Völlig neue Fahrzeugtypen werden entstehen und dabei unser Grundverständnis, wie der Innenraum eines Autos auszusehen hat, verändern. Die Reisenden bestellen sich dann je nach Länge und Aktivität ihrer geplanten Fahrt einen passenden Fahrzeugtyp und lassen sich chauffieren. Das wird unsere Gesellschaft grundlegend verändern", so Huang. 

Dieser fundamentale Wandel in der Automobilindustrie wird nicht zuletzt von komplexen Algorithmen getrieben. So setzt die gesamte Branche auf die Errungenschaften der künstlichen Intelligenz. Und auch die Autokäufer sind überzeugt: 54 Prozent von ihnen sind der Meinung, dass künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren die Mobilität von Grund auf verändern wird. Das ergab eine Studie des Beratungsunternehmens McKinsey, die sich mit künstlicher Intelligenz im Mobilitätssektor befasst hat. Nur jeder vierte halte den Einzug der neuen Technologien für ein Risiko; fast die Hälfte (47 Prozent) hätte keine Bedenken, die eigene Familie einem von KI gesteuerten selbstfahrenden Auto anzuvertrauen. 70 Prozent aller befragten Kunden seien dafür, dass vollautonomes Fahren so schnell wie möglich auf den Straßen erlaubt sein sollte. 

Automobilindustrie und Technologiekonzerne rüsten sich

Automobilindustrie und Technologiekonzerne rüsten sich weltweit für die Neuerungen: Seit 2010 haben sie laut McKinsey-Analyse insgesamt 51,1 Milliarden US-Dollar in Übernahmen rund um KI investiert; zwei Drittel davon (33, Milliarden US-Dollar) ins autonome Fahren, weitere 13,6 Milliarden in das Kundenerlebnis beim Fahren (Infotainment, Konnektivität, Sprach- und Gestenerkennung). Als KI wurden hierbei in erster Linie lernende Systeme (Machine Learning) verstanden, mit denen Anwendungen im Fahrzeug verbessert oder überhaupt geschaffen werden.

"Das zeigt, wie wichtig das Thema für die künftige Wettbewerbsposition eines jeden Herstellers ist. Die Kunden haben hohe Erwartungen", sagt McKinsey-Experte Kässer. "Kunden erwarten vom verstärkten Einsatz der künstlichen Intelligenz im Auto ein Plus an Komfort. Mit diesem Argument können die Hersteller punkten und sich von anderen differenzieren", so der Analyst weiter. Die klassischen Hersteller seien bei diesem Wettlauf in einer guten Ausgangsposition. Sie profitierten von ihrer starken Reputation.

An KI-Anwendungen für Autos arbeiten nach McKinsey-Analyse weltweit mehr als 500 Unternehmen. Mehrere Milliarden US-Dollar werden in die Forschung investiert. Und das Tempo erhöht sich. Daneben hat sich die Anzahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen, die sich mit dem Thema Deep Learning beschäftigen, innerhalb des Zeitraums von 2014 bis 2017 verdreizehnfacht, gibt Nvidia-CEO Huang an. So seien in diesem Jahr bereits 3000 Papers zu diesem Thema veröffentlicht worden.

Multimilliarden-Markt mit künstlicher Intelligenz

Dass sich die Bemühungen lohnen werden, davon zeigen sich Branchenkenner überzeugt, wie Andreas Burkert im Report Mit künstlicher Intelligenz zur Reifeprüfung aus dem ATZextra Automatisiertes Fahren  ausführt. 

Ob nun maschinelles Lernen, neuronale Netze oder Augmented Intelligence: Bis 2020, wenn also die ersten autonom fahrenden Automobile auf den Markt kommen sollen wird er 47 Milliarden US-Dollar umfassen", gibt Burkert die Einschätzung der Analysten von International Data Corporation wieder. 

Angesichts der Chancen, die sich dank der KI eröffnen, sei das allerdings ein geringer Betrag. Mit intelligenten Automobilen ließen sich laut McKinsey Global sagenhafte 1,5 Billionen US-Dollar erwirtschaften.

Doch autonomes Fahren ist auch aus anderer Sicht wirtschaftlich vielversprechend. So sollen vermiedene Unfälle fast 500 Milliarden US-Dollar Ersparnis einbringen, gibt Kathy Winter, bei Intel verantwortlich für Automated Driving Solutions, in Burkerts Report Das erste Auto mit Hirn aus der ATZelektronik 2/2017 an. Auch die Zeit, die jeden Tag durch selbst fahrende Autos eingespart werde, könne sinnvoll genutzt werden und weitere 500 Milliarden US-Dollar ließen sich durch gesteigerte Produktivität  erwirtschaften.

Weiterführende Themen

Die Hintergründe zu diesem Inhalt

01.07.2017 | Automatisiertes Fahren | Sonderheft 3/2017

Mit künstlicher Intelligenz zur Reifeprüfung

01.04.2017 | Im Fokus | Ausgabe 2/2017

Das erste Auto mit Hirn

Das könnte Sie auch interessieren

Premium Partner

Neuer Inhalt

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Safety & Security – Erfolgsfaktoren von sensitiven Robotertechnologien

Forderungen von Industrie 4.0 nach vollständiger Vernetzung der Systeme geben der "Robotersicherheit" einen besonderen Stellenwert: Hierbei umfasst der deutsche Begriff Sicherheit die – im Englischen einerseits durch Safety umrissene physische Sicherheit – sowie andererseits die durch Security definierte informationstechnische Cyber-Sicherheit. Dieser Fachbeitrag aus der e&i beleuchtet eingehend die wesentlichen Aspekte von Safety und Security in der Robotik.
Jetzt gratis downloaden!

Bildnachweise