Auto-Trends der CES 2025

Die Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas ist das Epizentrum der Tech-Industrie. Auf der jährlich stattfindenden Veranstaltung präsentieren Giganten wie Samsung, Sony und LG ihre neuesten Innovationen einem weltweiten Publikum. Aber was ist mit Europa? Braucht der Kontinent nicht auch eine eigene Messe, um der Welt seine technologische Raffinesse zu präsentieren? Die Antwort ist für mich ein klares Ja!

Hyundai Mobis hat auf der CES 2025 ein holografisches Vollscheiben-Display vorgestellt. Das Head-up-Display soll bis 2027 zur Serienreife entwickelt werden. 

Honda hat in Las Vegas zwei neue Prototypen der Honda-0-Series vorgestellt. Die batterie-elektrischen Modelle sollen 2026 in Serie gehen und weltweit angeboten werden. 

Auf der CES 2025 stellt Xpeng AEROHT sein neues Land-Luft-Fahrzeuggespann vor. Der Land Aircraft Carrier ist als fliegendes Auto für die Massenproduktion vorgesehen.

Continental präsentiert auf der CES 2025 ein intelligentes Demofahrzeug. Durch die Fusion von KI und Sensorik erkennt es sich nähernde Personen und deutet ihre Absichten.

Eigentlich sollten die ferngesteuerten Autos des Berliner Start-ups Vay vor allem in Hamburg fahren. Doch wegen besserer Rahmenbedingungen sind die Mietwagen hauptsächlich in Las Vegas unterwegs.

Infineon und Flex stellen auf der CES 2025 eine Design-Plattform für Zone Controller für softwaredefinierte Fahrzeuge vor.
 

Die Technikmesse CES in Las Vegas ist auch für Firmen aus Deutschland eine wichtige Bühne. Bosch zeigte in diesem Jahr ganz unterschiedliche Lösungen, die alle mit KI zu tun haben.

Der japanische Autoriese Toyota hat ein ambitioniertes Projekt: eine eigene Zukunftsstadt, in der Menschen neue Technologien entwickeln und testen sollen. Die erste Phase ist nun fertig.

Legacy-Systeme zu modernisieren, ist eine zentrale Herausforderung für OEMs. Generative KI kann eine entscheidende Rolle dabei spielen, den Prozess zu beschleunigen und die Teams effizienter zu machen.

Continental zeigt das "Invisible Biometrics Sensing Display". Mithilfe unsichtbar hinter dem Display verbauter Sensorik können wichtige Vitalparameter und weitere für Passagiere sicherheitsrelevante Daten erfasst werden.

BlackBerry QNX und TTTech Auto bringen eine neue MotionWise-Schedule-Lösung für QNX 8 auf den Markt. Das soll die Softwareentwicklung im Bereich SDVs beschleunigen.

Die Einsatzmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz und damit verbundene Einsparungspotenziale in der Automobilindustrie sind enorm. Dennoch zeigen Studien nur einen langsamen Fortschritt beim produktiven Einsatz. Einer der Gründe hierfür ist das Fehlen etablierter, automatisierter Prozesse für KI-Entwicklungen. Wie Machine Learning Operations im Automotive Engineering für eine beschleunigte Entwicklung bei gleichzeitig steigender Qualität sorgen kann, zeigt ASAP anhand einer Tool-Entwicklung zur automatischen Bauteilerkennung.

Ein weiteres, immer mehr an Popularität gewinnendes Thema dieses Buches ist die Vernetzung des Fahrzeugs. Dieses Vorhaben stellt neben dem autonomen Fahren und der Elektromobilität den dritten aktuellen Megatrend in der Automobilindustrie dar. Die Themen gestalten sich hier sehr vielseitig, was die Komplexität in der Entwicklung wie auch im Bereich der zugehörigen Absicherung deutlich steigert. Durch zahlreiche neue Funktionen und Möglichkeiten – sei es die Abgabe von Sendungen direkt in einem Fahrzeug oder die Optimierung bestehender Systeme wie beispielsweise der Sprachbedienung – wird dem Zusammenspiel von Fahrzeug, Kommunikationstechnik, Backend und Daten von Drittanbietern eine Rolle zuteil, die den Fokus auf die Aufgaben der gesamten Funktionskette unabdingbar macht.

Maschinelles Lernen beschreibt die Fähigkeit einer Maschine, das Bewältigen einer Aufgabe aus Daten zu erlernen, ohne dafür explizit programmiert worden zu sein. Dies bedeutet nicht, dass maschinelle Lernverfahren vollständig ohne Programmierung auskämen. Sie verwenden stattdessen parametrierbare Modelle, deren Struktur implizit die Lösung einer ihnen gestellten Aufgabe erlaubt. Um dies zu bewältigen, ist allerdings der eigentliche Lernvorgang nötig. Dabei werden die Parameter des Modells so angepasst, dass die gestellte Aufgabe auf gegebenen Daten gelöst wird. Der Algorithmus lernt also die gewünschte Verarbeitung.

Zunehmend werden in der Automobilentwicklung Fahrzeugfunktionen nicht mehr in der Hardware, sondern per Software abgebildet. IBM stellt die Herausforderungen des softwaredefinierten Pkw vor und zeigt, wie Hundert Steuergeräte durch zonale E/E-Architekturen, das Betriebssystem Linux und eine Handvoll Hochleistungsrechner ersetzt werden können.

Ein selbstfahrendes Fahrzeug ist ein autonomes Fahrzeug. Solch ein Fahrzeug ist in der Lage, selbst zu fahren, und kann sich ohne menschliche Hilfe von einem Startpunkt zu einem beliebigen Ziel bewegen. Die Autonomie bedeutet hierbei, dass nicht nur einige Aufgaben, die das Fahrzeug zu meistern hat, wie Parken automatisiert abläuft, sondern dass das Fahrzeug in der Lage ist, die richtigen Aktionen und Schritte zur richtigen Zeit auszuführen. Es kann also autonom und selbständig agieren. Dies klingt relativ einfach. Ist es aber nicht. Die Menscheit erforscht solche Fahrzeuge bereits seit über 100 Jahren. Das mag man kaum glauben, ist aber wahr. Daher werden wir zuerst in die Geschichte des autonomen Fahrens eintauchen, bevor wir uns anschauen, was man machen muss, damit ein Fahrzeug autonom fahren kann, und wo uns Künstliche Intelligenz behilflich ist.