Kann KI die Herausforderungen der Automobilbranche lösen?
1. Februar 2024Die Automobilindustrie ist in einer rasanten Entwicklung, die von digitaler Transformation, neuen Einnahmequellen und einer verstärkten Automatisierung und Softwareentwicklung vorangetrieben wird. Diese Veränderungen beeinflussen die gesamte Wertschöpfungskette, angefangen bei der Produktion bis hin zur Art und Weise, wie Fahrzeuge gekauft und genutzt werden. Ein McKinsey-Bericht prognostiziert sogar einen möglichen Anstieg des Umsatzes in der Automobilindustrie auf 6,7 Billionen Dollar bis 2030. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine wichtige Rolle.
Dieser Sprung wird durch sich entwickelnde Mobilitätsangebote, Digitalisierung und neue Geschäftsmodelle vorangetrieben. Das heißt aber nicht, dass es keine Herausforderungen gibt. Um diese zu lösen, setzen viele Automobilhersteller auf künstliche Intelligenz (KI), um einige dieser Hürden zu umgehen. KI bezeichnet die Durchführung menschlicher Intelligenzleistungen durch Computer.
KI: Chip-Knappheit und Sicherheitsanforderungen sind zu lösen
Trotz dieser Perspektiven stehen der Branche bedeutende Herausforderungen gegenüber, wie etwa die weltweite Chip-Knappheit. Sie hat beispielsweise zu erheblichen Produktionsausfällen geführt. So gehen Analysten von AutoForecast davon aus, dass 2024 etwa drei Millionen Fahrzeuge weniger produziert werden können auf Grund des Mangels. Hier kommt KI ins Spiel. Insbesondere Technologien wie Line-of-Code Intelligence-Updates zeigen Potenzial, indem sie den benötigten Chipspeicherplatz reduzieren und somit effektivere Softwareaktualisierungen ermöglichen. Ein weiterer Bereich sind die steigenden Sicherheitsanforderungen. Die Europäische Kommission hat neue Richtlinien erlassen, die vorschreiben, dass bis 2024 alle Fahrzeuge mit fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ausgestattet sein müssen.
Alle Fahrzeuge müssen eine Intelligente Geschwindigkeitsunterstützung, Rückfahrterkennung mit Kamera oder Sensoren, Aufmerksamkeitswarnung bei Schläfrigkeit oder Ablenkung des Fahrers, Ereignisdatenschreiber sowie ein Notaus-Signal enthalten. Zudem benötigen Autos weitere Funktionen wie Spurhalteassistenten und automatisches Bremsen, während andere Fahrzeugtypen ihre eigenen zusätzlichen Anforderungen haben. Hier setzt die Vehicle Software Intelligence (VSI) auf KI, um die komplexen Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Sicherheitssystemen zu analysieren. Dies beschleunigt die Implementierung von ADAS-Funktionen sowie zukünftige (OTA-)Updates und trägt dazu bei, die Verkehrssicherheit zu verbessern.
Software-Rückrufe sind ein weiteres Problem in der Automobilbranche
Oftmals sind Software-Rückrufe aufgrund von Sicherheitsanforderungen möglich. KI kann hier eine entscheidende Rolle spielen, indem sie Entwickler bei der Erstellung und Überprüfung von Fahrzeugsoftware unterstützt. Die Vehicle Software Intelligence-Technologie von Aurora Labs generiert einzigartige Datensätze auf der untersten Ebene, nämlich auf Codezeilenebene. Durch diesen detaillierten Einblick ist sie in der Lage, komplexe Informationen in leistungsstarke Tools für Softwareentwickler umzuwandeln. Zudem minimiert sie Fehler und verhindert Rückrufe, weil sie die gegenseitigen Abhängigkeiten besser versteht und somit Fehler in anderen Fahrzeugbereichen vermeidet.
Neben diesen technologischen Herausforderungen stehen Automobilhersteller unter dem Druck geringer Gewinnspannen.
Neue Mobilitätsunternehmen setzen etablierte Hersteller unter Druck, und die Unsicherheiten auf dem Markt verschärfen diesen Wettbewerb. Auch hier kann KI helfen, indem sie die Hersteller bei der Entwicklung neuer Angebote unterstützt, die auf der Software des Fahrzeugs basieren. Ein reibungsloser Ablauf von der Bestellung bis zum Update gewährleistet, dass Kunden neue Funktionen wie Abonnementdienste und Beschleunigungs-Upgrades optimal nutzen können, was wiederum den Herstellern neue Einnahmequellen eröffnet.
Foto: Bosch
