FOCUS-Nvidia und Automobilzulieferer starten Partnerschaften, um das selbstfahrende Fahren wiederzubeleben

- von Abhirup Roy

LAS VEGAS, 09. Jan (Reuters) - Die kurze Geschichte der selbstfahrenden Autoindustrie ist von teuren Fehlschlägen und endlosen Verzögerungen geprägt, aber Tech-Zulieferer, Chip-Hersteller wie Nvidia und einige Autohersteller setzen auf KI und ein Netz von Partnerschaften, um neue Fortschritte zu erzielen.

Viele interessierte Automobilhersteller haben jedoch noch große Fragen. Abgesehen von den Bedenken hinsichtlich der hohen Kosten und der Skalierbarkeit wollen sie wissen, ob die Kundennachfrage groß genug ist, um aus der teuren Wette Geld zu machen.

Selbstfahrende Fahrzeuge würden die Verkehrslandschaft verändern, aber eine solche Technologie für den öffentlichen Straßenverkehr sicher zu machen, ist schwieriger und viel teurer als erwartet.

Während einige Unternehmen wie Alphabets GOOGL.O Waymo und Tesla TSLA.O beschlossen haben, es selbst zu tun, haben Veteranen wie General Motors GM.N und Ford Motor F.N ihre internen Bemühungen um vollständig autonome Fahrzeuge aufgegeben.

Auf der CES in Las Vegas kündigten AWS und der deutsche Zulieferer Aumovio AMV0n.DE diese Woche eine Vereinbarung zur Unterstützung der kommerziellen Einführung (link) von selbstfahrenden Fahrzeugen an, während das Unternehmen für autonome Lkw Kodiak AI KDK.O und Bosch erklärten, dass sie eine Partnerschaft eingegangen sind, um die Herstellung von Hardware und Sensoren für autonome Lkw zu beschleunigen. Das KI-Chipunternehmen Nvidia NVDA.O stellte seine Plattform der nächsten Generation vor, die in einer von der Lucid Group LCID.O, Nuro und Uber UBER.N angekündigten Allianz für Robotaxis (link) zum Einsatz kommen wird.

Mercedes-Benz MBGn.DE kündigte diese Woche an, dass es noch in diesem Jahr in den Vereinigten Staaten ein neues fortschrittliches Fahrerassistenzsystem auf den Markt bringen wird, mit dem seine Fahrzeuge unter Aufsicht des Fahrers autonom auf den Straßen der Stadt fahren können (link).

Die treibende Kraft hinter der selbstfahrenden Technologie - die künstliche Intelligenz - kommt auch als Entwicklungswerkzeug zum Tragen und bietet die Hoffnung, die hohen Kosten zu senken.

Künstliche Intelligenz und generative KI wirken als "großer Beschleuniger" für die Branche, "weil sie tatsächlich ein erhebliches Maß an Entwicklung und Validierung mit deutlich weniger Ressourcen ermöglichen", so Ozgur Tohumcu, General Manager für Automobil- und Fertigungsindustrie bei Amazons AMZN.O Cloud-Einheit Amazon Web Services.

Westliche Automobilhersteller stehen auch unter Druck, mit Chinas Vorstoß (link) Schritt zu halten, um die Entwicklung und Einführung des autonomen Fahrens anzuführen. Erst letzten Monat hat die chinesische Regierung zwei Autos mit autonomen Fähigkeiten der Stufe 3 (link) zugelassen, die ein selbständiges Fahren ermöglichen. Die Automobilindustrie hat fünf Stufen des autonomen Fahrens definiert, vom Tempomat auf Stufe 1 bis zum vollständig selbstfahrenden Auto auf Stufe 5, das keinen menschlichen Betreuer benötigt.

Dennoch warnte Jochen Hanebeck, CEO des deutschen Chipherstellers Infineon IFXGn.DE, vor der "Marktfantasie", dass vollständig selbstfahrende Autos innerhalb weniger Jahre alltäglich werden könnten.

Anstatt neue Investitionen in vollständig selbstfahrende Autos zu riskieren, wollen die großen Autohersteller eine umsatzsteigernde Fahrerassistenztechnologie, bekannt als Level 2, die bereits verfügbar ist, aber von den Fahrern ständige Aufmerksamkeit verlangt, sagte er.

"Ich sehe im Moment keinen Tsunami, der auf Level 5 zusteuert", sagte Hanebeck.

In den letzten Monaten wurden in China, den Vereinigten Staaten, Europa und dem Nahen Osten zahlreiche (link) kleine Robotaxi-Einsätze angekündigt, aber Jeremy McClain, Leiter der Abteilung für Systeme und Software bei Aumovio's autonomer Mobilitätseinheit, sagte, dass die Ausweitung der Gebiete, die sie abdecken, mehr Daten, Flotten und Logistik erfordert, "was aufwendig und teuer ist."

'GIBT UNS DAS GEFÜHL, DABEI ZU SEIN'

In der Branche der selbstfahrenden Autos gibt es einen großen Hype.

Tesla TSLA.O CEO Elon Musk (link) versprach 2019, dass der Elektroautohersteller ein Jahr später eine Million selbstfahrende Autos auf der Straße haben würde. Aber Tesla hat erst letztes Jahr, sechs Jahre nach Musks kühner Vorhersage, einen kleinen Robotaxi-Versuchsdienst (link) gestartet.

Das Problem war, dass Autos mit Milliarden von unerwarteten Zwischenfällen konfrontiert sind, die selbstfahrende Fahrzeuge leicht überlisten können. Ein von Experten oft angeführtes Beispiel: Wenn ein menschlicher Fahrer einen Ball auf die Straße rollen sieht, bremst er automatisch ab, weil er von einem Kind verfolgt werden könnte - ein selbstfahrendes Auto reagiert jedoch erst, wenn es das Kind sieht.

Nach dem Platzen der ersten Seifenblase im Bereich des autonomen Fahrens haben große Autohersteller wie Ford und GM ihre defizitären Einheiten für autonome Fahrzeuge aufgegeben. Der Untergang von GM's Cruise wurde durch einen Vorfall beschleunigt, bei dem es einen Fußgänger (link) 20 feet (6 meters) angefahren und mitgeschleift hat.

Ali Kani, General Manager des Automotive-Teams bei Nvidia, sagte jedoch, dass die KI Fortschritte bei der Behebung von Schwachstellen in der selbstfahrenden Technologie ermöglicht hat.

"Es gibt einige grundlegende Teile der Technologie, die uns das Gefühl geben, dass wir am Ziel sind", sagte Kani.

Die Analysten von Morgan Stanley erklärten in einer Notiz auf der CES, dass die neue Alpamayo-Plattform von Nvidia für selbstfahrende Autos den älteren Autoherstellern zwar einen Vorsprung verschaffen und ihnen helfen würde, Tesla unter Druck zu setzen, der Elektroautohersteller sei ihnen jedoch um Jahre voraus. Dennoch sehen viele in der Branche Nvidia, dessen Plattform quelloffen ist, als bequemen Sammelplatz für Tesla-Rivalen.

"In gewisser Weise könnte man fast sehen, wie Apple AAPL.O und Android gegeneinander antreten", sagte Russell Ong, ehemaliger Produktleiter beim Hersteller selbstfahrender Fahrzeuge Zoox, und bezog sich dabei auf das proprietäre System von Tesla und die Entscheidung von Nvidia, Alpamayo als Open-Source-Modell zu veröffentlichen.