Auf den ersten Blick scheint das fahrerlose Fahrzeug eine recht neue Idee zu sein, doch in Wirklichkeit ist sie bereits ein Jahrhundert alt. Im Jahr 1918 erwähnte die Zeitung Oakland Tribune in einem ihrer Berichte das „Motor Car of the Future“: „Das neue Auto wird […] vollständig durch eine Reihe von Druckknöpfen gesteuert werden.“ Im vergangenen Jahrhundert hat das Automobil sein Potenzial vom reinen Transportmittel zum mobilen Lebensraum erweitert.
Die Vision vom automatisierten Fahren gibt es schon fast so lange wie das Automobil selbst. Die Zukunft von gestern ist dabei, Realität von heute und morgen zu werden. Die Automatisierung ist daher mehr als die Verwirklichung einer lang gehegten Vision – sie legt den Grundstein für die erfolgreiche Bewältigung der vielen Herausforderungen, vor denen wir als Gesellschaft derzeit stehen, wenn wir über die Mobilität der Zukunft nachdenken.
In den letzten zehn Jahren wurde das Thema autonomes Fahren von einem Nebeninteresse einiger IT-Spezialisten ins Rampenlicht gerückt, da die heutige Technologie in der Lage zu sein scheint, die bestehenden Hürden zu überwinden und das Potenzial hat, der erste Schritt zu echten autonomen Fahrzeugen auf unseren Straßen zu sein. Um zu verstehen, worum es beim autonomen Fahren geht, müssen wir zunächst einen Blick auf das Thema der allgemeinen künstlichen Intelligenz werfen.
Autonomes Fahren als eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz
Autonome Fahrzeuge können in die Hauptkategorien der künstlichen Intelligenz eingeteilt werden. Die Einordnung dieser Kategorien ist nach wie vor umstritten – die Definition von künstlicher Intelligenz ist eine ständige Diskussion. In einigen Fällen wird sie als die Fähigkeit definiert, Probleme selbstständig zu lösen, in anderen als die Fähigkeit, menschliche Intelligenz oder menschliches Verhalten zu imitieren, und in wieder anderen als die Fähigkeit, ethische Urteile zu fällen, die denen von Menschen gleichwertig sind.
Künstliche Intelligenz kann in die folgenden drei Teilbereiche unterteilt werden:
- Schwache Künstliche Schmale Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence – ANI): Künstliche Intelligenz, die in bestimmten Bereichen der menschlichen Intelligenz ebenbürtig ist oder sie übertrifft. Sie wird auch als schwache KI bezeichnet.
- Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence – AGI): AGI ist der Begriff für eine künstliche Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz in allen Bereichen gleichwertig ist. Sie wird auch als starke KI bezeichnet.
- Künstliche Superintelligenz (Artificial Super Intelligence – ASI): Künstliche Intelligenz, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen übertrifft.
In der folgenden Abbildung sehen Sie den Übergang von einer Kategorie zur anderen.
Systeme, die als AGI oder ASI klassifiziert werden können, sind bis heute nicht entwickelt worden. Konzentrieren wir uns also auf die, die es bereits gibt: Auf dem aktuellen Stand der Technik gibt es nur Systeme, die als ANI klassifiziert werden. Existierende Beispiele für ANI sind zum Beispiel AlphaGo als Teil von Google DeepMind. Das Unternehmen machte 2016 weltweit Schlagzeilen, nachdem es zum ersten Mal einen menschlichen Profispieler in einer Go-Partie besiegt hatte.
Ein weiteres Beispiel für künstliche Intelligenz ist das militärische Zielsystem zur Nahbereichsabwehr von anfliegenden Raketen. Schließlich wird das autonome Fahren in seiner prognostizierten Endphase unter ANI eingeordnet – es soll in der Lage sein, Fahrzeuge besser zu steuern als Menschen.
Die fünf Stufen des autonomen Fahrens
Das autonome Fahren im Rahmen von ANI kann in die folgenden fünf Stufen unterteilt werden.
- Stufe 0: Ein Auto, das von einem menschlichen Fahrer ohne jegliche Unterstützung gefahren wird.
- Stufe 1: Assistiertes Fahren, aber der Fahrer muss ständig selbst fahren und aufmerksam sein, z. B. adaptiver Tempomat (ACC).
- Stufe 2: Teilautonomes Fahren, bei dem das Auto selbständig fährt und der Fahrer es ständig überwachen muss, z. B. Autopilot von Tesla.
- Stufe 3: Hochautonomes Fahren, bei dem das Auto völlig selbstständig fährt und der Fahrer nur dann eingreifen muss, wenn die Situation es erfordert. Dies könnte auf bestimmte Situationen, Straßentypen, Geschwindigkeitsbereiche oder andere Bedingungen beschränkt sein, z. B. der Stau-Pilot von Audi.
- Stufe 4: Völlig autonomes Fahren, d. h. ein Fahrzeug, das völlig selbstständig fährt. Diese Stufe könnte jedoch auch auf bestimmte Situationen beschränkt sein, ähnlich wie Stufe 3.
- Stufe 5: Fahrerloses autonomes Fahren. Auf dieser letzten Stufe ist ein Auto in der Lage, auch ohne Fahrer unter allen Bedingungen zu fahren, die es zu bewältigen hat.
Der Verband der deutschen Automobilhersteller (VDA) hat diese 5 Stufen ganz anders definiert.
Ein Ausblick auf das autonome Fahren
Derzeit bieten OEMs in vielen ihrer Fahrzeuge Assistenzsysteme wie adaptive Geschwindigkeitsregelung oder automatisches Einparken an, die der Stufe 1 des autonomen Fahrens zugeordnet werden. Im Moment ist Level 2 der Sweet Spot für viele Autohersteller: Autopilot von Tesla, Super Cruise von Cadillac und Drive Pilot von Mercedes, um nur einige zu nennen. Beim autonomen Fahren der Stufe 2 können bestehende Assistenzsysteme weiterentwickelt werden, um das Steuer weiter zu übernehmen, ohne dass dabei Redundanz erforderlich ist.
Redundanz spielt beim hochautomatisierten Fahren ab Stufe 3 eine große Rolle, da dies eine der Vorschriften ist, die diese Systeme erfüllen müssen. Eines der größten Probleme ist die Übertragung der Verantwortung auf das System. Ein Level-3-System muss in der Lage sein, eine bestimmte Zeit lang vorausschauend zu fahren.
Dazu braucht es viel mehr Sensoren, um seine Umgebung zuverlässig zu erfassen, und viel mehr Intelligenz, um die von den Sensoren aufgenommenen Informationen richtig zu verarbeiten. Beides stellt die Fahrzeughersteller derzeit vor große Herausforderungen.
Auf der Leiter nach oben verschwimmt der aktuelle Stand der Technik: Namen wie Waymo und Tesla werden genannt, Autos wie der 2019er Audi A8 werden in die Arena geworfen, einige Vorfälle mit verunglückten autonomen Fahrzeugen werden erwähnt. Der VDA, der Verband der Automobilindustrie, schlägt einen Zeitrahmen bis 2025 für die Stufe 3 des autonomen Fahrens vor.
Es ist eine Tatsache, dass das autonome Fahren derzeit an der Grenze des Machbaren liegt. Die Einführung komplexer Systeme wird oft unterschätzt, gerade wenn sie offensichtliche Vorteile haben. Autonomes Fahren ist mit enormen entwicklungstechnischen, prozessualen und monetären Herausforderungen für die OEMs verbunden, aber auch mit sozialen und gesellschaftlichen Herausforderungen, die von den OEMs nur indirekt beeinflusst werden können. Um für diese Zukunft gerüstet zu sein, muss man sich ständig weiterentwickeln. Wir von accilium helfen den OEMs bei der Umsetzung von Rahmenbedingungen und Geschäftsmodellen. Wir arbeiten in den drei Säulen der OEMs, des Energie- und des öffentlichen Sektors an der Zukunft unserer Mobilität. Daher ist accilium der ideale Partner, um sich für die digitale Zukunft zu rüsten.
