Darum sind KI-Simulationen der Booster für die Entwicklung

Die Zukunft autonomer Fahrfunktionen entscheidet sich womöglich weniger auf der Straße als im Rechenzentrum. Während eine wachsende Zahl von Autoherstellern und Techkonzernen automatisierte Fahrfunktionen zunehmend mithilfe künstlicher Intelligenz in virtuellen Verkehrswelten entwickeln und absichern, arbeitet ein internationales Konsortium aus Industrie, Forschung und Prüforganisationen an den Standards, mit denen solche Simulationen künftig überhaupt zulassungsfähig werden sollen.

Xpeng: 30 Millionen Testkilometer in der virtuellen Welt

Jüngstes Beispiel für den Wandel ist der chinesische Elektroautohersteller Xpeng. Mit der Plattform „X World“ hat das Unternehmen nun einen KI-gestützten Fahrsimulator vorgestellt, der Millionen realistischer Verkehrssituationen digital nachbilden kann. Gleichzeitig soll die neue Technologie „X Cache“ die dafür nötigen Simulationen um das bis zu 2,7-fache beschleunigen. Nach Angaben des Herstellers entspricht die tägliche virtuelle Testleistung inzwischen rund 30 Millionen gefahrenen Testkilometern in der realen Welt.

Bemerkenswert ist dabei vor allem der strategische Ansatz hinter dem System. Während viele Hersteller bislang vor allem auf immer größere Mengen realer Fahrdaten setzen, versucht Xpeng den eigentlichen Engpass bei der Entwicklung autonomer Systeme zunehmend über Rechen- und Simulationseffizienz zu lösen. „X Cache“ soll redundante Berechnungen innerhalb virtueller Verkehrsszenarien vermeiden, indem ähnliche Bild- und Szenenbereiche wiederverwendet werden. Laut Xpeng lässt sich die Rechenlast dadurch deutlich reduzieren, ohne dass die zugrunde liegenden KI-Modelle neu trainiert werden müssen.

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„Edge Cases“ leicht reproduzierbar

Damit folgt Xpeng einem Branchentrend, der zunehmend an Dynamik gewinnt. Statt Fahrzeuge gigantisch viele Testkilometer abspulen zu lassen, verlagern Hersteller und Entwickler das Training automatisierter Fahrfunktionen immer stärker in digitale Welten. Dort sind zudem seltene Gefahrensituationen, extremes Wetter oder komplexe Verkehrsszenarien beliebig oft reproduzierbar. Die für die Entwicklung neuer Technik wichtigen Informationen aus Testsituationen lassen sich so deutlich schneller, günstiger und sicherer als auf realen Straßen generieren.

Zugleich verschiebt sich der Wettbewerb im autonomen Fahren damit zunehmend von klassischer Fahrzeugtechnik hin zu KI-Infrastruktur und Rechenleistung. Weltmodelle und virtuelle Simulationen gelten in der Branche inzwischen als entscheidender Baustein, um automatisierte Systeme effizient trainieren und absichern zu können.

Simulationen brauchen Rahmenwerk

Doch genau hier beginnt Europas Herausforderung. Denn virtuelle Testkilometer allein reichen für die Zulassung automatisierter Fahrfunktionen nicht aus. Entscheidend ist vielmehr die Frage, wie glaubwürdig und belastbar solche Simulationen tatsächlich sind.

An dieser Stelle setzt ein Forschungsprojekt des südkoreanischen Simulationsspezialisten Morai gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie sowie TÜV Süd an. Ziel ist die Entwicklung eines standardisierten Bewertungsrahmens, mit dem sich virtuelle Tests automatisierter Fahrfunktionen künftig validieren und zertifizieren lassen.

Denn bislang fehlen einheitlich definierte Verfahren, um nachzuweisen, dass eine Simulation reale Verkehrssituationen ausreichend präzise abbildet. Genau dieser Nachweis gilt jedoch als Voraussetzung dafür, virtuelle Tests regulatorisch stärker anzuerkennen und die Zahl realer Erprobungsfahrten deutlich zu reduzieren.

Im Fokus stehen dabei sogenannte „Edge Cases“, also seltene, aber potenziell gefährliche Verkehrssituationen, die sich im Alltag kaum reproduzieren lassen. Simulationen erlauben es, solche Szenarien tausendfach zu variieren und automatisierte Systeme gezielt darauf zu trainieren.

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KI-Infrastruktur wird zum Wettbewerbsfaktor

Regulatorisch ist die Richtung bereits vorgegeben. Mit den „New Assessment Test Methods“ (NATM) hat die UN-ECE Simulationen ausdrücklich als Bestandteil künftiger Zulassungsverfahren automatisierter Fahrzeuge anerkannt – allerdings nur dann, wenn deren Aussagekraft nachvollziehbar validiert werden kann.

Damit entwickelt sich KI-Infrastruktur zunehmend zum Wettbewerbsfaktor der Autoindustrie. Neben Batterietechnik, Sensorik und Software gewinnt die Fähigkeit an Bedeutung, automatisierte Systeme effizient in virtuellen Umgebungen zu trainieren und gleichzeitig regulatorisch abzusichern.

Während Unternehmen aus China und den USA derzeit vor allem beim Tempo und der Skalierung vorpreschen, versucht Europa seine traditionellen Stärken bei Sicherheit, Normung und Zertifizierung auszuspielen. Der Wettlauf um das autonome Fahren wird damit nicht nur zu einem technologischen, sondern zunehmend auch zu einem regulatorischen Wettbewerb.