Ist die Autoindustrie auf dem Weg zum „AI-Defined Vehicle“?

Die Automobilindustrie steht mal wieder an einem Wendepunkt: Während das Software-Defined Vehicle (SDV) lange als strategisches Zielbild galt, rückt angesichts des rapiden technologischen Fortschritts bereits die nächste Entwicklungsstufe in den Fokus: das AI-Defined Vehicle (AIDV). Schaut man auf die großen Auto- oder Technologiemessen und die Ankündigungen der Tech-Giganten wie Nvidia und Co. könnte man den Eindruck gewinnen, dass die Branche diese Entwicklungsstufe längst genommen hat. Doch bewegt sich die Branche tatsächlich schon in diesem Zielbild oder handelt es sich mal wieder eher Buzzword-Bingo?

Eine neue Analyse des Center of Automotive Management (CAM) zusammen mit Accenture zeichnet ein differenziertes Bild. Zwar sei die „Marschroute der Branche klar“, doch der Fortschritt verläuft höchst unterschiedlich. Während einige Hersteller das SDV als Plattform bereits weitgehend beherrschen, kämpfen andere noch mit fragmentierten Architekturen und kulturellen Altlasten. Entscheidend ist: Ohne belastbares SDV-Fundament wird KI im Fahrzeug nicht zum Enabler, sondern zum Risiko.

„Software darf nie losgelöst von Hardware betrachtet werden“

Das softwaredefinierte Fahrzeug entscheidet sich nicht im Code allein: Im exklusiven Gespräch mit automotiveIT erklärt Gilles Mabire, CTO der Valeo Brain Division, worauf es beim Zusammenspiel von Software, Hardware und Sensorik ankommt.

Pascal Nagel

SDV als Eintrittskarte, AIDV als Kür

Dabei macht die Studie deutlich, dass das Software-defined Vehicle keineswegs ein überholtes Konzept ist – im Gegenteil. Es ist die zwingende Voraussetzung für den nächsten Schritt. „Das Software-defined Vehicle ist das Eintrittsticket in die nächste Evolutionsstufe der Automobilindustrie – das AI-defined Vehicle“, betont Studienleiter und Autowirtschaftsexperte Stefan Bratzel.

Konkret bedeutet das: Erst wenn Fahrzeuge als kontinuierlich updatefähige Plattformen funktionieren – mit zentralisierten Architekturen, OTA-Updates und einheitlichen Software-Stacks – kann KI ihr volles Potenzial entfalten. In der nächsten Stufe entwickelt die KI das Fahrzeug dann nicht mehr nur funktional weiter, sondern übernimmt zunehmend die Steuerung von Verhalten, Nutzerinteraktion und Optimierung im Betrieb.

Die Realität zeigt jedoch: Viele OEMs sind noch damit beschäftigt, genau dieses Fundament zu schaffen. Laut CAM lassen sich drei Reifegrade unterscheiden – von software-nativen Vorreitern über „Fast Follower“ bis hin zu Nachzüglern mit hoher Plattformkomplexität und eingeschränkter Skalierbarkeit. Allerdings vermeidet die Studie eine konkrete Einteilung der beispielhaft untersuchten OEMs in die jeweilige Reifegradgruppen.

Von SDV zu AIDV: Wenn KI das Fahrzeug prägt – automotiveIT car.summit 2026

Der automotiveIT car.summit 2026 ist die Konferenz für Entscheider:innen aus Engineering und IT, die den nächsten Sprung der Automobilindustrie aktiv gestalten wollen: vom Software-Defined Vehicle (SDV) hin zum AI-Defined Vehicle (AIDV). Im Mittelpunkt steht die Frage, wie künstliche Intelligenz künftig nicht mehr nur unterstützend wirkt, sondern Fahrzeugverhalten, Nutzerinteraktion und Systementscheidungen kontinuierlich prägt.

Am 19. und 20. November 2026 in München bringt das Event führende OEMs, Zulieferer und Technologieunternehmen zusammen, um genau diese Transformation zu diskutieren – von Softwarearchitekturen über Datenplattformen bis hin zu skalierbaren KI-Anwendungen im Fahrzeug. Teilnehmer profitieren von praxisnahen Einblicken, strategischen Impulsen und hochkarätigem Networking mit Entscheidern auf C-Level und Expertenebene.

👉 Jetzt Tickets sichern!

Große Fortschritte, keine flächendeckende Reife

Die Entwicklung in Richtung SDV hat sich in den vergangenen Jahren deutlich beschleunigt. Zentrale Rechnerarchitekturen, OTA-Updates und erste KI-Features – etwa Sprachassistenten oder lernende Interfaces – sind inzwischen in vielen Fahrzeugen angekommen. Kein Wunder, denn SDVs eröffnen den Playern teils massive und völlig neue Erlösquellen: Der CAM-Report schätzt,  dass SDV-bezogene Erlöse bis zum Jahr 2030 rund 40 Milliarden Euro erreichen und bis 2035 auf mehr als 115 Milliarden Euro anwachsen könnten.

Doch die Unterschiede im Feld der Akteure sind teils gravierend: Während Vorreiter wie Tesla oder Nio Fahrzeuge bereits als softwarezentrierte Plattformen mit hoher Update-Frequenz und integrierter KI betreiben, kämpfen viele etablierte Hersteller noch mit mehreren Softwareplattformen, niedrigen OTA-Frequenzen und organisatorischen Silos.

Gerade im internationalen Vergleich wird diese Lücke sichtbar. Insbesondere chinesische OEMs setzen Maßstäbe bei Update-Geschwindigkeit, Softwareintegration und KI-Adaption – nicht zuletzt aufgrund agiler Organisationen und kürzerer Entwicklungszyklen.

KI als Beschleuniger – aber noch nicht als Orchestrator

Hinzu kommt: Die Integration von KI ist bislang in vielen Fällen noch punktuell. Sie zeigt sich vor allem in Assistenzsystemen, Sprachinterfaces oder im Engineering-Prozess, aber weniger in einer ganzheitlichen „Vehicle Intelligence“.

Im Interview mit automotiveIT verdeutlicht Matthias Schneider, Vice President IT RD & Procurement bei Mercedes-Benz, dass die Branche erst am Anfang der eigentlichen Transformation steht. „Ich bin überzeugt, dass KI alle Phasen des Produktentstehungsprozesses, des gesamten Lifecycles und letztlich auch das Produkt selbst tiefgreifend verändern wird – nicht nur evolutionär, sondern in vielen Bereichen revolutionär“. Vor allem im Engineering entfaltet KI bereits Wirkung: von der Erstellung von Spezifikationen über automatisierte Testableitungen bis hin zur Qualitätssicherung. „Ein KI-Agent kann schon heute unterstützend mitlaufen und kontrollieren, ob Code oder Anforderungen stimmig sind“, so Schneider weiter.

Auch auf organisatorischer Ebene zeichnet sich ein tiefgreifender Wandel ab. „Wir bewegen uns derzeit vom Copilot-Zeitalter in ein Agenten-Zeitalter“, erklärt Martin Haselbach, Director MB.OS Cloud, Data and SW Update & Diagnostics im gleichen Gespräch mit automotiveIT. Während KI bislang unterstützend eingesetzt wurde, übernehmen Agenten zunehmend eigenständig Aufgaben – mit entsprechenden Auswirkungen auf Prozesse und Kompetenzen.

„Wenn wir das schaffen, ist das eine Art Mondlandung“

Für Mercedes‘ neues Fahrzeug-Betriebssystem MB.OS galt es, die Prozesse in der Software-Organisation so ziemlich auf den Kopf zu stellen. Matthias Schneider und Martin Haselbach erläutern, wieso dafür mehr als nur neue Tools und eine hochperfromante IT-Infrastruktur vonnöten war.

Ronja Schmiedchen

Yannick Tiedemann

Zwischen Realität und Narrativ

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Eingangsfrage neu: Ist das AI-defined Vehicle bereits Realität? Die Antwort fällt ambivalent aus. Technologisch sind zentrale Bausteine vorhanden – insbesondere bei Vorreitern. Doch in der Breite der Industrie ist das Bild noch fragmentiert. Viele Hersteller befinden sich im Übergang: Sie bewegen sich zwar in Richtung SDV, haben dieses Zielbild jedoch noch nicht vollständig umgesetzt.

Damit bleibt auch das AIDV vorerst eher eine nächste Evolutionsstufe als gelebter Standard. Oder anders formuliert: Ohne skalierbare Softwareplattform, robuste Datenarchitektur und funktionierende OTA-Prozesse bleibt KI im Fahrzeug Stückwerk. Genau darin liegt der CAM-Studie zufolge das zentrale Risiko: Wer KI auf einem instabilen SDV-Fundament aufsetzt, erhöht die Komplexität statt Wettbewerbsvorteile zu generieren.