Künstliche Intelligenz (KI) spielt auch im Auto eine immer größere Rolle. Bislang noch im Hintergrund. Doch das dürfte sich ändern.

Kaum ein Technikthema sorgt für so viel Aufsehen wie Künstliche Intelligenz. Sprachmodelle wie ChatGPT oder Systeme zur Bildgenerierung prägen immer stärker den Alltag im Büro wie auch zuhause. Selbst im Auto ist KI längst angekommen, wenn auch oft weniger spektakulär, als es die großen Schlagzeilen vermuten lassen. Zumindest aktuell noch.

Am stärksten für den Fahrer präsent ist die Maschinenintelligenz heute beim Sprachassistenten. Verstand dieser früher nur mühsam die möglichst schematisch formulierten Anweisungen der Insassen, ist er heute in den besten Versionen ein flexibler Befehlsempfänger. Die Sprach-Software versteht auch umständliche oder verschlüsselte Anweisungen, steuert Navigation, Musikauswahl oder die Klimaanlage. Technisch handelt es sich meist um relativ einfache KI-Systeme, die maschinelles Lernen einsetzen, um auch natürlich gesprochene Sätze zu deuten.

Wichtiger ist der stille Einsatz im Hintergrund, etwa bei Assistenzsysteme, die Verkehrszeichen lesen, Fahrspuren verfolgen oder Fußgänger und Radfahrer identifizieren. Kameras und Radarsensoren liefern Daten, die mit Hilfe von Bilderkennungsalgorithmen ausgewertet werden. Systeme wie Abstandsregeltempomat, Spurhalteassistent oder Notbremsautomatik stützen sich auf diese ebenfalls noch recht „schwache KI“ – spezialisiert auf eine klar umrissene Aufgabe, trainiert mit Millionen von Datensätzen.

Sichtbar vor allem durch personalisierte Dienste

Die größte Rolle spielt KI im Auto derzeit womöglich gar nicht während der Fahrt, sondern schon viel früher. Ingenieure nutzen maschinelles Lernen, um in Simulationen unzählige Fahrsituationen durchzuspielen. So lassen sich neue Assistenzsysteme testen, ohne viel Zeit und Geld für Millionen Kilometer Fahrt auf realen Straßen investieren zu müssen. Auch in der Materialentwicklung oder Batterieforschung analysiert KI große Datenmengen, erkennt Muster und schlägt die besten Ansätze vor. Und selbst in der Fertigung überwachen intelligente Bilderkennungsprogramme Schweißnähte oder Lackierungen zuverlässiger als das menschliche Auge. Und das ohne Tariflohn und Erholungspause.

Für Autofahrer sichtbar wird KI in naher Zukunft vor allem durch personalisierte Dienste. Fahrzeuge lernen aus den Vorlieben ihrer Nutzer bei Sitzposition, Fahrstil oder Routenwahl und richten alles schon beim Einsteigen passen ein. Dazu kommt die vorausschauende Wartung („Predictive Maintenance“), bei der Sensoren und Algorithmen frühzeitig auf drohende Defekte hinweisen. Zum Vorteil des Nutzers, der weniger Pannen fürchten muss, aber auch zum Vorteil der Hersteller, die ihr Werkstattnetzt leichter auslasten. Auch teilautomatisierte Fahrfunktionen werden sich mit KI-Hilfe schnell verbreiten: Parkassistenten, die den Wagen allein in enge Lücken manövrieren, oder Staupiloten, die für kurze oder auch längere Zeit die Kontrolle übernehmen.

Irgendwann kommt das vollautomatisierte Fahren

Noch etwas weiter in der Zukunft liegen das hoch- und vollautomatisierte Fahren, bei dem Lenkrad und Pedale dauerhaft verzichtbar werden. In diesen Szenarien übernimmt die KI für unbegrenzte Zeit die Fahraufgabe – zunächst wohl auf klar definierten Strecken, später auch in komplexen Umgebungen. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die Vernetzung: Fahrzeuge, die mit intelligenten Ampeln, Verkehrsleitsystemen oder anderen Autos kommunizieren, können ihre Entscheidungen auf ein viel größeres Informationsnetz stützen. Denkbar ist auch, dass generative KI Einzug ins Cockpit hält – etwa in Form besonders dialogfähiger Sprachassistenten, die nicht nur Befehle ausführen, sondern auch Empfehlungen geben oder den Fahrer unterhalten.

Trotz aller Visionen: Die Rolle von KI im Auto wird auf absehbare Zeit eine andere bleiben als in vielen Utopien oder Befürchtungen. Sie tritt weniger als eigenständiger „Roboterfahrer“ auf, sondern eher als unsichtbarer Co-Pilot. Sie steigert Sicherheit, senkt Kosten und macht den Alltag komfortabler. Zugleich wirft sie Fragen auf – von der Datensicherheit über die Transparenz von Algorithmen bis hin zur Haftung bei Fehlern. Auch in dieser Hinsicht muss also noch einiges passieren. Holger Holzer/SP-X/Titelfoto: Bosch