Best of LinkedIn: Next-Gen Vehicle Intelligence KW 23/ 24

In den vergangenen zwei Wochen verlagerte sich der Fokus vom Anspruch des softwaredefinierten Fahrzeugs zur industriellen Umsetzung. Der Schwerpunkt rückte zu KI-definierten Fahrzeugen, gemeinsamen Rechenplattformen, virtueller Validierung, Open-Source-Grundlagen und Partnerschaften im Ökosystem. Wettbewerbsvorteile entstehen zunehmend aus der Kontrolle über die Architektur, der Geschwindigkeit der Integration, der Disziplin bei der Sicherheit und der Fähigkeit, Software über ganze Flotten zu skalieren.

Datum

June 18, 2026

Software-Defined & AI-Defined Vehicles

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Next-Gen Vehicle Intelligence KW 23/ 24 zusammen:

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Der Wandel zum KI-definierten Fahrzeug

SDV gilt zunehmend als Grundlage, nicht als Endzustand.
KI-definierte Fahrzeuge werden als nächste logische Ebene beschrieben: vorausschauend, anpassungsfähig, kontinuierlich lernend und stärker personalisiert.
Bosch beschrieb das Fahrzeug als KI-gestützten persönlichen Begleiter, mit KI in Cockpit, Assistenz, Bewegungssteuerung und der Weiterentwicklung über den Lebenszyklus.
Der China Automotive Summit von Qualcomm rückte den Übergang in die Ära des KI-definierten Fahrzeugs in den Mittelpunkt; Snapdragon Digital Chassis wird bei chinesischen Partnern breiter ausgerollt.
Nissan stellte China als Leitmarkt und globalen Innovationsknoten für seine Vision des AI-Defined Vehicle dar.
Agentenbasierte KI kommt als praktischer Hebel für Qualität, Cybersicherheit, Entwicklungsabläufe und eine schnellere Fehlerbehebung ins Gespräch.

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SDV-Plattformen und Betriebsebenen

Die Betriebsebene rund um das KI-Modell wird zum nächsten Kontrollpunkt in der Automobilsoftware.
Bosch stellte mit SDV.Features, SDV.Suite und SDV.OS einen stärker integrierten SDV-Stack vor.
Stellantis hob STLA Brain und STLA Smartcockpit hervor, mit dem Ziel, die Zahl der Steuergeräte um 50 Prozent zu senken, die Entwicklungsgeschwindigkeit zu vervierfachen und Over-the-Air-Updates nativ zu ermöglichen.
Qualcomm erweiterte Snapdragon Digital Chassis gemeinsam mit Stellantis und schuf eine einheitliche Plattform für ADAS, Cockpit und Konnektivität.
LG und Google trieben eine Android-Automotive-OS-Architektur auf einem einzigen SoC für Infotainment mit mehreren Displays voran. Ziel sind weniger komplexe Hardware und eine bessere Wiederverwendung über Modelle hinweg.
Serviceorientierte Diagnose und DoIP galten als zentrale Wegbereiter für einen skalierbaren, cloud-nativen SDV-Betrieb.

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Partnerschaften im Ökosystem und Marktplatzmodelle

SDVerse stach als neuer B2B-Marktplatz hervor, der OEMs, Zulieferern und Softwareanbietern helfen soll, SDV-Software schneller zu beschaffen, zu vergleichen und zu vermarkten.
Das Modell von SDVerse verstärkt einen breiteren Wandel in der Branche, weg von reinen Eigenentwicklungen hin zu strukturierten Make-or-Buy-Entscheidungen.
Der Mobility Virtualization Hub von Bosch brachte AWS, MHP, dSPACE, Toshiba, NXP und weitere zusammen, um Integration und Validierung von Software im Ökosystem zu beschleunigen.
Vector und QNX hoben Alloy Kore als grundlegende Fahrzeug-Softwareplattform hervor, die in gemeinsamer Entwicklung entstand.
STEER Tech schloss einen Liefervertrag, um Pliyt mit Technik für autonomes Fahren und Sensorik für ein datenschutzorientiertes autonomes Ridesharing auszustatten.
Lumax Yokowo baut in Indien seine Fähigkeiten bei Antennen für vernetzte Fahrzeuge aus, darunter Telematik für 4G und 5G, GNSS, V2X und Konnektivitätshardware für SDV.

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Autonome Mobilität und ADAS

Autonome Mobilität entwickelt sich weiter von der Technologiedemonstration zu einer skalierten Betriebsinfrastruktur.
Kodiak meldete 28 fahrerlose Lkw im kommerziellen Frachtverkehr, gesteuert von seinem Foundation Model GigaFusionNet.
Der Kauf eines 5.500 Acre großen Testgeländes in Arizona durch Waymo stand für fortgesetzte Investitionen in kontrollierte autonome Tests und die Validierung mit ausschließlich Fahrgästen an Bord.
Der Hyundai IONIQ 5 wurde als Standardplattform für mehrere Programme der autonomen Mobilität beschrieben, was die Bedeutung einer geeigneten Fahrzeugplattform unterstreicht.
ADAS galt als nächstes großes Feld für SDVs, zumal Rechenleistung, Sensorik und Softwarearchitekturen zusammenwachsen.
Die Auslegung von Fahrzeugen auf Level 2 und Level 3 wurde als Aufgabe der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine verstanden, nicht als einfaches Problem der Übergabe.

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Cockpit, UX und vernetzte Dienste

Das digitale Cockpit wird zu einem zentralen Schauplatz des Wettbewerbs um die Fahrzeugintelligenz der nächsten Generation.
Cockpit Domain Controller waren 2025 Berichten zufolge in 26 Prozent der Fahrzeuge verbaut, ein Hinweis auf die rasche Konsolidierung der Rechenleistung im Fahrzeug.
Die AAOS-Lösung von LG und Google auf einem einzigen SoC zeigt, wie sich die Cockpit-Architektur vereinfachen lässt und zugleich mehrere Displays bedient werden.
Das Konzept eines KI-gestützten Begleiters von Bosch weist auf eine anpassungsfähigere, kontextbewusste und sich fortlaufend weiterentwickelnde UX hin.
Zustandsberichte und Warnmeldungen zum Fahrzeug galten als vernetzter Dienst, mit dem Händler Kunden binden können.
Die neu aufgebaute Plattform für vernetzte Fahrzeuge von Hero MotoCorp erreichte Berichten zufolge bei Millionen Zweirädern eine Erfolgsquote von 99 Prozent bei Over-the-Air-Kampagnen. Das zeigt, wie die Zuverlässigkeit von OTA zum operativen Maßstab wird.

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Virtuelle Entwicklung, Validierung und Entwicklungstempo

Virtuelle Validierung wird zu einem zentralen Hebel für eine schnellere Fahrzeugentwicklung.
AWS und Bosch hoben eine virtuelle Entwicklungsumgebung hervor, in der sich 80 Prozent der Softwareänderungen virtualisiert validieren lassen.
Agentenbasierte KI-Werkzeuge sollen bis zu 68 Prozent der Fehler eigenständig beheben und die Zyklen der Qualitätssicherung um bis zu 70 Prozent verkürzen.
Der Bosch Mobility Virtualization Hub übertrug dieselbe Logik auf die Validierung im gesamten Ökosystem; cloud-natives SIL gewinnt vor HIL und Fahrzeugtests an Bedeutung.
Nissan will die Entwicklungszeit für Fahrzeuge auf 30 Monate verkürzen und setzt dafür KI und digitale Werkzeuge in Design, Erprobung und Fertigung ein.
Der Ansatz von Li Auto mit einem elektronischen digitalen Zwilling unterstreicht die Rolle der Simulation bei der Verkürzung von Entwicklungszyklen.

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Cybersicherheit, Sicherheit und Diagnose

Sicherheit wurde wiederholt als Eigenschaft des Gesamtsystems eingeordnet, nicht als Funktion eines einzelnen Betriebssystems.
Cybersicherheit zeigte sich als Kosten- und Risikothema, das in der SDV-Transformation nicht zurückgestellt werden kann.
Die Hardwaresicherheit im Fahrzeug entwickelt sich der Darstellung nach von SHE über HSM zu HSE, was höhere kryptografische Anforderungen in softwaredefinierten Architekturen widerspiegelt.
Die Fahrzeugdiagnose löst sich von signalbasierten Protokollen und wird serviceorientiert, ethernetbasiert und cloud-nativ.
Die Open-Source-Initiative CAPI von AUTOSAR galt als Antwort auf die Komplexität von Adaptive und als möglicher Auslöser für eine breitere Einführung von SDV.
Mercedes-Benz stellte sein FOSS Disclosure Portal als Open Source bereit. Das zeigt, dass Werkzeuge für Compliance und die Governance von Open Source Teil des automobilen Software-Stacks werden.

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Halbleiter und regionaler Wettbewerb

In der Halbleiterstrategie geht es nicht mehr nur um Versorgungssicherheit, sondern um Entwurfsfähigkeit, Softwarereife und die Verbindlichkeit der OEMs.
Europas Halbleiterproblem wurde als Lücke bei Design und Qualifikation eingeordnet, nicht als reines Mengenproblem.
Die wachsende Verbreitung von Snapdragon Digital Chassis bei Stellantis, ZYT und SAIC Volkswagen zeigt, wie gemeinsame Rechenplattformen zur strategischen Infrastruktur werden.
Der Ansatz virtueller SoCs von NXP im Mobility Virtualization Hub von Bosch weist darauf hin, dass Software für neue Chips früher bereitsteht.
China wurde als Aufsteiger vom schnellen Nachahmer zum globalen Gestalter der Fahrzeugintelligenz dargestellt, vor allem über Tempo, KI-definierte Entwicklung und integrierte Ökosysteme.
Mercedes-Benz und BMW wurden als unterschiedliche Innovationsmodelle gegenübergestellt: Das eine setzt auf eine breitere technologische Abdeckung, das andere wählt gezielter aus.

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Signale aus Markt und Geschäftsmodellen

Für Automobilsoftware und -elektronik werden im Quellmaterial bis 2035 519 Milliarden Dollar prognostiziert, was das Ausmaß der Wertverschiebung unterstreicht.
Das Versicherungsmodell für autonome Fahrzeuge geriet in die Kritik; Telemetriedaten in Echtzeit gelten als mögliche Alternative zur klassischen versicherungsmathematischen Risikoprüfung.
Zahlungen zwischen Maschinen wurden als praktische Notwendigkeit für autonome Fahrzeuge diskutiert, etwa beim Parken.
Betreiber wurden als unterschätzte Orchestratoren der autonomen Mobilität hervorgehoben, nicht bloß als nachgelagerte Nutzer der Technik.
Der Übergang zum SDV schafft neue kommerzielle Rollen für Marktplätze, Entwicklungsdienstleister, Cloud-Plattformen, Open-Source-Stiftungen und Integrations-Hubs.
Das erfolgreiche Modell verbindet zunehmend technische Architektur, die Nutzung des Ökosystems, Software-Governance und eine skalierbare Vermarktung.

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