Best of LinkedIn: Next-Gen Vehicle Intelligence KW 27/ 28

Die Fahrzeugintelligenz entwickelte sich von einzelnen Funktionen zu integrierten Plattformen für KI, Software und Rechenleistung. Regulatorischer Druck, Angriffsflächen in der Cybersicherheit und Disziplin in der Umsetzung entschieden zunehmend darüber, welche Technologien in Serie gehen und den Marktzugang behalten konnten.

Datum

July 16, 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 27/ 28 zusammen:

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KI-definierte Mobilität nimmt Gestalt an

Bosch verstand KI als eingebettete Mobilitätsintelligenz, bei der Sicherheit und Absicherung um jede Anwendung herum entworfen werden.
CARIAD eröffnete in Berlin einen Campus für rund 1.000 Fachkräfte mit Schwerpunkt auf ADAS, Assistenten und Fahrzeugintelligenz.
Porsche setzte KI mit mehreren Agenten in Abläufen für Architektur, Implementierung, Test, Validierung und Dokumentation ein.
Qualcomm stellte Snapdragon Digital Chassis als durchgängige Plattform für physische KI dar, die Fahrzeuge und Robotik umfasst.
Die Diskussionen in der Branche rückten von softwaredefinierten zu KI-definierten Fahrzeugen mit fortlaufend anpassungsfähigen Fähigkeiten.

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Die SDV-Architektur konsolidiert sich

Zentralrechner und zonale Architekturen gewannen an Schwung, während OEMs Steuergeräte, Verkabelung und Integrationsaufwand reduzierten.
Die China-Architektur von Volkswagen entfernte 30 Prozent der Steuergeräte und ermöglichte einen Entwicklungszyklus von 24 Monaten.
Android Automotive reichte über Infotainment hinaus bis in Klimatisierung, Kombiinstrumente, Kameras, Spiegel und weitere Fahrzeugsteuergeräte.
ETAS und Bosch kombinierten Eclipse S-CORE mit Android Automotive für deterministische und dynamische Workloads.
TRATON ONE OS schuf eine gemeinsame Softwarebasis für Scania, MAN, International und Volkswagen Truck & Bus.

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Die Softwareentwicklung wird industrialisiert

Model-Based Design, MBSE und die automatisierte Codegenerierung stärkten Nachverfolgbarkeit, Wiederverwendung und die Einhaltung von Sicherheitsvorgaben.
Siemens brachte die Real2Sim-Automatisierung voran und wandelte Kameradaten in bearbeitbare Simulationsumgebungen für das autonome Fahren um.
Eine KI-Validierungspipeline glich Abhängigkeiten zwischen den Konfigurationen von S-CORE, Kanto, Chariott und KUKSA ab.
Vestel, ToughCase und AutoCore-ST zeigten die Konsolidierung von Cockpit, Antriebsstrang und zonalen Ethernet-Systemen.
Brake-by-Wire und integrierte Antriebsstränge brachten die elektrische Steuerung voran und erhöhten zugleich die Anforderungen an Thermik und Validierung.

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Autonomes Fahren trifft auf Verantwortung

Texas verlangte für kommerzielle autonome Fahrzeuge eine Registrierung, Aufzeichnungsgeräte, einen risikominimalen Zustand und Pläne für das Zusammenwirken mit Rettungskräften.
In Austin behinderten Robotaxis wiederholt Rettungskräfte, was ungelöste Randfälle im Betrieb offenlegte.
Neue Forschung zur Validierung verknüpfte Aussagen zum Restrisiko mit der Glaubwürdigkeit der Nachweiskette, einschließlich mit GenAI erzeugter Szenarien.
SAE J3329 fasste technische, betriebliche und regulatorische Herausforderungen für den Einsatz von KI in Landfahrzeugen zusammen.
Beim Hochlauf der Autonomie in Europa standen Partnerschaften, föderiertes Lernen, gemeinsame Investitionen und die Befähigung zur Serienfertigung im Vordergrund.

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Cybersicherheit und Data Governance werden strenger

Indien näherte sich einer Pflicht zu Cybersicherheit und zum Management von Software-Updates über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus.
ThreatZ führte eine Nachverfolgung auf Ebene der Fahrgestellnummer ein, von Schwachstellen und Zulieferkomponenten über die Behebung bis zum Auditnachweis.
Google Cloud und Valtech setzten Gemini, Zero Trust, mTLS und ein dynamisches Identitätsmanagement innerhalb von Nexus SDV ein.
KI im Fahrzeug analysierte den Netzwerkverkehr lokal und verringerte so die Abhängigkeit von der Cloud bei der laufenden Sicherheitsüberwachung.
Die Klagen um GM OnStar bekräftigten Anforderungen an Einwilligung, Transparenz und die Kontrolle der Verbraucher über Daten aus vernetzten Fahrzeugen.

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Regulierung verändert Produkte und Marktzugang

Britische Vorschriften behielten Begriffe rund um selbstfahrende Fahrzeuge zugelassenen Modellen vor und verschärften damit Marketing und Funktionsbezeichnungen bei ADAS.
Der geplante Rückzug von Polestar aus den USA zeigte, wie Eigentümerstruktur und Softwarebezug die lokale Fertigung überlagern können.
EU-Sicherheitsvorschriften machten fortschrittliche Bremssysteme, Fahrerüberwachung und Sensorik im Innenraum zur Grundanforderung.
China entwarf eine Pflicht zu physischen Bedienelementen für kritische Funktionen und stellte damit reine Bildschirmcockpits infrage.
Der Zeekr 7GT erreichte im strengeren Euro-NCAP-Protokoll von 2026 fünf Sterne.

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Konnektivität reicht über das Fahrzeug hinaus

Verizon und KDDI integrierten Konnektivität in neue Fahrzeuge der BMW Group für digitale Dienste und Telematik in den USA.
P3 trat ADASIS bei, um Schnittstellen für vorausschauende ADAS, eHorizon und automatisiertes Fahren zu standardisieren.
Compass IoT und WaySync optimierten Ampelschaltungen aus der Ferne und verringerten damit Fahrzeit und Halte.
Ab Werk verbaute Telematik der OEMs verlagerte den Wert im Aftermarket von Hardwareboxen zu datengetriebenen Diensten.
Nauto und Nexar unterzeichneten eine Fusion, die Sicherheitsdaten von Flotten, KI-Modelle und eine globale Einsatzbreite zusammenführt.

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