Best of LinkedIn: Next-Gen Vehicle Intelligence KW 35/ 36

Die softwaredefinierte Mobilität gewann in den vergangenen zwei Wochen sichtbar an Tempo. OEMs, Zulieferer und Technologieanbieter richteten ihren Blick stärker auf Softwareplattformen, KI-gestützte Autonomie und strategische Partnerschaften. Neue Benchmarks und Produktvorstellungen zeigen einen Markt, der konzeptionelle Rahmenwerke rasch hinter sich lässt und zu greifbaren Einsätzen übergeht.

Datum

August 27, 2025

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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Softwaredefinierte Fahrzeuge (SDVs)

Die Branche beschrieb SDVs nachdrücklich als nächstes großes Feld. Im Mittelpunkt standen integrierte Fahrzeugbetriebssysteme, Entwicklung im geschlossenen Regelkreis und KI-fähige Architekturen, die für Differenzierung im Wettbewerb sorgen.
IBM stellte seine Beratungs- und Engineering-Fähigkeiten so dar, dass sich Innovationszyklen über modulare Plattformen und agile Umsetzung von zwei Jahren auf sechs Monate verkürzen lassen.
Dassault Systèmes führte den Wandel hin zu AI-Defined Vehicles (AIDVs) ein, stützte sich dabei auf die Dynamik chinesischer OEMs und hob Synergien zwischen Hightech- und Automobilbranche hervor.

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Künstliche Intelligenz und ADAS

Der ADAS Guide 2025 von Automobility zeichnete ein globales Bild. Chinesische OEMs (BYD, XPeng, NIO, Li Auto, Xiaomi) gewannen neben globalen Spitzenreitern wie BMW, Tesla und Ford an Sichtbarkeit.
Branchenexperten hoben zentrale ADAS-Themen hervor: automatische Notbremsung, KI-gestütztes Parken, vorausschauende Wartung und die Weiterentwicklung der Kameratechnik.
Beiträge von KI-Fachleuten bekräftigten, dass sich Fahrzeugintelligenz von regelbasierten Systemen zu adaptiven, erklärbaren und ethisch ausgerichteten KI-Rahmenwerken wandelt.

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Partnerschaften und Kooperationen

Valeo und Capgemini kündigten eine gemeinsame Initiative für Test und Validierung von ADAS an. Das deutet auf eine engere Zusammenarbeit zwischen Tier-1-Zulieferern und Anbietern digitaler Entwicklungsdienstleistungen hin.
Im breiteren Ökosystem drehte sich die Diskussion um Open Source gegenüber kommerziellen Automotive-Stacks. Gemeinschaften wie Eclipse SDV und COVESA gewannen an Zuspruch, stehen aber weiter vor Reifegradproblemen.

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Benchmarks und Standards

MLCommons startete mit MLPerf Automotive v0.5 den ersten speziell auf die Automobilbranche zugeschnittenen Benchmark. Er liefert einen wichtigen Bezugspunkt für die Leistung von KI-Modellen im Fahrzeug.
Darin zeigt sich die wachsende Einsicht, dass gemeinsame Standards nötig sind, um branchenweite Vergleichbarkeit herzustellen und die Einführung fortgeschrittener Fahrzeugintelligenz zu beschleunigen.

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Produktvorstellungen und Innovationen

TomTom stellte eine Navigationsanwendung speziell für SDVs vor und betonte Skalierbarkeit sowie durchgängige Integration als Weg, die Entwicklungskosten der Hersteller zu senken.
Experimentelle Projekte wie KI-generierte Entwurfsrahmen für Drohnen zeigten, wie branchenübergreifend softwaredefinierte Konzepte wirken. Darin deutet sich eine künftige Annäherung von Innovationen in Mobilität und Luftfahrt an.

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