Best of LinkedIn: Next-Gen Vehicle Intelligence KW 41/ 42

Statt einzelner Funktionsexperimente rückten in den vergangenen zwei Wochen skalierbare Plattformen in den Vordergrund, quer über Software, KI und Cockpit-Erlebnisse. OEMs schärften ihren Blick für Eigenentwicklung gegenüber Zukauf, für Virtualisierung und für Datenpipelines, während Radar, Assistenten und Cloud-Integrationen den Sprung vom Pilotprojekt in den Einsatz schafften. Die Dynamik im Ökosystem kreiste um offene Standards, Verantwortung für die Sicherheit und kürzere Release-Takte.

Datum

October 8, 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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SDV-Plattformen & Architektur

Virtualisierung und modulare Domänenarchitekturen galten als schnellster Weg zu Wiederverwendung, zügigeren Tests und höherer Softwarequalität.
Führungskräfte stellten das althergebrachte Selbermachen infrage und empfahlen, Plattformschichten ohne Differenzierungswert zuzukaufen. So werden Kapazitäten für echten Kundennutzen frei.
Die Kontrolle über die Plattform entwickelte sich zum strategischen Streitpunkt. Zulieferer forderten Klarheit über APIs, Verträge, SLAs und die Zuständigkeit über den Lebenszyklus.

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KI & Foundation Models

GM kündigte einen erweiterten KI-Einsatz an und verband Eyes-off-Ambitionen mit dialogfähiger KI auf Basis von Google Gemini, um Führung und Unterstützung im Fahrzeug zu verbessern.
KI wurde als Betriebssystem für das Kundenerlebnis beschrieben, das Diagnose, Terminplanung und Wertschöpfung nach dem Verkauf über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus umfasst.
Realitätsnähe der Daten und die Qualität der Annotation galten als Engpässe. Betont wurde das Lernen im geschlossenen Regelkreis aus vernetzten Flotten.

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HMI & Infotainment

Mercedes stellte einen dialogfähigen KI-Assistenten mit Anbindung an Google Maps vor. Navigation, Sprache und kontextbezogene Hinweise wachsen im Cockpit zusammen.
Das Erlebnisdesign verschob sich hin zu absichtsbasierten Interaktionen: Menüs wurden einfacher, und proaktive Assistenten boten Aktionen direkt an.
Performance der Oberfläche und wahrgenommene Qualität hingen an den Plattformentscheidungen. Empfohlen wurde, die Weiterentwicklung der HMI von den langsameren Entwicklungszyklen der Steuergeräte zu entkoppeln.

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Rechenleistung & Chips

Die Diskussionen bekräftigten den Umstieg auf zentrale Rechenleistung und breitbandige Sensorfusion, um ADAS der nächsten Generation und aufwendige Oberflächen möglich zu machen.
Roadmaps der Zulieferer betonten deterministische Performance, Partitionierung nach funktionaler Sicherheit und eine ausgereifte Toolchain statt reiner TOPS-Angaben.
Disziplin bei der Integration und frühe Thermikplanung wurden als entscheidend benannt, um späte Leistungsdrosselungen in Serienfahrzeugen zu vermeiden.

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Konnektivität & Cloud

Cloud-Backends galten als unverzichtbar für Over-the-Air-Iterationen, für telemetriegestützte Zuverlässigkeit und für skalierbare Schleifen zum Nachtrainieren von KI.
OEMs prüften engere Partnerschaften mit Hyperscalern für die Datenorchestrierung und behielten zugleich die Hoheit über Fahrzeug-APIs und Kundensignale.
V2X- und Edge-Ansätze rückten stärker ins Bewusstsein, weil sie vorausschauende Dienste und zusätzliche Sicherheit im gemischten Verkehr ermöglichen.

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ADAS & autonomes Fahren

Aptiv stellte seine Gen-8-Radare vor, die bei schlechtem Wetter und in komplexen Umgebungen zuverlässig erkennen und Hands-off- sowie Hands-free-Funktionen unterstützen sollen.
Die Auswertung realer Fahrereignisse und das Lernen aus großen Flotten gewannen als Wettbewerbshebel an Gewicht, um ADAS schneller zuverlässiger zu machen.
Sensorfusions-Stacks wurden an ihrem Verhalten im Fehlerfall, an der Robustheit der Kalibrierung und an den Wegen zur kontinuierlichen Verbesserung gemessen.

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Cybersicherheit & Sicherheit

Verantwortung für die Sicherheit und regulatorische Risiken wurden betont. Gefordert waren durchgängige Bedrohungsmodellierung und eine Dokumentation, die den Compliance-Anforderungen standhält.
Sichere OTA-Prozesse und partitionierte Architekturen wurden empfohlen, um Fehler einzugrenzen und sicherheitskritische Workloads vom Infotainment zu trennen.
Ein ausgereifter Prozess bei Test und Nachverfolgbarkeit galt als ebenso großes Unterscheidungsmerkmal wie technische Funktionen.

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Energie & Batterie

Beiträge verbanden die Fortschritte bei SDVs mit der Wirtschaftlichkeit von Elektrofahrzeugen. Thermomanagement, Laden und Lebenszyklusanalysen erschienen als Quellen dauerhafter Differenzierung.
Erkenntnisse zum Batteriezustand erhielten Vorrang für den Restwert, für die Optimierung der Gewährleistung und für netzdienliche Ladestrategien.
Das Energiemanagement wurde an die Planung der Rechenleistung gekoppelt, damit KI-Funktionen ihr Leistungsbudget erhalten, ohne Reichweite zu kosten.

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Produktion & Betrieb

Forderungen, defekte Prozesse zu reparieren, betonten früheres Software-in-the-Loop-Testen, Virtualisierung und automatisierte Regressionstests, um Rückrufe zu verringern.
Zulieferer warben für Vertragsmodelle, die Anreize über Funktionsauslieferung, Sicherheitsnachweise und Wartung nach SOP hinweg angleichen.
Beiträge zur Qualität führten Fehler in Cockpit und ADAS auf zersplitterte Organisationen zurück und empfahlen einheitliche Roadmaps für die Produktentwicklung.

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Regulierung & Standards

Offene Standards und die Pflege von Open-Source-Software galten als Mittel zur Risikominderung und verbesserten Prüfbarkeit, Haftungslage und langfristige Wartbarkeit.
Compliance-fähige Toolchains und Dokumentation wurden als Beschleuniger für den Markteintritt dargestellt, nicht nur als Kostenblock.
Regionale Sicherheitsdebatten bekräftigten den Bedarf an transparenten Vorfalldaten und schnellen Korrektur-Releases.

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Vorstellungen und Partnerschaften

GM skizzierte eine Roadmap, die fortgeschrittene Fahrfunktionen mit dialogfähiger KI über Google Gemini verbindet. Das deutet auf eine engere Zusammenarbeit von Mensch und Maschine in der Serienplanung hin.
Mercedes führte einen dialogfähigen Agenten im Fahrzeug ein, der an Google Maps angebunden ist. Damit zeichnet sich ein neuer Ausgangspunkt für navigationszentrierte Assistenten ab.
Aptiv kündigte Gen-8-Radare an, die bei schwierigem Wetter und in komplexen städtischen Szenen robust arbeiten und damit eine höhere Verlässlichkeit von ADAS ermöglichen sollen.
Stimmen aus dem Ökosystem hoben Open Source, abgesicherte Toolchains und kommerzielle Distributionen als glaubwürdige Wege hervor, SDV-Software im großen Maßstab zu industrialisieren.

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