Best of LinkedIn: Next-Gen Vehicle Intelligence KW 47/ 48

Bei Next Gen Vehicle Intelligence zeigten die LinkedIn-Beiträge der vergangenen zwei Wochen, wie softwaredefinierte Plattformen von der Vision in die Umsetzung kamen. Die Validierung reifte mit Szenarienbibliotheken und digitalen Zwillingen. Die Ökosysteme vertieften sich durch Integrationsschritte und pragmatische Partnerschaften. Der Zeitraum steht für stetigen Fortschritt statt für Hype.

Datum

November 19, 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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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Next-Gen Vehicle Intelligence KW 47/ 48 zusammen:

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Softwaredefiniertes Fahrzeug und HMI

CARIAD kündigte unter neuer Führung einen Neustart an: weg von hohen internen Investitionen, hin zu einer strafferen, lieferorientierten Steuerung. Im Fokus stehen die Umsetzung der Software für vernetzte Fahrzeuge und deren Wertbeitrag.
Empfehlungen zur SDV-Transformation betonten Entwicklung in zwei Geschwindigkeiten, klare Plattformgrenzen und belastbare Validierungspipelines für die Skalierung.
Das HMI-Denken der Neuen Klasse verstand Fahrzeuge als Rechenplattformen, deren Erlebnis sich fortlaufend weiterentwickelt. Funktionsumfang und Geschäftsmodelle verschieben sich, sobald die Software die Führung übernimmt.
Beiträge zu operativer Exzellenz hoben kontinuierliche Verbesserungsschleifen, KPIs und ein diszipliniertes Vorgehen beim Rollout über alle Programme hinweg hervor.

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Simulation, Test und Validierung

Szenariobasiertes Testen trat als Rückgrat glaubwürdiger Aussagen hervor. Abdeckung, Realitätsnähe und messbare Bestehenskriterien schufen Vertrauen in die Ergebnisse.
Digitale Zwillinge, Kombinationen aus HIL und SIL sowie eine mehrsäulige Validierung galten als Pflicht, wenn der Funktionsumfang komplexer wird.
Die Integration der Toolchain und API-first-Entwürfe verringerten die Reibung zwischen Entwicklung, Test und Ausrollen.
Organisationen führten eine Benchmarking-Kultur vor. Wiederholbare Kennzahlen und externe Referenzen hoben den Qualitätsanspruch zum Release.

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Partnerschaften und Ökosystem

Bei der Zusammenarbeit ging es um praktische Integration, nicht um abgestimmtes Marketing. Schnittstellen, Datenverträge und die Zuständigkeit für die Lieferung wurden geklärt.
Partnerschaften mit Zulieferern unterstützten die Entkopplung von SDV-Modulen und schnellere Iterationen bei Infotainment, Konnektivität und Steuerungen.
Berichte aus dem Ökosystem betonten gemeinsame Roadmaps und Supportmodelle, um Leistung im Feld und Update-Takt dauerhaft zu halten.
Immer wieder genannt wurde die kulturelle Abstimmung. Bereichsübergreifende Governance und gemeinsame KPIs ersetzten abgeschottete Freigaben.

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Sicherheit, Cybersicherheit und Regulierung

Sicherheitsrahmenwerke und die Erfüllung der Compliance blieben unverhandelbar. ISO- und UNECE-Themen bestimmten, ob ein Release überhaupt infrage kam.
Security by Design ging Softwaremodule, Update-Wege und die Absicherung der Telemetrie mit prüfbaren Kontrollen an.
Nachweise zur Absicherung wanderten früher in den Lebenszyklus. Nachverfolgbarkeit verband Anforderungen, Tests und Auswertungen aus dem Feld.
Homologationsstrategien setzten auf wiederverwendbare Bausteine. Teams bauten Bibliotheken und Checklisten auf, die über Programme hinweg tragen.

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Rechenleistung, Chips und Embedded

Rechenplattformen galten als langlebige Investitionsgüter. Abstraktionsschichten schirmten Anwendungen gegen wechselnde Chipgenerationen ab.
Die Auswahl im GPU- und CPU-Portfolio orientierte sich an konkreten Workload-Klassen in Wahrnehmung, HMI und Domänensteuerung.
Die Praxis der Embedded-Software übernahm moderne Muster: Container, wo sie passen, und deterministische RTOS, wo sie nötig sind.
Die Ressourcenplanung an der Edge erfolgte ausdrücklich. Grenzen bei Leistung, Wärme und Speicher bestimmten, welcher Funktionsumfang machbar war.

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Konnektivität und Cloud

Die Cloud-Integration drehte sich um sichere Datenflüsse, Disziplin bei OTA und Telemetriedaten, die Entwicklung und Service tatsächlich nutzen können.
5G und V2X galten als Wegbereiter für das Lernen über die Flotte, nicht als eigenständige Verkaufsargumente.
Ereignis-Pipelines und API-Verträge ermöglichten eine schnellere Reaktion auf Vorfälle und zügigere Modell-Updates.
Telematikplattformen betonten Wartbarkeit und Lebenszykluskosten, gekoppelt an Service-KPIs.

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Autonomie und ADAS

Kurzfristig richtete sich die Autonomie auf verlässliche Assistenz der Stufen 2 und 3 mit klar umrissenen Einsatzbereichen.
Fahrerüberwachung und eine klare Trennung der Zuständigkeiten wurden betont, um das Missbrauchsrisiko zu senken.
Verbesserungen bei Wahrnehmung und Planung liefen über bessere Datensätze und sorgfältig kuratierte Szenarien.
Freigabeschritte verbanden Nachweise aus der Simulation, Ergebnisse vom Testgelände und Erfahrungen aus begrenzten Einsätzen.

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Batterie, Energie und Thermik

Thermikstrategien knüpften an die Anforderungen von Rechenleistung und Innenraum an und wogen Komfort, Effizienz und Haltbarkeit gegeneinander ab.
BMS-Updates brachten die Genauigkeit der Zustandsschätzung mit dem Takt der Software-Releases in Einklang.
Beiträge zum Laden stellten ein verlässliches Erlebnis und die Netzverträglichkeit über plakative Leistungsangaben.
Energieanalysen verknüpften Nutzungsmuster mit vorausschauendem Service und dem Schutz der Gewährleistung.

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KI und Assistenten im Fahrzeug

Agentenbasierte Assistenten galten als Schicht über einer robusten HMI und klaren Sicherheitsregeln, nicht als Abkürzung.
Sprachbedienung und multimodale UX zielten auf schnelle Aufgabenerledigung und geringe Ablenkung.
Datenschutz und Kontrollgrenzen wurden ausdrücklich benannt. Verarbeitung auf dem Gerät verband sich mit gezielten Aufrufen in der Cloud.
Eine API-first-Integration ließ Assistenten Fahrzeugfunktionen orchestrieren, ohne sie starr zu koppeln.

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Sensorik und Wahrnehmung

Sensor-Stacks galten als Portfolios, die auf Anwendungsfälle abgestimmt sind; die Fusion machte den Unterschied.
Fortschritte bei Kamera und Radar schlugen sich über bessere Kalibrierung und Modelle als Softwaregewinne nieder.
Die Zustandsüberwachung der Sensoren floss in Wartungsstrategien und in Konzepte für den sicheren Weiterbetrieb im Fehlerfall ein.
An Szenarienbibliotheken gekoppelte KPIs für die Wahrnehmung gaben den Teams objektive Ziele für die Weiterentwicklung.

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