Sicherheit, Cybersicherheit und Vertrauen

• Die ASIL-Klassifizierung nach ISO 26262 trägt die Risikoeinstufung der Hersteller von ASIL A bis ASIL D bei Brems-, Lenk- und ADAS-Funktionen.
• Überschneidungen in der Begrifflichkeit von ISO 26262 und ISO 21434 sorgen weiterhin für Verwechslungen zwischen funktionaler Sicherheit und Cybersicherheit.
• SOTIF wird getrennt von der funktionalen Sicherheit herangezogen, um Ausfälle abzudecken, die auf Leistungsgrenzen im realen Betrieb zurückgehen und nicht auf Hardwarefehler.
• Vorgeführte Forschung zur Fernmanipulation von Lenkung, Bremse und Motorfunktionen über den CAN-Bus zeigt, wie eine einzelne Schwachstelle zu einem Vorfall werden kann, der Qualität, Sicherheit und Absicherung zugleich betrifft.
• Cyberangriffe im Automobilbereich kosten inzwischen im Durchschnitt 10,7 Millionen Dollar je Vorfall und lösen neue Investitionen in KI-Governance und Resilienz aus.
• Der Handelsausschuss des US-Senats brachte den Connected Vehicle Security Act einstimmig voran, um softwarebezogene Risiken auf Bundesebene zu adressieren.
• Eine Machbarkeitsstudie zu AUTOSAR Q-CAL untersuchte quantensichere Kryptografie für software- und KI-definierte Fahrzeugplattformen.

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KI-definierte Fahrzeuge: Software und Architektur

• Nach der CES 2026 verschob sich die Sprache der Branche vom softwaredefinierten zum KI-definierten Fahrzeug.
• Einige Stimmen gehen weiter und sprechen vom erlebnisdefinierten Fahrzeug, bei dem der Vorteil jenseits der reinen KI-Fähigkeit liegt.
• Das softwaredefinierte Fahrzeug wird zunehmend über die Entkopplung der Entwicklungszyklen von Hardware und Software bestimmt, nicht über zusätzliche zonale Rechenleistung.
• IEEE 802.3dm ermöglicht native Ethernet-Knoten und öffnet damit programmierbare Wahrnehmungsnetze für softwaredefinierte Architekturen.
• General Motors führt ein Ethernet-Backbone für eine zonale, softwaredefinierte Fahrzeugarchitektur ein.
• Die Automotive-Linux-Distribution von Red Hat ist auf langfristige Verantwortung ausgelegt, nicht auf offenen Zugang.
• Ein neues Rahmenwerk von AR0 bis AR5 bewertet 22 Hersteller nach dem Reifegrad der Konsolidierung ihrer E/E-Architektur.
• Das Thermomanagement wird neu eingeordnet, als strategischer Wegbereiter für KI-getriebene, softwaredefinierte Architekturen.
• Die Virtualisierung mit EB civion löst die Entwicklung der Cockpit-Software von den Lieferterminen der Hardware.

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Schritte der OEMs und Partnerschaften

• Apple Maps läuft ab 2027 nativ auf der Elektroplattform der nächsten Generation von Ford.
• Die Umsetzung von Over-the-Air-Updates gilt als die eigentliche Wettbewerbslinie zwischen Tesla und Ford.
• Stellantis trat dem REM-Netzwerk von Mobileye bei, um ab 2027 ADAS-Technik in Fahrzeuge zu integrieren.
• Mercedes-Benz ging eine Partnerschaft mit Google Cloud ein, um unter MB.OS KI-gestützte Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
• Die Allianz von CARIAD und Bosch zum automatisierten Fahren zerbrach nach Milliardenverlusten und Defiziten bei der Validierung.
• Der iX3 und der X5 von BMW stehen auf unterschiedlichen Plattformen, teilen sich aber eine identische Softwarearchitektur.
• Der Kostennachteil von Volkswagen wird der Komplexität von Plattform und Softwarearchitektur zugeschrieben, nicht den Werken.
• XPeng zeigte in München sein günstiges SUV L03 mit einem fortschrittlichen digitalen Cockpit.
• Das jüngste Update von FordPass vereinfacht die Fernbedienung des Fahrzeugs mit Wischgesten und wetterabhängigen Klimaeinstellungen.

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Markt, Geschäft und Strategie

• Für den Markt für Automobilsoftware und -elektronik werden bis 2035 519 Milliarden Dollar prognostiziert.
• Verbraucherbefragungen zeigen, dass assistiertes und autonomes Fahren zu einem führenden Unterscheidungsmerkmal im Premiumsegment wird.
• Die Wettbewerbsfähigkeit im Automobilbereich wird zunehmend als Ringen um die Hoheit über Technologieebenen verstanden, nicht als Wettlauf um Tempo oder Kosten.
• Chinesische Hersteller nehmen Europas Premiumsegment über Stärken bei Software und Design ins Visier, nicht über den Preis.
• Geschäftsmodelle für Robotaxis reichen von Fahrpreisen über Abonnements und Lizenzierung bis zum kapitalintensiven Flottenbetrieb.
• Unter den Herausforderern bei Elektrofahrzeugen liegt der Verlust je Fahrzeug bei Lucid weit über dem von NIO.
• Automobil- und Robotikindustrie wachsen rund um physische KI und humanoide Technik zusammen.
• Anbieter von Arbeits- und Datenspeichern schließen neue strategische Kundenvereinbarungen, um den Bedarf intelligenter Fahrzeuge an Rechenleistung zu decken.
• Simulationen zeigen, dass kleinere autonome Minibusse die Taktdichte im Nahverkehr und flexible Angebote auf Abruf erweitern könnten.

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Normen, Regulierung und Stimmen aus der Branche

• Das Ground Vehicle Artificial Intelligence Committee der SAE entwickelt Normen für den sicheren Einsatz von KI in Fahrzeugen.
• Der TRUST V2X Accelerator aus Texas wies der FHWA die Betriebsbereitschaft einer vernetzten Verkehrsinfrastruktur nach.
• Ein liegen gebliebenes Waymo-Fahrzeug hielt Rettungskräfte auf und veranlasste die NHTSA, die Sicherheitsprotokolle für Robotaxis zu prüfen.
• Rahmenwerke zur Prozess-Compliance wie ASPICE können ethische Absichten in der Entwicklung allein nicht sicherstellen; als mahnendes Beispiel wird Dieselgate angeführt.
• Eine Open-Source-Referenzplattform für Automobilsoftware wirft für Hersteller neue Fragen zur Strategie beim geistigen Eigentum auf.
• Reuters Events Automotive Europe, der HERE Tech Day Paris und der Eckelt Business Talk drehten sich jeweils um den Wandel weg von einzelnen Softwarefunktionen hin zu vollständigen Operating Models als Einheit des Wettbewerbs.

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Dank an Alaeddine HAMDI, Aniruddha (Ani) Dorle, Birkan Atlamaz, Imran Khan, John Ilboudo, Nosa Egiebor, Prashant Rokade, Pravinder Singh, Sony Andrews Jobu Dass, Prateek Singh Raghav, Carl Dean, Klaudia Zaika, Thierry PAVAUT, Amir Bar-Niv, Auston Payyappilly, Ayhan AK, Denny Pezić, Fadi Labib, Florian Frischmuth, Jaywant D Mahajan, Justine Litto Koomthanam, Matt Damasceno, Mukesh Sharma, Murtuza Ali, Parrish Hanna, Praveen Chavannavar, Randall McAdory, Raul Arredondo‍ und Pierre CHEHWAN für die eingebrachten Erkenntnisse in dieser Ausgabe. Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen findet sich auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/best-linkedin-cw-29-30-software-defined-ai-defined-thomas-allgeyer-xvaef/?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_detail_base%3BaVDh69KRRNSNtonpoO9IzA%3D%3D