Best of LinkedIn: Software-Defined & AI-Defined Vehicles KW 31/32 2026

KI-definierte Fahrzeuge: der Architekturwandel jenseits von SDV

• Sprecher der AutoSoft ordneten den nächsten Übergang der Branche rund um agentenbasierte KI, physische KI und souveräne KI ein, die Fahrzeuge, humanoide Roboter und eVTOL zu einer Plattform verkörperter Intelligenz zusammenführen.
• AUMOVIO beschreibt zentrale KI-Architekturen, die zersplitterte Steuergeräte ablösen, als den Wandel vom softwaredefinierten zum KI-definierten Fahrzeug.
• Der Ansatz TRIPLE AI von CARIAD verankert KI in Produkten, Prozessen und bei den Mitarbeitenden, auf einer Cloud-Plattform, die weltweit mehr als 60 Millionen Fahrzeuge verbindet.
• Die NHTSA führt rund 94 Prozent der schweren Unfälle auf Fahrfehler zurück; weltweit starben im vergangenen Jahr 1,16 Millionen Menschen bei Verkehrsunfällen.
• Die SDV-Strategieleitung von Schaeffler beschreibt den Zeitraum als doppelte Wende hin zu KI-definierten Fähigkeiten der Organisation, während die SDV-Projekte noch am Anfang stehen.
• Die Lebenszyklusplanung für SDV reicht über das Testen nach dem Prinzip „shift left“ hinaus und umfasst zunehmend ein „extend right“ für Rechenleistung, die 15 bis 20 Jahre lang aktualisierbar bleiben muss.
• Die Führungsspitzen von Renesas und NXP argumentieren, dass die Beherrschung der KI-Komplexität im Automobil den Halbleiterherstellern einen strukturellen Vorsprung in allen anderen Robotikfeldern verschafft.

‍

Autonomes Fahren: Sicherheit, Validierung und die Debatte um KI

• Die jüngste Expertenbefragung von McKinsey zu autonomen Fahrzeugen ergab, dass nur 22 Prozent eine Dominanz durchgängiger KI-Modelle erwarten und weniger als 10 Prozent oberhalb von Level 3 mit reinen KI-Architekturen rechnen.
• NVIDIA stellte Alpamayo 2 Super als Open Source bereit, ein Reasoning-Modell mit 34 Milliarden Parametern, das Chain-of-Causation-Spuren erzeugt und damit erklärt, warum es abbremste, Vorfahrt gewährte oder den Kurs änderte.
• NVIDIA kombiniert diesen Reasoning-Stack mit physikalisch fundierten synthetischen Daten, um seltene oder gefährliche Fahrszenarien zu erzeugen, die Kameras allein nicht erfassen können.
• Microsoft betreibt Alpamayo 2 Super auf Azure und trat der Open Secure AI Alliance als Gründungsmitglied bei, das die GPU-Infrastruktur auf Basis von Blackwell Ultra ausbaut.
• Die funktionale Sicherheit verkörperter KI zielt auf etwa einen gefährlichen Ausfall je Million Betriebsstunden, wodurch der Sicherheitsnachweis für jede neue Stadt neu erbracht werden muss.
• Skalierung gilt als Sicherheitsanforderung, denn Systeme, die ihre Sicherheit an 4.000 Fahrzeugen belegen, erfassen die 207 Millionen bereits zugelassenen Fahrzeuge nicht.
• Ein Transformer-basierter Anomaliedetektor, der ohne OOD-Daten trainiert wurde, erreichte auf realen Lyft-Daten einen F1-Wert von 93,5 Prozent ohne eine einzige Kollision.

‍

Regulierung, Sicherheit und Normen

• Der EU Cyber Resilience Act tritt am 11. September in Kraft, mit einer Frühwarnfrist von 24 Stunden und einer Frist von 14 Tagen für den Abschlussbericht, und macht signierte Firmware zur Compliance-Pflicht.
• Der Connected Vehicle Security Act passierte den Handelsausschuss des Senats einstimmig; Softwarebeschränkungen greifen ab 2027, Hardwarebeschränkungen ab 2030.
• SAE International veröffentlichte J3292, das erste standardisierte Rahmenwerk für infrastrukturgestütztes Rangieren automatisierter Fahrzeuge auf Level 4 in Werken und Logistikzentren.
• Die NHTSA erteilte Zoox eine erstmalige Ausnahme nach Part 555 für den kommerziellen Einsatz von bis zu 2.500 Personenfahrzeugen pro Jahr.
• Kaliforniens AB 1777 schafft einen Geofence für Notfälle bei autonomen Fahrzeugen, gibt Städten aber keine Befugnis, sie bei geplanten Großveranstaltungen einzuschränken.
• China erließ vor den USA und Europa erste Sicherheitsnormen für autonome Fahrzeuge, gültig ab dem 1. Juli 2027, und schuf damit eine neue Hürde für ausländische Hersteller.
• Terra Quantum und Apex.AI bringen Post-Quantum-Kryptografie in langlebige Systeme, darunter softwaredefinierte Fahrzeuge.

‍

Halbleiter, Rechenleistung und Cockpit-Partnerschaften

• Die BMW Group benannte Qualcomm zum führenden Chiplieferanten für Rechenleistung in Cockpit und automatisiertem Fahren über ihre Serienprogramme der nächsten Generation hinweg.
• Die Übernahme von Modular erweitert den Vorstoß von Qualcomm in softwaredefinierte Fahrzeuge und vertieft zugleich die Partnerschaft mit BMW.
• NXP verhandelt Berichten zufolge über die Übernahme des Edge-KI-Chipherstellers Ambarella, mit Blick auf energiesparende lokale Verarbeitung für autonome Fahrzeuge und Roboter.
• Arm und Google Cloud veröffentlichten eine gemeinsame Architektur mit Axion, Zena CSS und RemotiveTopology, um Fahrzeugsoftware zu validieren, bevor der Chip existiert.
• Der auf der CES 2026 vorgestellte Cockpit Domain Controller SmartCore Pro von Visteon und Mahindra soll die kommende Baureihe XUV7X0 antreiben.
• Renesas zeigt auf der electronica 2026 sein Portfolio induktiver Positionssensoren, ausgerichtet auf Architekturen mit Steer-by-Wire und Brake-by-Wire.

‍

Cockpit, Konnektivität und Fahrzeugdaten

• Ein vorgeschlagener Hazard Correlation Agent bezieht Datenströme von Fahrzeugen, straßenseitigen Einheiten und Wetterdiensten und gibt eine bestätigte Warnung erst aus, wenn sich die Signale gegenseitig bestätigen.
• Entwickler zeigten, dass die Android-basierte Infotainment-Plattform des BYD Leopard 5 Anwendungen Dritter weit über die Werkssoftware hinaus ausführen kann.
• Panorama-Head-up-Displays verbreiten sich in den Cockpits; der Trumpchi YUE7 von GAC Motor folgt auf Panoramic Vision von BMW und HyperVision von Xiaomi.
• Die Mensch-Maschine-Schnittstelle entwickelt sich vom Sprachassistenten zu einem kontextbezogenen System, das Kalender, Verkehrslage und Fahrerabsicht zu einer einzigen Antwort verbindet.
• Der neue GLA von Mercedes-Benz läuft auf MB.OS und bietet einen MBUX Virtual Assistant, der KI von ChatGPT, Microsoft Bing und Google Gemini verbindet.
• Die Konsolidierung im Konnektivitätsmarkt verlagert sich auf die Orchestrierungsebene, sichtbar an der zehnten Übernahme von Wireless Logic in vier Jahren und am Kauf von IoTM Solutions durch die CSL Group.
• AppyWay hat mehr als 45.000 Kilometer britischer Bordsteinkanten in einem rechtssicheren digitalen Zwilling erfasst, im Vorgriff auf die Vorgaben des britischen Automated Vehicles Act.

‍

Geschäftsstrategie und Marktbewegungen

• Die Umsätze der deutschen OEMs sind seit dem ersten Halbjahr 2016 nominal durchgängig gesunken; BMW liegt 59 Prozent darunter, und CARIAD wies einen operativen Verlust von 855 Millionen Euro aus.
• Die SDV-Strategie von Volkswagen wechselte von der Eigenentwicklung bei CARIAD zu Gemeinschaftsunternehmen, im Westen mit Rivian und in China mit Horizon Robotics über CARIZON.
• Der Plan futuREady von Renault brachte im ersten Halbjahr 10 Prozent Umsatzwachstum und zugleich die Einführung einer LFP-Batterie in Cell-to-Pack-Bauweise.
• Die neue Universal EV Platform von Ford ermöglichte einen Einstiegspreis von 28.350 Dollar für den Fathom, mit integriertem Apple Maps und dem freihändigen Autobahnfahren BlueCruise.
• Auf dem MEMA Town Hall von GM in Detroit sprach die Einkaufsleitung mehr als zwölf Mal von Geschwindigkeit oder Dringlichkeit und setzte die Zulieferer beim Tempo unter Druck.
• Forschungsinterviews ergaben, dass Funktionswünsche aus China bei deutschen OEMs bis zu acht Monate auf eine Freigabe warten, gegenüber Zyklen von 24 bis 36 Monaten bei chinesischen Wettbewerbern.
• Roland Berger beziffert die Ausgaben für F&E bei Automobilsoftware auf 12,7 Milliarden Euro im Jahr 2022, mit einem Anstieg auf 15,4 Milliarden Euro bis 2027, ein Polster, das der Medizintechnik fehlt.

‍

Dank an Jin Shang, Prashanth Doreswamy, Peter Bosch, Mamatha Chamarthi, Augustin Friedel, Maitê Alves Bezerra, Stéphane Lagresle, Gerald F. Lackey, Joe Oquist, Christian Eckert, Shahmir Anjum, Dayan Rodriguez, Philipp Adamidis, Jason Corso, Hadi Ballout, Dr. Jeanine Johnson, Jennifer E. Tisdale, Krishna Bandi, Varun J., Matthew Raifman, Junko Yoshida, Florian Neukart, Cristiano R. Amon, Nakul Duggal, Anshuman Saxena, Ali O. Ors, Mark Vena, Jalal Bagherli, Per Sigurdson, Hemant Yadav, Leonard Germic, Matt Stobo, Ali Awais, Guang Yang, Özgür Nurettin Püskül, Magnus Östberg, Joe Mosele, Dan Hubert, Fadi Labib, Partha Goswami, Francois Provost, James A., Jeff Walker, Mohamed Fachrou und H. Manguino, sowie an alle weiteren, die Erkenntnisse zu dieser Ausgabe beigetragen haben.

‍

Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen findet sich auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/best-linkedin-cw-31-32-software-defined-ai-defined-thomas-allgeyer-lppse/?trackingId=ChDQzk2fmQsqEaQakbpBXQ%3D%3D