KI in Entwicklungsprozessen

• vECU-Tests und die Migration nach Rust verkürzen fünfjährige Entwicklungszyklen für sicherheitskritische Software.
• GM Engineering setzt auf eng umrissene KI-Aufgaben und überprüfbare Ergebnisse statt auf pauschale Automatisierung.
• KI schafft nur dann Wert in R&D, wenn sie in reale Entwicklungsprozesse eingebettet ist.
• KI senkt die Kosten für das Schreiben von Code, doch das Review bleibt der Engpass.
• Arm und Google Cloud validieren Fahrzeugsoftware an digitalen Zwillingen, bevor die Hardware existiert.
• Transformer-Modelle treiben ADAS in Richtung integrierter End-to-End-Systeme.
• Der Wettbewerb bei ADAS verlagert sich zunehmend auf KI-gestützte Lernschleifen mit Flottendaten.
• Mit Dana von Applied Intuition lässt sich ein Fahrzeug an einem Nachmittag programmieren.

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Die Debatte um das AI-Defined Vehicle

• OEMs, die dem Hype um das AI-Defined Vehicle folgen, riskieren, den eigentlichen wirtschaftlichen Nutzen von KI zu verfehlen.
• AIDV entsteht vermutlich aus den Grundlagen des SDV, statt sie abzulösen.
• Mercedes-Benz steht in einer Bewertungsmatrix für SDV- und AIDV-Cockpits der OEMs auf dem ersten Platz.
• AI-defined Vehicles brauchen zentralisierte Rechenleistung, nicht nur mehr TOPS.
• Ein Workshop von Bayern Innovativ ordnete AIDV entlang von Architektur und Geschäftsmodellen ein.

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Rechenleistung und Plattformarchitektur

• Der eigentliche Engpass auf dem Weg zu SDV Level 3 ist die Plattformarchitektur, nicht das Silizium.
• Eine robuste Plattformarchitektur trennt sicherheitskritische Funktionen von KI-Workloads.
• Fahrzeuge, Roboter, Drohnen und Luftfahrt nähern sich gemeinsamen Anforderungen an das Silizium an.
• BMW benannte Qualcomm für das kommende Jahrzehnt als primären Lieferanten der Rechenleistung für Cockpit und ADAS.
• Infineon qualifizierte automobiltauglichen NOR-Flash für die Plattform Dimensity Auto Cockpit von MediaTek.
• Mit der Neuen Klasse verschiebt BMW das Wettbewerbsfeld auf Software und KI, nicht allein auf Elektrofahrzeuge.
• Die architektonische Vielfalt bei Nutzfahrzeugen erschwert die Anpassung von SDV-Ansätzen an Flotten.
• BMW entfernte durch Änderungen an der zonalen Architektur 600 Meter Kabel.

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Sicherheit, Cybersicherheit und Compliance

• Schnellere drahtlose Updates ersetzen keine solide Entwicklungsarbeit, wenn sich Rückrufe wiederholen.
• Eine vorgeschlagene Architektur verbindet die Airbag-Auslösung direkt mit Traumazentren und Rettungsdiensten.
• Die akustische Erkennung von Einsatzfahrzeugen erweitert die Fahrzeugwahrnehmung über Kamera und Radar hinaus.
• Funktionale Sicherheit schützt vor zufälligen Ausfällen, Cybersicherheit vor anpassungsfähigen Angreifern.
• Ein Labor des US-Energieministeriums führt eine privat finanzierte Untersuchung chinesischer Lidar-Sensoren durch.
• Apex.AI und Terra Quantum integrierten Post-Quantum-Kryptografie in Apex.OS.
• Der jüngste PARTS-Report untersucht die Performance von ADAS unter realen Bedingungen.

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Autonome Fahrzeuge und Robotaxis

• Zoox und Tesla verfügen beide über ungenutzte Einsatzkapazitäten; der eigentliche Engpass liegt damit in der Regulierung.
• In Las Vegas startete offiziell der fahrerlose Flottenbetrieb.
• DeepRoute AI wechselte vom Robotaxi zur Serienbelieferung mit ADAS, nachdem sich das Interesse an L4 abgekühlt hatte.
• Die ADAS-Technik von Huawei steckt inzwischen in 1,9 Millionen Fahrzeugen.
• Programme für autonome Fahrzeuge werden zwischen KI-, Hardware- und Embedded-Teams auseinandergezogen.
• Normale Autofahrer passen ihr Verhalten gegenüber Fahrzeugen wie Zoox und Cybercab bereits an.
• Eine Testfahrt der TUM im EDGAR rückte Reaktionszeit und Sicherheit in den Mittelpunkt des Nutzens von Autonomie.
• Langfristig könnte die größere Wirkung autonomer Fahrzeuge in weniger Parkraum und veränderten Städten liegen.

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Partnerschaften, Deals und Marktbewegungen

• Honda und Nissan entwickeln gemeinsam ein geteiltes SDV-Betriebssystem.
• Nissan verbündete sich mit Red Hat, um seine SDV-Plattform der nächsten Generation zu bauen.
• Die Brake-by-Wire-Technik von ZF macht hydraulische Systeme vollständig überflüssig.
• Revv, ein Unternehmen für ADAS-Kalibrierung, wurde von Rotunda Capital Partners und AirPro Diagnostics übernommen.
• Das Startup Gatik für autonome Lkw nahm 200 Millionen Dollar auf, seine bislang größte Finanzierungsrunde.
• QNX, 2010 von BlackBerry gekauft, läuft inzwischen in mehr als 275 Millionen Fahrzeugen.
• Für den Markt softwaredefinierter Fahrzeuge werden bis 2035 1.707 Milliarden Dollar prognostiziert.
• Kapital und Aufmerksamkeit der Führung bleiben an überkommene Operating Models gebunden, obwohl sich die Wertschöpfung verschiebt.

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Standards und Open-Source-Ökosystem

• AUTOSAR veröffentlichte CAPI 1.0 und ergänzte seine Spezifikationen um ausführbaren Quellcode.
• Android Automotive OS SDV bringt Googles Sicherheitserfahrung aus dem Smartphone-Bereich in die Steuergeräte im Fahrzeug.
• Die Middleware von ETAS und EB corbos Linux bilden eine offene ADAS-Basis ohne Anbieterbindung.
• Die SDV-Plattform von Dorleco bietet virtuelle Entwicklungsumgebungen auf HPC-Hardware von Qualcomm.
• Eclipse S-CORE, das Compliance-by-Design-Projekt der Eclipse-SDV-Community, geht nach Tokio.

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Cockpit, Konnektivität und Eigentum

• Konnektivität hat sich vom Wegbereiter der Telematik zu einer strategischen Entscheidung über den gesamten Lebenszyklus gewandelt.
• Die Rechnerhardware im Fahrzeug veraltet deutlich vor dem Lebensende des Autos.
• Die wachsende Abhängigkeit von Software wirft neue Fragen zu Eigentum und Reparaturrecht auf.
• Digitale Fahrzeugpässe werden vorgeschlagen, um der Branche eine überprüfbare Fahrzeughistorie zu geben.
• Digitale Cockpits verschiedener OEMs nähern sich nahezu identischen Layouts an.
• Die Pixel-Art-Animation des Audi-Assistenten spaltete die Reaktionen zwischen Nostalgie und dem Vorwurf zu geringer Auflösung.
• Der eigentliche Prüfstein für einen KI-Assistenten im Fahrzeug ist das Verständnis der physischen Welt, nicht das von Befehlen.

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Dank an Jayakrishnan Thundathil, Chris Berry, Alok Warey, Dr. Ravi Duggirala, Lance Higgins, Steve Tengler, Sujith Nair, Lawrence E. Williams, Vinícius Tadeu Zein, Pedro Pacheco, Mike Murphy, Jon Seneger, Prasanth Gowravajhala, Suman A Sehra, Sam Shank, Mario Herger, Francis Hachem, Philip Koopman, Stefan Hamerich, Marina Hoffmann, Dominik Beden, Toni Freij, Sabine Megow, Anne Klein, Thomas Alex, Shu Cho, Sandeep Kore, Nedim Ağalar, Jennifer Morrison, Taina Haapamäki, Clairy Chow, Robert Moran, Birgit Bremer, Magnus Östberg, Saba Alshamari, Robert Fey, Peter Ivanov und Philipp Ahmann für die Impulse, die diese Ausgabe geprägt haben. Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen findet sich auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/best-linkedin-cw-33-34-software-defined-ai-defined-thomas-allgeyer-ic5be/?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_detail_base%3B4tDEbsVRTEe9eC7tzPFajg%3D%3D