Alles was man als Investor gerne über selbstfahrende Autos wüsste, sich aber nicht traut danach zu fragen

Selbstfahrende Autos sind heutzutage sehr oft in den Medien und das mit Recht. Sie könnten die Art und Weise revolutionieren, wie wir leben und miteinander interagieren, wie wir uns fortbewegen und es könnte zusätzlich riesige Konsequenzen für Unternehmen in den Bereichen Automobilbau, Technologie und sogar Halbleitertechnologie mit sich bringen.

In diesem Artikel möchte ich mit dir besprechen, was die führenden Unternehmen mit selbstfahrenden Autos gerade anstellen. Sehen wir uns zuerst einmal die Technologie in ihren Grundzügen an, die Vorgeschichte und die großen Möglichkeiten.

Die selbstfahrende Technologie

Aktuell benutzen selbstfahrende Autos vier verschiedene Technologien: LiDAR, Rada, Ultraschall und passive visuelle Technik.

LIDAR (Light Detection and Ranging) benutzt Laser, um Objekte zu identifizieren und Distanzen zu messen. LIDAR ist gut darin, Distanzen und Geschwindigkeiten bei Licht oder Dunkelheit in einem Bereich von bis zu 200 Metern zu bestimmen. Die heutigen Systeme werden außen an einem Auto angebracht, denn sie sind, wenn sie funktionieren, nicht besonders gut bei der Erkennung von Objekten, die sehr nah sind. Obwohl das System auch mit wenig Licht gut funktioniert, funktioniert es nicht bei Nebel, Regen oder Staub aufgrund der Wellenlänge der Laserstrahlen. Darüber hinaus unterscheidet es nicht zwischen Farbe und Kontrast. Aktuell ist ein LIDAR-System sehr teuer.

Radar benutzt Wellen, um Objekte zu identifizieren und um die Schnelligkeit und um Winkel zu bestimmen. Rada hat eine gute Reichweite, aber eine geringe Auflösung. Rada ist besser als LiDAR bei Schnee, Nebel und Regen und besser dabei, Objekte auf kurze Distanz zu erkennen.

Ultraschallsysteme senden Schallwellen aus und bestimmen dadurch den Abstand, indem sie berechnen, wie lange es dauert, bis diese wieder zur Quelle zurückkehren. (So funktioniert übrigens auch ein Echolot.) Ultraschallsensoren sind gut für die Erkennung von Objekten unter allen Wetterbedingungen auf kurze Distanz, haben aber nicht die Reichweite eines Radars oder eines LiDAR.

Die passive visuelle Technologie benutzt Kameras zusammen mit fortgeschrittenen Bilderkennungsalgorithmen, um zu sehen, was die Kamera sieht. Diese Systeme können Farben, Kontrast und Auflösung besser erkennen als andere Sensoren. Sie verfügen über eine große Reichweite, funktionieren aber nur unter guten Lichtverhältnissen. Die Leistung verschlechtert sich, wenn wenig Licht vorhanden ist.

Diese Technologien entwickeln sich ständig weiter und benutzen verschiedene Sensoren, die miteinander kombiniert werden. Google von Alphabet (WKN:A14Y6H) entwickelt zum Beispiel sein eigenes LIDAR-System und seinen eigenen Hauptsensor. Tesla (WKN:A1CX3T) hat dagegen das Gefühl, man bekommt die notwendigen Ergebnisse durch eine Kombination von Radar, Ultraschall und passiver visueller Technologie ohne die zusätzlichen Kosten für ein LIDAR-System.

Das könnte sich aber auch alles ändern und die Unternehmen könnten einen neuen Durchbruch erzielen. Für die Investoren ist es aber wichtig zu verstehen, dass diese Technologien bestimmen, worauf die Unternehmen setzen.

Bildquelle: Waymo.

Vollautonom oder halbautonom?

The Society of Automotive Engineers führt sechs verschiedene Niveaus der Automatisierung an:

Level 0:  Keine selbstfahrenden Funktionen.

Level 1: Steuert ein System wie den Tempomaten oder automatischer Bremsassistent.

Level 2: Kann zwei Funktionen gleichzeitig steuern wie Lenkung und Geschwindigkeit. Der Autopilot von Tesla erreicht Level 2 und andere Autohersteller wie BMW bieten Level-2-Funktionen, solange der Fahrer aufmerksam ist.

Level 3: Das beinhaltet vollautonome Funktionen, warnt einen Fahrer aber, wenn er selbst die Kontrolle übernehmen muss. Das ist unglaublich kompliziert, weil der Mensch sich an die selbstfahrende Funktion gewöhnt und dann entweder einschläft oder abgelenkt ist. Das dritte Level wird daher keinen bedeutenden Fortschritt bei der Sicherheit verglichen mit Level 2 bringen, daher überspringen viele Unternehmen diesen Schritt.

Level 4: Fast autonom. Es könnte möglich sein, dass der Mensch noch selbst fährt, aber das Auto wird sich selbst komplett von alleine fahren und sich ausschalten, wenn etwas schief geht.

Level 5: Komplett autonom. Bei diesen Fahrzeugen gibt es kein Lenkrad und keine Pedale mehr und sie sind nicht dazu gedacht, von Menschen gefahren zu werden.

Halbautonome Funktionen sind notwendig bei den Stufen 1 bis 3 wie bei dem Autopilot von Tesla. In einigen Luxusautos finden diese Funktionen jetzt schon Verwendung.

Vollautonome Autos auf Level 4 und 5 brauchen keinen menschlichen Fahrer mehr. Diese Art von Auto ist
noch Zukunftsmusik und einige stellen auch in Frage, ob es überhaupt möglich ist.
Eine breite Annahme von vollautonomen Fahrzeugen durch die Bevölkerung wäre
eine wirkliche Revolution, die einige allerdings auch erwarten.

Viele Autohersteller fügen daher immer neue Funktionen zu ihren Fahrzeugen hinzu. Die Kluft zwischen den Levels 2 und 3 und der vollständigen Automatisierung von Level 4 und 5 ist allerdings ein sehr großer Sprung. Das liegt daran, weil der Mensch nicht gut darin ist, sein Gehirn auszuschalten, und es dann auf Kommando wieder anzuschalten, wenn er auf einmal die Kontrolle über das Auto übernehmen muss. Es gibt auch einige Hürden von Seiten der Regulierungsbehörden und offene Haftungsfragen, falls das menschliche Element hier aus der Gleichung herausgenommen wird.

Das ist auch der Grund, warum Tech-Unternehmen wie Google Level 3 komplett überspringen und direkt an Level 4und 5 arbeiten. Viele glauben, dass das Unternehmen, dass die vollständige Automatisierung zuerst erreicht, führend bei dieser Plattform sein wird, auf die man Taxidienste dann aufbauen kann. Das könnte aber noch 10 bis 20 Jahre dauern. Das ist auch der Grund, warum selbstfahrende Autos so wichtig für Unternehmen wie Lyft und Uber sind, die allerdings in letzter Zeit ein paar Probleme damit bekommen haben.