In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) von einem visionären Konzept zu einem grundlegenden Bestandteil moderner Fahrzeugarchitekturen entwickelt. Während die ersten Anwendungen noch auf regelbasierten Systemen und einfacher Automatisierung beruhten, ermöglichen heutige KI-Technologien datengetriebene, adaptive Funktionen, die Sicherheit, Effizienz und Nutzererlebnis grundlegend verbessern.
KI im Automobilsektor geht weit über das Fahrzeug selbst hinaus. Sie spielt eine zunehmend wichtige Rolle entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von internen Prozessen und organisatorischen Entscheidungsabläufen bis hin zu intelligenten, im Fahrzeug eingebetteten Funktionen. Der Begriff „Automotive AI“ bezieht sich daher nicht ausschließlich auf großskalige Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), sondern schließt auch kompakte, domänenspezifische Modelle und Edge-AI-Module ein (wobei „Edge“ in diesem Zusammenhang für im Fahrzeug eingesetzte KI-Module steht) – etwa maschinelles Lernen oder Deep-Learning-basierte Optimierungen von Komfortfunktionen wie Heizungs- oder Sitzsystemen.
Im Fahrzeug findet sich KI sowohl in sichtbaren Bereichen – etwa bei der Mensch-Maschine-Interaktion (HMI) und in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) – als auch in unsichtbaren Schichten, die im Hintergrund arbeiten: Sie verarbeiten Sensordaten, ermöglichen vorausschauende Wartung oder liefern Echtzeitinformationen für OEMs und Plattformanbieter. Darüber hinaus ist zwischen KI-Systemen zu unterscheiden, die direkt „on the edge“ (im Fahrzeug) arbeiten, und solchen, die durch Backend-Infrastrukturen unterstützt oder orchestriert werden. (....)