20.09.2023

Alveri Falco auf Eis gelegt – Fokus stattdessen auf Ladeinfrastruktur

Das erste österreichische E-Auto Alveri Falco kommt doch nicht diesen Herbst. Stattdessen konzentriert sich das Startup aus Ried im Innkreis auf Innovationen in der Ladeinfrastruktur. Letzte Woche wurde hierzu der Alveri CHARdi vorgestellt.
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Der CEO von Alveri, Ehsan Zadmard, im Portrait vor einer Glaswand
Alveri CEO Ehsan Zadmard (c) Alveri

Das Rieder Startup Alveri, gegründet 2019 von den Brüdern Ehsan und Jakob Zadmard, möchte massentaugliche E-Mobilität nach Österreich bringen. 2021 sorgte das Unternehmen für Schlagzeilen, als es ankündigte, Österreichs erstes E-Auto in Serie bringen zu wollen: Den Alveri Falco (brutkasten berichtete). Seitdem wurde es still um den E-Kombi, die Termine für die Serienproduktion wurden nach hinten verschoben – Letztstand war Herbst 2023.

Doch wie sieht es jetzt aus? Brutkasten hat beim Alveri-CEO Ehsan Zadmard nachgefragt: „Wir möchten jetzt zuerst die Ladeinfrastruktur aufbauen, damit wir die Basis für E-Mobilität schaffen. Der Alveri Falco wird kommen – aber wir haben ihn jetzt chronologisch nach der Infrastruktur gereiht.“ Sie dürfen sich nicht stressen, so der CEO: „Wenn man auf zu vielen Hochzeiten gleichzeitig tanzt, dann verliert man den Fokus.“ Die Serienproduktion für den ersten österreichischen E-Kombi ist also fürs Erste auf Eis gelegt – aber nicht vom Tisch.

Strom tanken mit Flatrate

Die eingangs erwähnt Fokussierung auf Ladeinfrastruktur beinhaltet beispielsweise den Alveri CHARbo. Ein mobiler Laderoboter, der bis zu 20 stationäre Stromzapfsäulen ersetzen soll (brutkasten berichtete). An neun bereits bestehenden Ladestationen können Endverbraucher:innen für eine monatliche Gebühr von knapp 59 Euro an Alveri Ladestationen so viel Wechselstrom (AC) laden wie sie möchten. Für knapp 95 Euro pro Monat kann so viel Gleichstrom (DC), geladen werden wie notwendig. DC hat den Vorteil, dass das E-Auto um ein Vielfaches schneller aufgeladen ist.

Um ihr Produkt noch bekannter zu machen, ist das Startup vor Kurzem eine Marketing-Kooperation mit der Firma Polestar eingegangen. „Für uns ist wichtig, dass wir die E-Mobilität noch stärker in die breite Masse raustragen und hier haben wir beschlossen, mit Polestar zusammenarbeiten. Wir müssen den Menschen erklären, dass E-Mobilität nicht nur ein E-Fahrzeug bedeutet, sondern auch, wie lade ich dieses Fahrzeug“, so Ehsan Zadmard. Im Rahmen der Kooperation stellt Alveri jeweils eine „Alveri Cube Pro“-Ladestation für den Polestar Space Wien und die laufende Polestar Roadshow zur Verfügung.

Ladereihenfolge per Algorithmus

Ladestationen aufzubauen ist kapital- und zeitintensiv. Erst letzte Woche wurde auf den Elektro Tagen in Wien ein neues Produkt präsentiert, das hier Abhilfe schaffen soll: Der Alveri CHARdi, abgeleitet von Charging Distributor. „Wir haben jetzt, mit dem Alveri CHARdi, ein Produkt entwickelt, das Skalierung von Ladeinfrastruktur relativ schnell und einfach macht,“ so Zadmard. Beim CHARdi geht es um smarte Verteilung und effiziente Nutzung der bestehenden Netzkapazitäten. Mit nur einem DC-Ladegerät können mehrere Autos intelligent geladen werden. Nutzer können vor dem Ladevorgang Daten wie Abfahrtszeit und Ladewünsche eingeben und den Ladeprozess in Echtzeit visualisieren. Die effizienteste Reihenfolge der Ladungen wird per Algorithmus festgelegt.

„Wir sind mit der Salzburg AG, die bei uns als Investor drinnen ist, sehr stark in Austausch und gehen die Herausforderungen im Netz gemeinsam an. Wir sind aktuell auch mit anderen Energieanbietern im Gespräch.“ Das Startup möchte strategisch Energieanbieter als Investor:innen gewinnen: „Wir planen gerade die neue Finanzierungsrunde und wollen einen weiteren Energieanbieter an Bord holen“, so Zadmard. „Die Lösungen, die wir anstreben, gehen stark dahin, E-Mobilität leistbarer, einfacher und somit für alle zugänglich zu machen. Das ist unsere Aufgabe als Startup.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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