11.05.2018

Autonomes Fahren: “Der Transformationsprozess wird gerne ausgeblendet”

Karin Tausz, Programmleiterin Autonomes Fahren der Schweizer Bundesbahnen (SBB), spricht im Interview über die Herausforderungen des künftigen "Mischverkehrs" aus herkömmlichen und selbstfahrenden Autos.
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autonomes Fahren
(c) SBB: Karin Tausz leitet das Pionierprojekt "Autonomes Fahren" der Schweizer Bundesbahnen.
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Beim “IoT-Forum CE”, das am 16./17. Mai 2018 in Wien geht es unter anderem um die Zukunft der Mobilität. Die Schweizer Bundesbahnen führen derzeit ein Pilot-Projekt im Bereich autonomes Fahren durch, über dessen Hintergründe Karin Tausz berichten wird.

+++ 40 Unternehmen mit über 1.000 selbstfahrenden Autos auf den Straßen +++


In der Stadt Zug testet die SBB seit zwei Monaten einen selbstfahrenden Shuttle-Bus, noch ohne Passagiere. Wie entwickelt sich das Projekt?

Die Fahrzeuge, die wir einsetzen, sind alles Prototypen ohne breite Zulassung. Das bedeutet, dass jeder Umbau, jeder technische Test, in jedem Land, indem ein Fahrzeug zum Einsatz kommt, neu beurteilt werden muss. Aktuell geht es noch darum, dass die Fahrzeuge ihre Streckenführung kennen lernen. Da kann jeder Ast, der in die Straße ragt, ein anfängliches Hindernis darstellen, und auch Baustellen die entlang einer Strecke temporär auftreten können, müssen gemeistert werden. Erst wenn die jeweilige Strecke vom Fahrzeug haargenau erkannt wird, geht es in die nächste Phase. Aber das dauert, wenn man z.B. an eine normale Kreuzung denkt: Jedes Mal, wenn man dort hin fährt, gibt es neue Bedingungen durch immer wieder neue Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer.

Auf welche Technologien, auf wessen Entwicklungen greifen sie zurück?

Wir setzen auf die französische Firma EasyMile, deren Fahrzeuge vom Hersteller Ligier gefertigt werden. Deren Technologien sind sehr weit fortgeschritten. Es geht ja u.a. um eine sehr schnelle Datenverarbeitung aus den eingesetzten verschiedenen Sensoren (Kamera, Lidar, Radar..) – je schneller das Fahrzeug fährt, desto mehr Leistung braucht es in dieser Hinsicht. Unsere Fahrzeuge könnten mit 40 bis 45 km/h fahren, aber das nutzen wir längst noch nicht aus. Derzeit bewegen sie sich mit etwa zehn km/h. Zwar wären bis zu 30 km/h zugelassen, aber wenn es einmal einen Unfall gäbe, dann wäre das gesamte Projekt gefährdet – egal, ob das autonome Fahrzeug der Verursacher ist, oder nicht. Daher wird die Geschwindigkeit erst Schritt für Schritt im Laufe des Projekts erhöht werden.

“Wie überall in Europa ist aber auch bei uns derzeit vorgeschrieben, dass stets ein Sicherheitsfahrer mit an Bord ist.”

Wie reagieren die Passanten, wie gehen Medien mit dem Pilotprojekt “Autonomes Fahren” der SBB um?

Derzeit ist es für die Leute natürlich eine Novität, wir sind ja nicht im Silicon Valley. Sie sind neugierig und interessiert, reagieren überwiegend positiv und laut Umfragen mit einer hohen Akzeptanz der neuen Technologien. Aber es herrscht auch Unsicherheit – allein deswegen, weil man mit einem menschlichen Fahrer reden könnte, wenn man sich in der Stadt nicht auskennt. Wie das künftig gelöst würde, beschäftigt die Menschen natürlich. Wie überall in Europa ist aber auch bei uns derzeit vorgeschrieben, dass stets ein Sicherheitsfahrer mit an Bord ist, der in schwierigen Situationen auf manuell umschalten kann. Dabei muss es nicht um eine Unfallgefahr gehen. Es reicht schon, wenn ein Mülltransporter minutenlang stehen bleibt und das autonome Fahrzeug das Hindernis zwar erkennt, aber nicht selbst daran vorbei lenken, sondern einfach abwarten würde.

Wann rechnen Sie damit, dass selbstfahrende Autos massentauglich werden?

Es ist schwer voraus zu sagen, wann die Technologien serienreif wird. Zum einen müssen die Produktionskosten deutlich gesenkt werden, weiters gibt es aktuell einfach zu viele Fragen betreffend die Sicherheit und auch der möglichen Regulation dieser neuen Verkehrsteilnehmer. Offen ist auch, ob sich die bestehenden Infrastrukturen an autonome Fahrzeuge anpassen werden, oder ob es umgekehrt passiert. Signifikante Auswirkungen auf das Verkehrsverhalten durch autonome Fahrzeuge wird es wohl nicht vor 2030 geben. Bis dahin denke ich eher an einen eingeschränkten Einsatz etwa auf klar definierten Strecken z.B. im Rahmen eines Flughafen-Transfers.

“Wir reden in Zukunft von einem ‘Mischverkehr’ aus klassischen und autonomen Fahrzeugen, dessen Organisation eine große Herausforderung darstellt.”

Und wie sieht es mit privaten Nutzern aus?

Was nicht passieren sollte ist, dass großflächig herkömmliche Autos durch autonome Fahrzeuge ausgetauscht werden. Da würde mir eine verkehrs- und umweltpolitische Komponente stark abgehen. Ich glaube aber nicht, dass der Markt alles richten wird. Bedarf an autonomen Fahrzeugen gibt es vor allem in Städten, und dort werden sich Visionen entwickeln, um durch autonomes Fahren die Lebensqualität zu steigern, indem die gesamte Zahl der Fahrzeuge sinkt, Stehzeiten verringert werden und die Einzelauslastung steigt – Stichwort: Car-Sharing.

Dieser Austausch würde aber, wenn, dann auch nicht von heute auf morgen geschehen…

Richtig, bei der Diskussion um autonomes Fahren wird der Transformationsprozess gerne ausgeblendet. Auch in Zukunft werden wir hoffentlich Fußgänger und Radfahrer haben, und klassische Fahrzeuge werden ebenso unterwegs sein, wie die dazu stoßenden Selbstfahrer. Wir reden also von einem „Mischverkehr“, dessen Organisation eine große Herausforderung darstellt. Natürlich könnte man sagen, wenn alle Geräte und Verkehrsteilnehmer miteinander vernetzt sind, haben wir ohne Ampeln einen maximalen Sicherheitsfaktor. Aber im Mischverkehr wird das nicht der Fall sein. Die Chancen für autonomes Fahren sehe ich v.a. bei Anbietern von Mobilitäts-Services sowie bei Kundinnen und Kunden, die einen besonderen Bedarf haben – etwa aufgrund altersbedingter Einschränkungen.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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