12.02.2020

So hilft Software, menschliche Fehler beim Autofahren zu verhindern

Der steirische Entwicklungsdienstleister AVL kooperiert mit dem Startup emotion3D, um gemeinsam menschliche Fehler im Straßenverkehr zu reduzieren. Dadurch sollen Unfälle vermieden und die Fahrten für alle Beteiligten angenehmer gemacht werden.
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(c) Adobe Stock / peshkova
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Lange, monotone Autofahrten, mitten in der Nacht – es ist dunkel, der Beifahrer ist eingenickt und auch die Augen des Fahrers werden immer schwerer… Als „Human Factor“ wird in der Automobilbranche dieser Aspekt bezeichnet, der wohl jedermann aus der Praxis bekannt ist: Die Bedeutung des Menschen – mit all seinen psychologischen Facetten – im Straßenverkehr. Denn die Technologie kann noch so ausgereift sind: Wenn der Mensch müde, gereizt oder unaufmerksam ist, kann dies teils fatale Konsequenzen haben. Laut WHO sterben jedes Jahr über 1,35 Millionen Menschen an Verkehrsunfällen, von denen 94 Prozent auf menschliches Versagen zurückzuführen sind.

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Der Faktor Mensch ist auch dann noch entscheidend, wenn es um intelligente Autos und Fahrassistenzlösungen geht – denn auch hier ist es wichtig, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine optimal funktioniert. Dabei ist zu beachten, dass jeder Mensch einen eigenen Fahrstil hat und nicht jedes vom Fahrzeug gewählte Manöver zu den Vorlieben der mitfahrenden Menschen passt. Auf dem Weg zum selbstfahrenden Auto, bei dem die Maschine immer mehr die Steuerung übernimmt, ist eine funktionierende Kommunikation also nach wie vor wichtig.

„In-Cabin-Analysis“ für den Human Factor bei der Autofahrt

Der weltweit tätige Hightech-Unternehmen AVL hat die Bedeutung des Human Factor erkannt und kooperiert mit dem Startup emotion3D in diesem Feld. Gemeinsam arbeiten die beiden Unternehmen an einem Proof-of-Concept (PoC), welcher AI-getriebene Lösungen für Herausforderungen rund um den Faktor Mensch bietet.

Das Startup emotion3D, welches 2010 als Spin-off der TU Wien gegründet wurde, ermöglicht sogenannte “In-Cabin Analysis”, bei der das Verhalten der Fahrer und Fahrgäste analysiert wird. Ermöglicht wird dies durch mehrere AI-basierte Analysemodule, die unter Verwendung von Kameras Faktoren wie  Körper- und  Kopfpose, Augenöffnung und  Blickrichtung messen, sowie Objekte im Fahrzeug und Aktivitäten erkennen. „Durch die Zusammenarbeit mit emotion3D hat sich uns ein Fenster in die Erlebniswelt der Fahrgäste eröffnet. Das ermöglicht uns die tiefere Integration von Fahrgefühl mit Fahrfunktionen sowie weitere Innovationen, die uns helfen das Fahrerlebnis auch nach dem Entwicklungsprozess noch zu verbessern „, erklärt Herbert Danzinger, Technical Project Manager AVL-DRIVE, in Bezug auf die erfolgreiche Zusammenarbeit.

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Mit der Technologie kann zum Beispiel durchgehend festgestellt werden, ob der Fahrer Anzeichen von Müdigkeit zeigt oder ob er durchgehend beide Hände auf oder in der Nähe des Lenkrads hat – was das eingangs erwähnte Risiko von menschlichen Fehlern massiv eindämmt.

Und auch eine Anpassung diverser anderer Fahrzeug-Features an die individuellen Bedürfnisse der einzelnen Insassen wird damit ermöglicht, sagt Florian Seitner, CEO von emotion3D: “Unser Analysesystem in der Kabine ermöglicht ein detailliertes Verständnis der Insassen und damit intelligente Fahrzeuge, die sich je nach Verhalten und den individuellen Eigenschaften der Insassen anpassen.“

Kooperation im Creators Expedition Programm

Diese Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen kam über das AVL Creators Expedition Programm zustande, bei dem Startups den österreichischen Leitbetrieb  im Rahmen eines ersten gemeinsamen Pilotprojekts kennenlernen. Die Erfahrungen waren hier äußerst positiv, sagt Michael Hödlmoser, CTO von emotion3D: „Diese erste Zusammenarbeit war eine großartige Möglichkeit für uns, mit einem führenden Unternehmen in der Automobilindustrie zusammenzuarbeiten und von dessen Erfahrungen und Möglichkeiten zu profitieren.“

„In unseren Startup-Kollaborationen steht für uns immer ein gemeinsamer Win-Win im Vordergrund. Neben dem ersten Kennenlernen sollen die Projektergebnisse konkrete Innovationsschritte darstellen. Mit emotion3D ist uns das definitiv gelungen“, bestätigt Viktoria Ilger, Startup Facilitator bei Creators Expedition den Erfolg der Zusammenarbeit.

Die Software von emotion3d analysiret das Verhalten der Insassen. (c) emotion3d

Die beiden Unternehmen wollen ihre Zusammenarbeit nach dem erfolgreichen Abschluss des initialen Projektes verstärken, um gemeinsam Technologielösungen anbieten zu können. Seitner sieht die Zusammenarbeit der beiden Firmen als „eine großartige Möglichkeit, eine Vorreiterrolle auf diesem Gebiet einnehmen zu können und den Menschen als zentrales Element  jedes Fahrzeugs oder Mobilitätskonzeptes zu adressieren.”

Großes Marktpotenzial mit menschlichen Faktoren

Schon jetzt haben die von AVL und emotion3D gemeinsam entwickelten Lösungen ein großes Marktpotenzial – allein deshalb, weil in der EU Vorschriften erlassen wurden,  die Schläfrigkeits- und Ablenkwarnsysteme für Fahrer in jedem neuen Fahrzeug obligatorisch machen. Ebenso wird in den USA und in China der Einsatz von Innenraumanalysesystemen empfohlen.

Mit zunehmender Automatisierung des Autofahrens werden sich die Anforderungen an derartige Funktionen hingegen ändern. So werden derartige Technologien künftig den menschlichen Fahrer informieren, wenn er das Lenkrad übernehmen soll – etwa vom Übergang einer automatisierten Fahrt auf der Autobahn zum menschlichen Lenken im Stadtverkehr. In einem anderen Szenario könnte die AI wiederum erkennen, wenn sich Insassen eines öffentlichen Verkehrsmitteln streiten und entsprechend Alarm schlagen.

Unabhängig von der Entwicklung neuer Automotive-Technologien kristallisiert sich somit ein Faktum ganz klar heraus: Der Faktor Mensch wird im Straßenverkehr immer in der einen oder anderen Form bestehen bleiben – was zugleich der rote Faden in der Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen ist.

==> zur Website von AVL Creators Expedition

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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So hilft Software, menschliche Fehler beim Autofahren zu verhindern

Der Faktor Mensch ist entscheidend, wenn es um sicheres Autofahren geht – auch in Zeiten von selbstfahrenden Autos. Der steiermärkische Entwicklungsdienstleister AVL hat die Bedeutung des Human Factor erkannt und kooperiert mit dem Startup emotion3D in diesem Feld. Gemeinsam arbeiten die beiden Unternehmen an einem Proof-of-Concept (PoC), welcher AI-getriebene Lösungen für Herausforderungen rund um den Faktor Mensch bietet. Diese Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen kam über das AVL Creators Expedition Programm zustande, bei dem Startups den österreichischen Leitbetrieb  im Rahmen eines ersten gemeinsamen Pilotprojekts kennenlernen. So werden derartige Technologien künftig den menschlichen Fahrer informieren, wenn er das Lenkrad übernehmen soll – etwa vom Übergang einer automatisierten Fahrt auf der Autobahn zum menschlichen Lenken im Stadtverkehr.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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