Hochgeschwindigkeitszüge & Hyperloop: China auf der Überholspur
China baut seine Bahn-Aktivitäten gerade massiv aus. Reguläre Hochgeschwindigkeitszüge fahren bald 400 km/h. Eine 600 km/h-Magnetschwebebahn soll in drei Jahren in den Regelbetrieb gehen und auch an einem mit dem Hyperloop vergleichbaren System wird gearbeitet.
Zum Vergleich: Der heimische Railjet fährt bis zu 230 km/h. Und der deutsche ICE und der französische TGV kommen auf bis zu 320 km/h. In China erreichen reguläre Hochgeschwindigkeitszüge des Typs Fuxing auf einem 22.000 Kilometer-Netz bereits jetzt bis zu 350 km/h. In den kommenden Jahren will man auf die Höchstgeschwindigkeit dort auf 400 km/h bringen und das Netz bis Ende diesen Jahres auf 29.000 Kilometer ausbauen. Und das ist nur ein Schauplatz eines umfassenden Bahn-Ausbauprogramms im Reich der Mitte.
China: Hochgeschwindigkeitszüge als Konkurrenz für Schiffe und Flugzeuge
Dort setzt man – wohl auch aufgrund der riesigen kontinentalen Ausstreckung des Landes – umfassend auf die Schiene. Auf der “neuen Seidenstraße” sollen Güterzüge zur schnelleren und umweltfreundlicheren Alternative für die Frachtschifffahrt werden. Und neben den genannten Fuxing-Hochgeschwindigkeitszügen sollen mehrere fortgeschrittene Magnetschwebebahn-Projekte im Personenverkehr dem Flugzeug Konkurrenz machen, aber auch den urbanen Verkehr revolutionieren.
600 km/h-Magnetschwebebahn: Regelbetrieb in drei Jahren geplant
In der Stadt Qingdao wurde nun ein seriennaher Magnetschwebebahn-Prototyp präsentiert, der auf 600 km/h kommt. Auf der Strecke zwischen Peking und Shanghai (knapp über 1000 Kilometer) wäre man mit ca. dreieinhalb Stunden rund eine Stunde schneller, als mit dem Flugzeug. Erst ab Strecken von etwa 1500 Kilometern wäre man wieder am Luftweg schneller. bereits 2021 will man in Serie gehen. Der Regelbetrieb der Hochgeschwindigkeitszüge soll im Jahr darauf startet.
Urbane Magnet-Bahn in Peking
Auf die Magnetschwebetechnik setzt man auch im urbanen Verkehr in Peking. Dort gibt man sich mit “bescheidenen” 200 km/h Höchstgeschwindigkeit zufrieden. Vorteile bietet das System im urbanen Verkehr etwa damit, dass Züge besonders steile Gefälle überwinden können und besonders enge Kurvenradien nehmen können. Besonders will man mitten in der Stadt beim Thema Lautstärke punkten. Denn die Züge sollen “nicht lauter als ein Staubsauger” sein.
Konkrete Hyperloop-Pläne
Und was einige Player im Westen wohl noch stärker beschäftigen wird: Auch beim Thema Hyperloop ist China auf der Überholspur. Derzeit befindet man sich mit den Magnetschwebebahnen in der Vakuumröhre zwar noch im Laborversuchs-Stadium. Prototypen-Tests werden von der Southwest Jiaotong Universität in Chengdu betrieben. Die Pläne für den Zug, der mit rund 1000 km/h schneller sein soll, als Linienflugzeuge (ca. 800 km/h), scheinen aber durchaus konkret. Betrachtet man Chinas Geschwindigkeit bei den anderen genannten Projekten, scheint eine schnellere Umsetzung als im Westen realistisch.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
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.
„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?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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