20.03.2020

Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

The future of driving is autonomous… But until vehicles reach human-level driving capabilities, AI still has to learn a few things. The Graz-based company AVL is tackling some of these challenges together with the Silicon Valley based technology provider Deepen.AI.
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AVL trainiert die AI mit Deepen AI
(c) Adobe Stock / Monopoly919
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Simply leaning back instead of having to pay attention to traffic: That is the vision of autonomous driving. This is intended not only to make traveling more pleasant for the passengers, but also to make it safer than having one person at the steering wheel, when distractions and human errors are the leading cause of fatalities. Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.

+++How software helps to reduce human driving errors+++

This process takes place in several stages. In the first phase, the object detection must determine where an object is located at all. In the second step, a detected object is then classified: It is determined whether it is, for example, a vehicle, an adult, a child or an animal – because a child behaves differently from an adult, for example. Finally, the system must carry out the so-called „tracking“. This involves analyzing where the object was in the past and where it is now – in order to draw conclusions about where the object will probably be next.

Separating the data wheat from the data chaff

Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car. These sensors produce countless amounts of data – and it is precisely this data that must be correctly classified so that the AI can identify which part of it is relevant to safety and which is not.

This is where the Silicon-Valley company Deepen.AI comes into play. Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz. First results of this cooperation were presented at the CES 2020 in Las Vegas.

PoC with AVL for the future of autonomous driving

Deepen.AI, founded by three former Google employees, is about the aforementioned challenge of providing ADSs a correct understanding of the world surrounding them. To achieve this, AI needs some human help in order to be effectively trained to make correct inferences. That’s why, in addition to its 17 full-time employees, Deepen.AI works with around 250 people in India who clean up the data collected by the sensors and teach AI to recognize things: For example, they mark when the AI has overlooked a side mirror on a car or misclassified objects. „These data analysts clear up doubts that the AI has about some objects,“ explains Mohammad Musa, Co-Founder and CEO of Deepen.AI: „They help with classification and calibration.”

This very deep focus on data integrity is also the context of the PoC developed jointly with AVL. „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL. Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

 „Safety Pool“ as next step after PoC

„Together“ is also the keyword behind the joint goal that the partners want to pursue after the successful PoC. One big challenge affecting the industry is that the various car manufacturers are currently pursuing different paths, each one using its own proprietary approach. „But the industry needs standards,“ says Musa: “That is the basis for everyone to trust the safety of the systems.”

Therefore, „Safety Pool™, (www.safetypool.ai) a project led by Deepen and the World Economic Forum, has the goal to define quantified benchmarks and uniform descriptions of driving situations, which will then serve not only as standards for the industry, but also as a solid backbone to derive consensus-driven safety assessments and frame regulations. This will bring society one significant step closer to benefitting from the revolutionary capabilities of automated driving technologies.

Video-Talk with AVL and Deepen AI

==> Deepen AI

==> AVL Creators Expedition

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v.l. Matthias Schabetsberger, Managing Director Polestar Österreich, mit dem stellvertretenden schwedischen Botschafter Anders Lindgren. | © René Lueger

Der Ort war kein Zufall. „Wir sind eine schwedische Marke”, sagte Schabetsberger vor den Gästen in der schwedischen Botschaft, wo Polestar in Kooperation mit der schwedischen Handelskammer seit Jahren regelmäßig zu Gast ist. Neben Design, Performance und Nachhaltigkeit zahlten die Markenwerte stark auf gesellschaftliche Werte ein, die in Skandinavien hoch gelebt würden: Inklusion, Vielfalt, Gender Equality.

Wie schwedisch das Unternehmen ist, machte er an Zahlen fest: Von den etwas mehr als 2.000 Mitarbeitern arbeiten mehr als zwei Drittel in Schweden. Entwickelt, abgestimmt und designt wird in Schweden, wo die Verbindung zur Schwestermarke Volvo nach wie vor eng ist. Entstanden ist Polestar vor rund zehn Jahren aus einem schwedischen Rennteam, mit einem klaren Bekenntnis zum reinen Elektroantrieb. “So wollen wir als kleine schwedische reine Elektroauto-Marke der Challenger sein für die große Automobilindustrie”, so Schabetsberger.

Der stellvertretende schwedische Botschafter Anders Lindgren nannte Polestar ein gutes Beispiel dafür, wie Innovation den Übergang zur Elektromobilität in praktische Lösungen übersetzt. Die Erfahrung Schwedens zeige, dass Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit einander verstärken.

Fünf Jahre Polestar in Österreich: Jubiläumsempfang in der schwedischen Botschaft im 9. Wiener Bezirk. | © René Lueger

“Wir waren ein Startup und sind jetzt ein Scaleup”

Im Gespräch mit brutkasten zog Schabetsberger eine Parallele zur Gründerszene. Polestar sei ein junges Unternehmen: “Wir waren ein Startup und sind jetzt ein Scaleup.” Diese Dynamik habe man bewusst gewählt, ebenso den Anspruch, Dinge anders zu denken als klassische Mitbewerber. Einen typischen Polestar-Fahrer gebe es nicht, die Marke sei über alle Altersklassen hinweg beliebt, mit einem relativ ausgeglichenen Anteil männlicher und weiblicher Kunden. Was sie verbinde: die Einstellung zur Elektromobilität und zu gesellschaftlichen Werten. Als skandinavische Marke sei Polestar Europas einzige rein elektrische Automarke.

Polestar ist darüber hinaus eng mit dem schwedischen Innovationsökosystem verbunden. In Göteborg ist Polestar Partner von MobilityXlab, einem Innovationshub am Lindholmen Science Park, der Tech-Startups mit Unternehmen wie Ericsson, Volvo Group und Zenseact zusammenbringt. Ursprünglich auf Mobilität und Konnektivität fokussiert, öffnet sich die Plattform seit September 2026 auch für weitere Industrien. Ausgewählte Startups arbeiten eng mit Polestar an Proofs of Concept, etwa für digitale Customer Journeys und das Erlebnis im Fahrzeug.

Quiet Luxury statt noch mehr Touchscreens

Auf die Frage nach dem Design antwortete Schabetsberger mit einem Begriff aus der Mode: Quiet Luxury. Für Polestar heiße das: “wir brauchen aus unserer Sicht nicht mehr, sondern besser”. Während viele Premiumhersteller im Innenraum mit Holz, Alu, Leder, vielen Lichtvarianten und immer mehr Bildschirmen arbeiten, gehe Polestar einen anderen Weg: klare Linien, reduziertes, funktionales Design. “Wir finden immer mehr Kunden, die in einer aufgeregten Welt mit ständig neuen Produkten und ständiger Veränderung genau dieses reduzierte Design, diesen Quiet Luxury schätzen.” Das Prinzip gelte auch für den Auftritt der Marke: “Man muss jetzt nicht unbedingt immer laut schreien, um gehört zu werden.”

Der Polestar 5 vor der schwedischen Botschaft in Wien: Der vollelektrische Grand Tourer ist das neue Flaggschiff der schwedischen Marke und leistet in der Performance-Version bis zu 650 kW. | © René Lueger

Weniger Bildschirme heißt dabei nicht weniger Technologie. Beim neuen Polestar 4 SUV zieht mit Google built-in der KI-Assistent Google Gemini ins Auto ein. Dank der engen Partnerschaft mit Google ist dieser sukzessive auch in weiteren Modellen verfügbar. Funktionen wie Vehicle-to-Load und ein Camping Mode kommen per Software-Update. Die Transparenz, die Schabetsberger betont, hat eine Zahl: Für den Polestar 4 SUV weist Polestar den CO2-Fußabdruck bis zum Werkstor aus, 20,2 Tonnen CO2-Äquivalent bei der Rear-Motor-Variante. Bis 2030 will Polestar die Treibhausgasemissionen pro verkauftem Fahrzeug halbieren, bis 2040 in der gesamten Wertschöpfungskette klimaneutral sein. Und Polestar Charge bündelt mehr als 1,25 Millionen Ladepunkte in Europa über ein Konto, inklusive Tesla Supercharger.

Von drei auf 13 Standorte

Gestartet ist Polestar in Österreich mit einem Direct-to-Consumer-Modell und einem Polestar Space in der Wiener Herrengasse, später kamen Graz und Linz dazu. Im Vorjahr wurde das Modell erweitert: Online bestellen geht weiterhin, zusätzlich können Kunden bei regionalen Partnern in einem Agentursystem Probe fahren, kaufen und das Fahrzeug ausgeliefert bekommen. Die Zahl der Standorte wuchs von drei auf 13, von Dornbirn bis Wien.

Dahinter steht eine Marktbeobachtung: Traditionell seien Flottenkunden die Early Adopter gewesen, in den vergangenen zwölf bis 24 Monaten komme das Wachstum aber vor allem von Privatkunden und Kleinunternehmen. Um sie in Vorarlberg, Tirol oder Salzburg zu erreichen, brauche es regionale Partner. Fünf Jahre nach dem ersten Polestar Space blickt Schabetsberger nach vorne, auf “weitere Jahrzehnte in enger Kooperation”.

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AI Summaries

Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

  • Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.
  • Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car.
  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

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  • Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.
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  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.