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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Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden: Variante 1, kompakt für Social: Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML

Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

(c) ASML

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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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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  • „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.