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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Die beiden kokei-Geschäftsführer Nima Derakhshan und Alexander Groll am Standort des übernommenen Transportbetriebs Winkler F & S Transport in Hörsching. | (c) kokei

Die klassische Unternehmensnachfolge innerhalb der Familie verliert in Österreich zunehmend an Bedeutung. Eine aktuelle Studie von Creditreform Österreich und CH Consult zeigt: 45 Prozent der befragten Unternehmen benötigen bis 2030 eine Nachfolgelösung. Bereits 40 Prozent planen dabei eine Übergabe außerhalb der Familie, etwa durch den Verkauf an Investoren oder die Übernahme durch das Management.

Genau hier setzt die 2025 gegründete kokei Nachfolge GmbH an. Ein bekanntes Gesicht der österreichischen Startup-Szene hat die Idee dazu ins Rollen gebracht: Daniel Horak, Mitgründer der Finanzierungsplattform CONDA. Durch Gespräche mit Unternehmen wurde er auf die zunehmende Nachfolgeproblematik im österreichischen Mittelstand aufmerksam. Gemeinsam mit Alexander Groll, Nima Derakhshan und Dirk Littig entwickelte sich daraus das heutige Geschäftsmodell. Das Wiener Unternehmen will profitable österreichische KMU übernehmen und langfristig weiterführen. Anders als klassische Private-Equity-Gesellschaften setzt kokei dabei nicht auf einen gewinnbringenden Weiterverkauf.

Erste Übernahme eines Transportbetriebs

Mit der Winkler F & S Transport GmbH aus Hörsching hat kokei seine erste Beteiligung übernommen. Der auf spezialisierte Stück- und WAP-Frachten ausgerichtete Transportbetrieb beschäftigt 55 Mitarbeitende und verfügt über rund 40 Fahrzeuge. „Aus unserer Sicht ist Winkler eben ein Hidden Champion in einer attraktiven Nische“, sagt kokei-Mitgründer und Co-CEO Nima Derakhshan. Der Familienbetrieb in zweiter Generation sei bereits profitabel und verfüge über weiteres Wachstumspotenzial.

Da die Kinder des bisherigen Eigentümers Felix Winkler andere berufliche Interessen verfolgen, fehlte dem Familienbetrieb in zweiter Generation eine interne Nachfolge. Trotz weiterer Kaufangebote habe sich Winkler bewusst für kokei entschieden, erklärt Derakhshan. Von den konkreten Übernahmegesprächen bis zum Abschluss verging etwas mehr als ein Jahr.

Digitalisierung und neue Geschäftsführung bei Winkler

Die operative Geschäftsführung hat kokei-Co-CEO Alexander Groll übernommen, Felix Winkler bleibt während einer Übergangsphase weiterhin eingebunden. Seit der Übernahme im Frühjahr 2026 hat kokei bei Winkler bereits Veränderungen angestoßen. Dazu zählen ein neues Transportmanagementsystem, digitalisierte Prozesse und eine Neuausrichtung des Fahrer-Recruitings. Auch der Einstieg in die E-Mobilität wird vorbereitet.

Langfristig will kokei zentrale Dienstleistungen für sämtliche Beteiligungen aufbauen. Bereiche wie Personalwesen, IT, Marketing, Controlling und Recht sollen künftig unternehmensübergreifend unterstützt werden. Dadurch sollen sich die übernommenen Betriebe stärker auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.

Auch bei der Geschäftsführung verfolgt kokei einen operativen Ansatz. Während Groll den ersten Betrieb selbst leitet, sollen künftig weitere Geschäftsführer eingesetzt werden. Dafür steht das Team bereits mit potenziellen Kandidaten in Kontakt. Auch geeignete Mitarbeitende aus den übernommenen Unternehmen kommen infrage. Das Wiener Unternehmen will dabei weiterhin eng in die operative Entwicklung eingebunden bleiben.

Zwei bis drei weitere Übernahmen pro Jahr geplant

Bei weiteren Übernahmen ist kokei grundsätzlich branchenoffen. Gesucht werden profitable österreichische KMU mit einem EBITDA ab rund 500.000 Euro, idealerweise einer Million Euro. Die Umsatzrentabilität sollte mindestens zehn Prozent betragen. Die Umsatzobergrenze liegt bei rund 30 Millionen Euro. Sanierungsfälle schließt kokei grundsätzlich aus.

Für die Auswahl nutzt das Unternehmen einen standardisierten Kriterienkatalog. Potenzielle Übernahmekandidaten werden anhand verschiedener Faktoren mit Punkten bewertet. Erfüllt ein Unternehmen die Anforderungen, folgt eine vertiefte Prüfung. Aktuell befindet sich kokei laut Derakhshan mit rund vier Unternehmen in konkreten Gesprächen. Wöchentlich würden etwa ein bis zwei weitere Betriebe geprüft. Mittelfristig strebt das Team durchschnittlich zwei bis drei Übernahmen pro Jahr an.

Langfristige Beteiligungen statt schneller Weiterverkauf

Die Beteiligungen werden gemeinsam mit einem Netzwerk langfristig orientierter Co-Investoren finanziert. Diese werden für jede Transaktion individuell ausgewählt. Dabei achtet kokei insbesondere auf unternehmerische Erfahrung und Interesse an der jeweiligen Branche.

Eine feste Exit-Strategie verfolgt kokei nicht. Stattdessen sollen die übernommenen Unternehmen langfristig gehalten werden und durch laufende Gewinnausschüttungen Erträge für die Investoren erwirtschaften. Einen späteren Verkauf schließt Derakhshan bei einem außergewöhnlich attraktiven Angebot allerdings nicht grundsätzlich aus.

„Wir wollen ein Portfolio von Unternehmen aufbauen. Nach dem Prinzip eines unternehmerischen Zinshauses: stabile Erträge, langfristige Wertsteigerung“, sagt Derakhshan. Durch die langfristigen Beteiligungen an unterschiedlichen österreichischen KMU sollen deren Gewinne Dividendeneinnahmen ermöglichen. Potenzial sieht Derakhshan jedenfalls genug. Eine Herausforderung sei weniger die rechtliche Situation als vielmehr die heimische Unternehmenskultur. Der Verkauf eines Familienunternehmens an Dritte werde hierzulande teilweise noch skeptisch gesehen. Dabei könne eine externe Übernahme eine sinnvolle Alternative zur klassischen Familiennachfolge darstellen.

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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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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.
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  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
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