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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Axel Deniz, Geschäftsführer von Bosch Business Innovations, dem Corporate Venture Builder der Bosch Gruppe. (c) Bosch Business Innovations

Axel Deniz war 15 Jahre lang Gründer in Berlin und im Silicon Valley, bevor er auf die Konzernseite wechselte, zunächst zu PricewaterhouseCoopers, wo er unter anderem das Corporate-Venture-Capital-Vehikel verantwortete. Seit rund eineinhalb Jahren baut er Bosch Business Innovations um, den Corporate Venture Builder der Bosch Gruppe. Ende April wurde das neue Setup öffentlich: Rund 200 Millionen Euro stehen zur Verfügung, um bis 2030 neue DeepTech-Startups außerhalb des Bosch-Kerngeschäfts aufzubauen, zum Start in den Feldern medizinische Fernüberwachung und softwaregesteuerte Fertigung.


brutkasten: Bosch hat mit Bosch Ventures einen eigenen VC-Arm und mit Open Bosch ein Venture-Clienting-Programm. Warum braucht es zusätzlich einen Venture Builder?

Axel Deniz: Bosch Ventures ist ein etablierter CVC-Investor mit dem sechsten Fonds, Open Bosch holt externe Startups als Partner herein. Beides ist Outside-in. Die offene Frage ist: Was passiert mit den großen Assets, die im Konzern liegen? Wir haben 80.000 Forscher:innen und Entwickler:innen und die größte IP-Bibliothek Europas, alle 20 Minuten entsteht ein neues Patent. Wer so viel in Forschung und Entwicklung investiert, muss daraus auch etwas machen. Für dieses Inside-out gab es bei Bosch keine gute Lösung. Viele Jahre lang wurde versucht, Mitarbeiter:innen von Bosch zu Intrapreneuren weiterzuentwickeln. Mit überschaubarem Erfolg.

Wie sieht die Lösung jetzt aus?

Die Grundüberlegung: Was ein Konzern sehr gut kann, ist Technologie entwickeln. Worin er oft scheitert, ist Startups bauen. Deshalb muss das raus aus dem Konzern. Ich habe dafür mit meinem Team Fondsvehikel gebaut, die off balance sheet und soweit möglich außerhalb der Konzern-Governance liegen. Für die Gründer:innen gelten weniger Compliance-Vorschriften und Konzernregeln. Was Startups an Konzernen missfällt, ist die Langsamkeit, und dass man es sich zwischendurch anders überlegt. Beide Punkte möchten wir herausdesignen.

Wie ist das konkret strukturiert?

Bosch Business Innovations agiert in Teilen ähnlich wie ein Fund of Funds. Teile des Budgets schneiden wir in mehrere Vehikel nach Regionen wie China oder Afrika oder nach Themen wie Healthcare. In jedes dieser Vehikel holen wir ein am Markt etabliertes Venture Studio als General Partner, das die Startups baut und selbst mitinvestiert. Wir ziehen uns auf die Rolle des Limited Partners zurück und geben Kapital und Technologie hinein. Die Pre-Seed-Runden führen wir über diese Vehikel, geplant sind 50 bis 60 Ausgründungen in den nächsten Jahren. Für die Seed-Runde müssen die Teams dann einen externen Lead-Investor finden, da sind wir Co-Investor. Ab Series A gehen wir nur sehr selektiv mit, die Ventures müssen alleine lebensfähig sein.

Nach welchen Kriterien wählen Sie die Themen aus?

Mit zwei Fragen, abgeleitet aus der Bosch-Strategie. Erstens: Haben wir Technologie, die einem Venture ein, zwei Jahre Vorsprung verschafft? Wenn ich keine Assets von Bosch einlege, mache ich es nicht. Zweitens: Soll es ein Thema jenseits des Kerngeschäfts sein. Ich nenne das „the right amount of too early“. Ein gutes Beispiel ist ein Radar aus dem autonomen Fahren, Spitzentechnologie, die Bosch außerhalb dieses Bereichs nicht anwendet. In einem Healthcare-Startup ermöglicht sie neuartige Anwendungen im Patientenmonitoring.

Die Gründerteams kommen von außen. Warum nicht aus dem Konzern?

Bosch hat 420.000 außergewöhnliche Mitarbeitende weltweit, aber es ist kein Hotbed für Founder-Talent. Viele Menschen kommen, um eine Konzernkarriere zu machen. Meine Hypothese war, ich finde zumindest First-Time-CTOs, weil Bosch eine Engineering Company ist. Aber das ist nur selten so. Also suchen wir meistens Teams von außen, die die Technologie adoptieren und in Produkt und Markt bringen. Beim CEO setzen wir gezielt auf Serial Entrepreneurs, die zwischen zwei Gigs sind, keine First-Time-Founder.

Warum sollten sich erfahrene Gründer:innen ausgerechnet auf einen Konzern einlassen?

Bosch Business Innovations ist bei Gründer:innen noch nicht bekannt. Wir müssen viel Vertrauen aufbauen und nachhaltig beweisen, dass unser Ansatz stimmt. Ich sage immer: backed by Corporate, aber nicht blocked by Corporate. Das Kernversprechen ist der Zugang zur besten HardTech- und DeepTech-Bibliothek, zu Fähigkeiten und Know-how, die ein, zwei Jahre Entwicklung ersparen. Kapital gibt es überall am Markt, das ist kein entscheidender Faktor. Aber wenn ein Founder mit einem Domain-Experten spricht, der seit 30 Jahren im Reinraum Sensoren baut, oder wir sagen, zu dem Thema haben wir noch ein Lab in Shanghai, schau dir das an, dann kommt bei den Gründer:innen das Leuchten in den Augen. Beim Equity verhalten wir uns marktüblich: In der Pre-Seed nehmen wir typischerweise rund 20 Prozent, 80 Prozent bleiben beim Founder-Team. Das muss identisch mit dem sein, was sie bei einer eigenen Gründung bekämen.

Schauen Sie sich dabei auch in Österreich um?

Auf jeden Fall, über verschiedene Netzwerke. Ein österreichisches Venture Studio ist derzeit allerdings nicht in unserem Ökosystem. Da es ein globales Programm ist, arbeiten wir mit großen Studios, die auf mehreren Kontinenten aktiv sind, sonst hätten wir zu viele Partner.

Corporate Venture Builder machen in Europa gerade reihenweise zu. Warum soll es bei Bosch funktionieren?

Es gibt momentan einen Winter, viele sagen, das Format sei tot. Ich glaube, es riecht nur komisch, weil man es immer schlecht gemacht hat. Corporate Venture Building ist eigentlich ein Widerspruch in sich. Innerhalb einer Konzernlogik kann man keine Ventures bauen. Es geht nur, wenn man sie von Corporate Constraints befreit. Deshalb nenne ich uns den Un-Corporate Venture Builder. Man muss Startups so bauen, wie Startups gebaut werden, in der freien Wildbahn, und das Gute des Konzerns hineingeben und alles Schlechte für sich behalten.

Was ist das Ziel bis 2030?

Ein Portfolio von mindestens 20 Ventures, werthaltig, idealerweise mit M&A-Kandidaten für Bosch darunter. Letzteres ist ein Kann, kein Muss. Und ich habe ein persönliches Motiv: Über das Tal des Todes zwischen Universitätsforschung und Startups wird viel geredet. Aber das Potenzial, das in den Corporates liegt, ist noch größer, und darüber redet kaum jemand. R&D heißt, Geld in Wissen zu verwandeln. Innovation heißt, Wissen in Geld zu verwandeln. Ich will ein Beispiel dafür sein, wie man mit Corporate-IP eine neue Startup-Renaissance in Europa erzeugt.

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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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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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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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  • 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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  • 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.