02.01.2018

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

Im Mobility-Bereich wird die Disruption in den kommenden Jahren greifen, wie kaum woanders. Die Kapsch Factory1 bot einen Ausblick auf die (nahe) Zukunft.
/artikel/disruption-von-autos-die-miteinander-sprechen-und-in-die-zukunft-blicken
(c) fotolia.com - Mopic

Von Disruption ist im Startup-Bereich gerne die Rede. Der Vorgang, bei dem das gängige Konzept in einem Bereich komplett ersetzt wird, wird immer wieder heraufbeschworen. Einzig: So revolutionär sind die neuen Modelle oft gar nicht. Schließlich bleibt fraglich, ob die Menschen in einigen Jahren rückbezüglich über die Etablierung von Banking-Apps und praktischen Messenger-Systemen so sprechen werden, wie über den Übergang vom Wählscheibentelefon zum Smartphone. Man verzeihe an dieser Stelle den etwas überspitzten Vergleich.

Auch im Mobility-Bereich kann man sich kaum vor dem großen Begriff Disruption flüchten. Ein etwas genauerer Blick zeigt dann aber: Hier dürfte er besser zutreffen, als in so mancher anderer Sparte. Was in den kommenden Jahren mit großer Wahrscheinlichkeit auf uns zukommt, dürfte den Alltag tatsächlich spürbar und nachhaltig verändern.

+++ Mobilität: Startups als Triebwerk kommender Revolutionen +++

Ein ziemlich wahrscheinliches Szenario

Man stelle sich vor, man sitzt auf der Rückbank eines selbstfahrenden E-Autos. Es gehört einem nicht – man hat es über seine bevorzugte Messenger-App kommen lassen und kommt damit günstiger davon, als hätte man ein eigenes. Das Auto fährt eine ungewöhnliche Strecke zum gewünschten Zielort. Dafür gibt es kein Stehen bei roten Ampeln, keinen Stau, keine Verzögerung. Sogar als das Auto noch einen eigentlich irrationalen Umweg um einen Block herum macht, wundert man sich nicht. Aus der Ferne kann man dann auch erkennen, dass die „logische“ Straße von irgendetwas blockiert wird. Und dabei hatte man das Hindernis vor dem Umweg doch noch gar nicht sehen können.

Dieses Szenario ist nicht nur nicht unrealistisch. Es ist sogar – wohl mit kleinen Änderungen – ziemlich wahrscheinlich. Und der Zeitpunkt an dem es sich abspielt ist nicht 2050, sondern in ein paar Jahren. Die vielbeschworene Disruption hat bereits begonnen.

Factory1: Man sieht, wo die Reise hingeht

Dass im Mobility-Bereich kein Stein auf dem anderen bleibt, wurde vergangenes Jahr mit wenig Show und doch spektakulär bei der Kapsch Factory1 aufgezeigt. Die internationale Startup-Suche für den Corporate Accelerator brachte sieben Proof of Concept-Projekte hervor, die allesamt einen Baustein zur großen, für alle spürbaren, Disruption liefern. Die Tatsache, dass es kein österreichisches Startup in das Programm schaffte, kann man gewiss bedauern. Sie zeigt aber auch: Kapsch hat sich bei seiner Auswahl eben nur vom Potenzial der Konzepte und ihrer Teams lenken lassen. Und der Mix an beeindruckenden Projekten, die dabei herausgekommen sind, spricht für sich. In der Synthese bieten sie einen guten Blick in die nahe Zukunft. Ob all das letztendlich vom österreichischen Traditionskonzern Kapsch umgesetzt wird, bleibt freilich dahingestellt. Doch – um eine Mobilitäts-Metapher anzubringen – man sieht wo die Reise hingeht.

Umweltfreundliche Batterie für die E-Mobility

Da wäre etwa das finnische Startup BroadBit Batteries. Von sieben Teilnehmern war es der einzige, der explizit das Feld E-Mobility beackert (was angesichts des Hypes um das Thema gewiss verwundert). Eine einfache Erklärung für das technisch komplexe Produkt: Eine Batterie, die auf Salz, Sand und Kohle basiert. Die Kombination dieser Rohstoffe mache die Batterie deutlich umweltfreundlicher und zugleich günstiger als gängige Produkte, sagen die Erfinder. Dazu kämen sogar noch ein höherer Output und eine längere Lebenszeit. Und die Batterie ist im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus nicht brennbar. Die „Downside“: Ausgereift ist das Produkt noch bei weitem nicht. Von Akkus für E-Autos ist man noch weit entfernt. Im Rahmen des gemeinsamen Projekts wurde mit Kapsch intensiv getestet und verbessert.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Banken als Shared-Mobility-Anbieter

Ganz ohne Hardware kommt das portugiesische Startup Mobiag aus. Das Konzept: Alle Shared-Mobility-Angebote sollen auf einer Plattform vereint werden. Diese Plattform will Mobiag aber nicht unter eigenem Namen als App vermarkten, sondern als Whitelabel-Lösung sprichwörtlich jedem anbieten. Von Hotelketten über Banken bis zu Betreibern öffentlicher Verkehrsmittel kann jeder „virtual operator“ werden und über seine Plattform Sharing-Dienste vermitteln – so die Vision. Bei der Kapsch Factory1 wurde Mobiag mit der Wiener Firma Fluidtime gematcht, an der Kapsch mehrheitlich beteiligt ist. Gemeinsam wird an einer Whitelabel-Mobility-as-a-Service-App gearbeitet, die weltweit an Mobilitätsdienstleister angeboten werden wird.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

IoT, Blockchain und das Kerngeschäft

Das niederländische Startup Quantoz will die Blockchain-Technologie in Kapschs Kerngeschäft bringen: Mautsysteme. Über die vom Unternehmen selbst entwickelte Blockchain kann mit klassischen Währungen wie Euro und Co. bezahlt werden. Zentral für das gemeinsame Projekt ist eine Verknüpfung mit IoT. Autos können die Maut (aber etwa auch Tankfüllungen) damit selbst sofort bezahlen. Der Unterschied zu bisherigen automatisierten Mautsystemen: Die Bezahlung wird bislang eben noch nicht direkt abgewickelt.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Verkehrsanalyse in Echtzeit

Ein weiteres Kernfeld von Kapsch bearbeitet das ebenfalls niederländische Startup ViNotion. Seine Verkehrsmonitoring-Software kann über Videoanalyse Fahrzeuge nicht nur zählen, sondern auch nach Typ unterscheiden und weitere Parameter erfassen. Damit können Echtzeit-Daten zur Verkehrslage an bestimmten Punkten gewonnen werden. Auch mit ViNotion wurde im Rahmen des gemeinsamen Projekts vorwiegend getestet. Spannend dürfte hier vor allem die Synthese mit anderen Konzepten im Hinblick auf selbstfahrende Autos sein. Denn auch die weiteren drei Projekte sind in diesem Zusammenhang zu sehen.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Gefahren erkennen und andere warnen

Das israelische Startup i4drive kombiniert mit seiner Software verschiedene Sensoren in Fahrzeugen. Damit sollen einerseits Assistenz-Systeme verbessert werden. Im Mittelpunkt steht aber bereits die Sensorik für selbstfahrende Autos. Im gemeinsamen Projekt mit Kapsch wurde der Ansatz mit einer Connected Vehicle-Technologie verknüpft, an der das Unternehmen bereits seit längerem arbeitet. Das Ziel: Fahrzeuge sollen einander vor Gefahren oder auch einfach nur Hindernissen warnen können.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Vorher wissen, wann die Ampel rot sein wird

Auch das US-Startup Acyclica arbeitet an einer Ergänzung für die Connected Vehicle-Technologie. Mit deren System erhalten Fahrzeuge über eine Cloud Informationen aus der Verkehrsinfrastruktur und vice versa. Die Autos „wissen“ so etwa vorab über Ampelschaltungen Bescheid und können die optimale Route entsprechend legen. Im Rahmen der Kooperation ist für beide Unternehmen auch der jeweilige Heimatmarkt des anderen ein relevantes Asset.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Zehn Minuten im Voraus die Verkehrslage kennen

Das niederländische Startup Fileradar schließlich, verspricht nichts geringeres als einen Blick in die Zukunft. Das passiert über einen Machine Learning-Ansatz, der sowohl aktuelle Verkehrsdaten als auch statistische Daten über den entsprechenden Straßenzug und Zusatzinformationen wie Wetter und aktuelle Unfallmeldungen einbezieht. Damit soll die Verkehrslage zehn Minuten im Voraus adäquat vorausgesagt werden. Gemeinsam mit Kapsch wurde ein Testlauf in Madrid umgesetzt. Die Kooperation soll, wenn alles gut geht, einen großen Rollout ermöglichen.

⇒ zum Brutkasten-Artikel

Disruption wie beim Übergang von Wählscheibe zu Smartphone

Vorgestellt wurden alle Projekte bei einem Demo Day im Rahmen des ITS World Congress in Montreal Ende Oktober. Natürlich handelt es sich bei den Kooperationsprojekten zwischen Kapsch und den Startups teilweise nur um Tests oder Pilotversuche – mit offenem Ausgang. Wie viel davon letztendlich dauerhaft im Kapsch-Portfolio landet ist noch unklar. Dennoch ermöglichte die Kapsch Factory1 mit ihren Konzepten einen Blick in die nahe Zukunft der Mobilität. Und es wurde klar: Das oben genannte Szenario ist bereits in greifbarer Nähe. Wir können uns im Mobility-Bereich auf echte Disruption einstellen – ganz so, wie beim Übergang vom Wählscheiben-Telefon zum Smartphone.

⇒ Zur Homepage der Factory1

Deine ungelesenen Artikel:
29.07.2026

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
29.07.2026

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken