09.07.2019

Elektroauto vs. Wasserstoffauto: Ein Vergleich

Das Wasserstoffauto ist- politisch gepusht - wieder einmal von den Toten auferstanden. Doch wo liegen seine Vor- und Nachteile im Vergleich zum Elektroauto? Wir bringen einen Abgleich zu den Punkten Umweltverträglichkeit, Handhabung, Reichweite und Kosten.
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Elektroauto vs. Wasserstoffauto - ein Vergleich
(c) fotolia.com - fotoak80

Im allgemeinen E-Auto-Boom kam die Ansage von ÖVP-Chef Sebastian Kurz letzte Woche, Österreich im Hinblick auf die Klimaschutz-Ziele zur “Wasserstoff-Nation Nummer eins” machen zu wollen, vielleicht überraschend. Denn während andernorts, etwa in Japan, stark auf die Technologie gesetzt wird, schien das Elektroauto hierzulande bereits das Rennen gegen das Wasserstoffauto gemacht zu haben. Genau sieben Wasserstoffautos wurden im gesamten Vorjahr in Österreich zugelassen – im Gegensatz zu rund 4000 E-Autos allein im ersten Halbjahr 2019. Was also spricht dafür – und was dagegen – doch noch die Kurve Richtung Wasserstoff zu kratzen?

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Es braucht eine Grundsatzentscheidung

Tatsächlich ist in dieser Frage eine Grundsatzentscheidung vonnöten. Schließlich braucht es eine entsprechende flächendeckende (Schnell-)Lade- bzw. Tank-Infrastruktur. Beides parallel aufzubauen wäre nicht effizient, wiewohl festzustellen ist, dass schon bislang mit Benzin und Diesel zwei (allerdings relativ ähnliche) Technologien nebeneinander bestanden.

Und noch eine kleine Anmerkung am Rande: Die besagte Infrastruktur sollte nicht an den Landesgrenzen halt machen – daher wäre in der Frage Elektroauto vs. Wasserstoffauto (zumindest) eine europäische Einigung angezeigt.


Elektroauto vs. Wasserstoffauto: 4 große Fragen

Doch zurück zur Fragestellung. Beide Technologien sind noch deutlich ausbaufähig – es lässt sich also kein endgültiges Urteil fällen. Im derzeitigen Entwicklungsstatus ergeben sich aber in einigen Punkten sehr klare Plus- und Minuspunkte. Wir haben vier große Fragen herausgegriffen.

1. Welche Technologie ist “grüner”?

Sowohl Elektroauto, als auch Wasserstoffauto laufen mit einem Elektromotor. Während der Strom beim E-Auto “getankt” und im Akku gespeichert wird, wird er im Wasserstoffauto mittels Brennstoffzelle lokal erzeugt – als “Abgas” entsteht dabei Wasserdampf. Wasserstoff kann aus verschiedenen Rohstoffen gewonnen werden. Gängig ist derzeit noch die Herstellung aus Erdgas, womit ein fossiler Energieträger zum Einsatz kommt. Potenziell umweltverträglicher ist die Erzeugung durch Elektrolyse, also die Aufspaltung von Wasser zu Wasserstoff und Sauerstoff. Diese steht inzwischen klar im Fokus der Entwicklung. Dazu ist (viel) elektrischer Strom notwendig, wodurch der Wasserstoff im übertragenen Sinn zum Stromspeicher wird.

“Well to Wheel”-Effizienz: Elektroauto klar vor Wasserstoffauto

Damit ist für beide Technologien zunächst zu konstatieren: Sie sind nur so grün, wie der Strom, der zum Einsatz kommt. Eine Aufstellung des VCÖ (Verkehrsclub Österreich) zeigt dabei aber klar: Der Energieverlust bei der Erzeugung und Speicherung des Wasserstoffs, sowie bei seiner Rück-Umwandlung zu Strom ist vergleichsweise immens. Während es bei E-Autos im Schnitt 73 Prozent des ursprünglich generierten Stroms nach Verlusten am Weg bis auf die Straße schaffen (“Well to Wheel”-Effizienz), bleiben bei Wasserstoffautos derzeit nur 22 Prozent übrig.

Knackpunkt: Akku-Produktion und -Entsorgung

Ist das Elektroauto in dieser Kategorie also klarer Sieger? Die Sache ist leider nicht so einfach, denn es gibt noch einen weiteren Knackpunkt: Die verbauten Akkus. Auch Wasserstoffautos brauchen einen Akku als Zwischenspeicher, doch natürlich ist in einem E-Auto deutlich mehr Leistung und damit mehr Energie in der Herstellung notwendig. Laut einer aktuellen, vom schwedischen Umweltministerium in Auftrag gegebenen Studie, entstehen bei der Produktion des (Lithium-Ionen-)Akkus eines Tesla Model S (also des Luxusmodells) derzeit 17,5 Tonnen CO2. Demnach habe das Auto überhaupt erst nach mehreren Jahren Nutzung eine positive CO2-Bilanz im Vergleich zu einem Fahrzeug mit klassischem Verbrennungsmotor – die Ergebnisse der Studie sind jedoch umstritten. Zudem werden auch die im Akku genutzten Chemikalien potenziell zu problematischen Altlasten, wenn es später um die Entsorgung geht.

2. Welche Technologie ist praktischer in der Handhabung?

Bei dieser Fragestellung liegt der Vorteil derzeit noch klar auf Seiten des Wasserstoffautos. Denn Wasserstoff kann, wie man es von Benzin und Diesel gewohnt ist, einfach getankt werden – der Vorgang ist innerhalb weniger Minuten abgeschlossen. Der Ladevorgang von E-Autos dauert regulär mehrere Stunden. Auch mit verbesserten Technologien wie etwa Teslas Supercharger (der jedoch nicht bei Fremdmodellen funktioniert), sind für einen “typischen Ladestopp” in der bislang besten Ausbaustufe noch 15 Minuten einzurechnen. Zwar wird intensiv an schnelleren Ladetechnologien gearbeitet und auch Möglichkeiten wie etwa der Akku-Tausch werden verbessert. Wann und ob das E-Auto hier zeitlich mithalten können wird, ist aber derzeit noch unklar.

3. Mit welcher Technologie erzielt man die höhere Reichweite?

Diese Frage ist bei Weitem nicht mehr so klar zu beantworten, wie noch vor einigen Jahren. Zwar sind bei Wasserstoffautos Reichweiten über 500 Kilometer Standard und bei einzelnen Modellen auch maximale Reichweiten von 800 Kilometer gegeben, während einige gängige E-Auto-Modelle noch auf unter 300 Kilometer kommen. Doch es gab in letzter Zeit eine massive Steigerung. Dabei gilt die Faustregel: Je teurer das Elektroauto, desto mehr Strecke mit einer Akku-Ladung. Der oben erwähnte Tesla Model S kommt etwa – je nach Ausführung – teils auf mehr als 500 Kilometer.

Tankstellennetz: 5 vs. 3000

Noch eine zweite (nicht technologische) Komponente ist für diese Frage natürlich relevant: Das Tankstellennetz. Gerade einmal fünf Wasserstoff-Tankstellen gibt es in Österreich – alle von der OMV betrieben. Dagegen stehen mehr als 3000 Strom-Tankstellen – allerdings mit unterschiedlicher Qualität und Ladezeit. Dazu kommt noch die Möglichkeit, das Elektroauto (sehr zeitaufwendig) aus der Haushaltssteckdose zu laden.

4. Wie sieht es mit den Kosten aus?

In der Anschaffung gilt sowohl für Elektro- als auch Wasserstoffautos: Sie können noch nicht mit Verbrennern mithalten. Wasserstoff-Fahrzeuge sind (neu) unter 50.000 Euro nicht zu bekommen. Bei Elektroautos gibt es zwar deutlich günstigere Modelle ab ca. 20.000 Euro – allerdings mit entsprechend geringer Reichweite und kleiner Fahrzeug-Größe. Der mehrfach erwähnte Tesla Model S kostet je nach Ausführung 80.000 Euro aufwärts.

Klarer Sieger bei den laufenden Kosten

Bei den laufenden Kosten spielen Wasserstoff-Autos in einer Kategorie mit Verbrennern. Zwischen 9 und 9,50 Euro kostet ein Kilogramm Wasserstoff – damit kommt man mit den aktuellen Modellen rund 100 Kilometer weit. Mit dem E-Auto kommt man in diesem Punkt üblicherweise günstiger davon. Auch bei Modellen mit einem vergleichsweise hohen Verbrauch um die 20 Kilowattstunden pro 100 Kilometer (bei kleineren gängigen Typen sind es 15), kommt man bei 30 Cent pro Kilowattstunde auf 6 Euro pro 100 Kilometer. Haushaltsstrom kostet momentan zwischen 15 und 21 Cent – es geht also noch deutlich günstiger.

Fazit

Das Wasserstoffauto kommt deutlich näher an jene Standards heran, die man von Autos mit Verbrennungsmotoren gewohnt ist. Wenn es ein entsprechendes Tankstellennetz gäbe, würde es das Elektroauto zumindest momentan in Sachen Komfort klar ausstechen. Dieses kommt jedoch im (politisch) wichtigen Punkt Stromverbrauch und damit auch bei den laufenden Kosten deutlich besser weg. Die Entwicklungen im Aufholprozess in den anderen behandelnden Punkten sind vielversprechend. Und die Infrastruktur ist eben bereits signifikant besser ausgebaut. Gerade dieser letzte Punkt dürfte auch ein entscheidender Grund dafür sein, dass E-Autos, wie im ersten Absatz behandelt, statistisch gesehen in Österreich klar voran liegen.


Was steckt politisch hinter der Diskussion?

Warum sollte Österreich also auf Wasserstoff “umsatteln”? Hinter dem Vorstoß der ÖVP steht – wie sollte es anders sein – ein Politikum. Während der von Kurz präsentierte Plan etwa von Greenpeace negativ aufgenommen wurde, beurteilt man ihn bei der Industriellenvereinigung “sehr positiv”. Dort macht man sich traditionell Sorgen, dass der Ausstieg aus fossilen Brennstoffen sich negativ auf den Standort auswirken könnte. Der Umstieg auf Wasserstoff dürfte hier als kleineres Übel gesehen werden. Das betrifft insbesondere Österreichs umsatzstärksten Konzern OMV. Der präsentierte just am Montag nach der ÖVP-Ankündigung gemeinsame Pläne mit dem Energieriesen Verbund, eine großangelegte Elektrolyse-basierte Wasserstoffproduktion zu starten. Für die Aufrechterhaltung eines der Kerngeschäftsfelder – des Tankstellennetzes – wäre der von der ÖVP anvisierte Aufbau eines flächendeckenden Wasserstoff-Tankstellennetzes bis 2025 eine mögliche Rettung aus der zu erwartenden Krise.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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