29.07.2020

Eyyes: Kremser Autonomes Fahren-Startup schlägt Tesla bei Performance

Das Kremser Startup Eyyes (ehemals AVI-Systems) hat eine Sensorik-Technologie für autonomes Fahren entwickelt, welche die gleiche Rechenleistung wie namhafte US-Konkurrenz bieten soll, dabei aber 90 Prozent weniger Energie verbraucht.
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Eyyes, AVI Systems, Tesla, Google, Krems, Abbiege-Assistent,
(c) Eyyes - Das Kremser Unternehmen Eyyes spart mit seiner Sensorik-Technologie 90 Prozent Energie im Vergleich zu Tesla.

Fortschreitende Digitalisierung, der Trend hin zu Elektrifizierung und Vernetzung sowie die wachsende Faszination für Autonomes Fahren beschäftigen die Automobilindustrie schon seit einiger Zeit. Fahrassistenzsysteme, Automatisierungs- und IT-Lösungen rücken vor diesem Hintergrund immer mehr in den Fokus. Neue Player wie Tesla oder Google schaffen sich an, den Markt zu beherrschen und setzen die „alte Autoindustrie“ massiv unter Druck. Die Software-Entwickler von Eyyes aus Krems wollen die europäische Automobilindustrie dabei unterstützen, diesen Rückstand wieder wettzumachen.

Eyyes: Konkurrenz aus Krems

Das auf intelligente Objekterkennung, Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning spezialisierte Unternehmen Eyyes (vormals AVI Systems) nahm diesen Umstand der Überlegenheit von US-Unternehmen in dem Bereich zum Anlass und verglich – die von Tesla angegebene – Leistung ihrer Rechner für KI mit der eigenen Technologie. Das Ergebnis: Teslas größte Konkurrenz im Bereich Deep Learning und Chiparchitektur scheint nicht aus dem Silicon Valley zu kommen, sondern aus Krems an der Donau.

Verglichen wurden dabei die Daten des Tesla Full Self-Driving (FSD)-Computers mit der von Eyyes entwickelten Deep Learning KI-Box. Diese Technologie kann in Echtzeit Bilder eines Full-HD-Kamerasensors mit geringen zwei bis sechs Watt Leistungsverbrauch verarbeiten, was einer Einsparung im Energieverlust gegenüber dem TESLA FSD von rund 90 Prozent entspricht.

Nationale und europäische Forschungsförderung

Möglich wird dieser durch die optimierte Art der Rechenleistung und Datenverarbeitung des Unternehmens, die in langjähriger Entwicklungsarbeit mit Unterstützung durch nationale und europäische Forschungsförderung in Deutschland und Österreich entstanden ist.

Ein Zehntel des Energieverbrauchs

Für eine Integration in ein „autonomes“ Fahrzeug ist eine Umsetzung auf ASICs (applikationsspezifische Chips) vorgesehen. Die nachweisbaren Leistungsdaten der
aktuellen Implementation des „Generic Neuro Chip“ (GNC) auf frei programmierbaren Chips, sind mindestens jene Werte, wie sie der TESLA-FSD bietet, allerdings mit lediglich einem Zehntel des Energieverbrauchs.

Eyyes: „Auch andere Sensoriken integrierbar“

Auch andere Sensoriken wie LiDAR, RADAR und Ultraschall lassen sich in die Applikation integrieren. Damit ist der „Generic Neuro Chip“ beziehungsweise seine FPGA-Implementation laut Unternehmen als generische Verarbeitungseinheit für autonomes Fahren universell einsetzbar.

„Im Straßenverkehr und hier vor allem beim autonomen Fahren, steht die eigene Sicherheit und die Sicherheit aller anderen Verkehrsteilnehmer an oberster Stelle. Millionen von Daten müssen im Bruchteil einer Sekunde erfasst und ausgewertet werden. Mit unserem Deep-Learning Accelerator-Tool-Set bieten wir eine innovative Komplettlösung für Bildverarbeitung an, die ganz ohne Open-Source-Komponenten auskommt, maximale Performance bei minimalem Energieverbrauch vereint und so die Voraussetzung für höchste Sicherheitsstandards schafft“, sagt Johannes Traxler, Gründer und Geschäftsführer von Eyyes.

Intelligentes Abbiegeassistenzsystem „CarEye Safety Angle“ für LKWs

Aktuell kommt eine der prominentesten Anwendungen der Eyyes-Technologie beim intelligenten Abbiegeassistenzsystem „CarEye Safety Angle“ für LKW zum Einsatz.

Eyyes-Tech erkennt und klassifiziert bewegliche Objekte in Echtzeit

„Hightech-Kamera-Monitor-Systeme, verknüpft mit KI- und Deep-Learning-Technologie, erkennen nicht nur bewegliche Objekte, wie zum Beispiel andere Fahrzeuge, Radfahrer oder Fußgänger, sondern klassifizieren und analysieren diese und deren weiteren Bewegungsverlauf in Echtzeit“, erklärt Wolfgang Domann, für Marketing und Vertrieb zuständiger Geschäftsführer von Eyyes, und fügt hinzu: „Wir bieten Fahrzeugherstellern, Zulieferern und Chipherstellern mit unserer bahnbrechenden Technologie schon heute die Möglichkeit, hochleistungsfähige KI bei gleichzeitig sehr geringem Stromverbrauch zu ihrem Vorteil in allen Fahrzeugen zu nutzen.“

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Co-Founder und CEO Holger Plasser | (c) Voidsy

Wer voidsy besuchen will, muss in Wels nicht weit gehen. Nur wenige Schritte vom Bahnhof entfernt, in einem unscheinbaren, ehemaligen Bahngebäude, hat das Startup seit dem Sommer 2025 sein Quartier bezogen. In der angeschlossenen Lagerhalle stapeln sich die Test-Bauteile der Kund:innen, manche mehrere Meter lang. Viele bestehen aus jenem Compositematerial, das in der Luft- und Raumfahrt längst Standard ist: Im Inneren verbirgt sich eine feine Wabenstruktur, leicht und zugleich hochfest. Genau auf die zerstörungsfreie Prüfung solcher Materialien hat sich voidsy spezialisiert.

Im Büro hängt, fast wie ein Gruß an die Geschichte des Gebäudes, eine alte Bahnuhr in Blau an der Wand. Der Blick der Besucher:innen fällt aber zuerst auf etwas anderes: die Auszeichnungen entlang der Wand. 2025 holte voidsy beim Oberösterreichischen Landespreis für Innovation in der Kategorie Kleine und mittlere Unternehmen Platz 1, im März 2026 folgte der Österreichische Gründungspreis Phönix in der Kategorie „Startup“. Sichtbare Belege dafür, dass aus der Ausgründung einer Forschungsgruppe der Fachhochschule Oberösterreich in wenigen Jahren ein ernstzunehmender DeepTech-Player geworden ist.

Eine dritte Dimension für die Materialprüfung

Gegründet wurde voidsy 2022 von CEO Holger Plasser gemeinsam mit den drei Co-Gründern Gernot Mayr, Günther Mayr und Gregor Thummerer, alle zuvor wissenschaftliche Mitarbeiter an der FH Oberösterreich am Campus Wels. Mit dem 3D V-ROX hat das Team ein System entwickelt, das Bauteile berührungslos auf innere Defekte untersucht. Die Besonderheit: Während herkömmliche Thermografiesysteme ein zweidimensionales Bild liefern, extrahiert die Software von voidsy eine dritte Dimension. „Damit weiß man nicht nur, dass ein Defekt da ist, sondern auch, in welcher Tiefe er liegt“, erklärt Plasser. Eine essenzielle Information, denn viele Bauteile werden repariert und nicht ersetzt.

(c) Voidsy

Gesucht werden Subsurface-Defekte, also Unregelmäßigkeiten unter der Oberfläche. Bei Compositematerialien sind das etwa Porosität, die in der Fertigung entsteht, oder Delaminationen, bei denen sich einzelne Materiallagen voneinander lösen, ausgelöst beispielsweise durch Vogelschlag oder Hagel. „Das Tückische ist, dass die Oberfläche nach dem Aufprall zurückfedert und mit freiem Auge nichts zu erkennen ist“, so Plasser. Im Inneren kann die Festigkeit aber kritisch geschwächt sein.

Mobil bis zum 110-Meter-Rotorblatt

Weil das System mobil ist, kann voidsy auch dort prüfen, wo Bauteile nicht ins Labor passen. In Frankreich und Spanien etwa inspiziert das Unternehmen Rotorblätter von Windturbinen, bei Offshore-Anlagen mit einer Länge von bis zu 110 Metern. Fokusmarkt bleibt aber die Luft- und Raumfahrt, wo gesetzliche Vorschriften eine hundertprozentige Prüfung verlangen. 

(c) Voidsy

Seit dem ersten brutkasten-Porträt hat sich einiges getan. Im Juni 2025 erklärte voidsy die CE-Konformität, seither ist das europäische Seriengerät am Markt. Rund 15 Geräte hat das Unternehmen bislang verkauft. Aktuell arbeitet das Team an der UL-Zertifizierung für den US-Markt, wofür eigens Prüfer:innen aus den USA nach Wels anreisen. Patente hält voidsy in Europa, den USA, China, Hongkong und Japan.

Wie die aws-Förderung den Weg geebnet hat

Möglich gemacht hat diesen Weg auch eine durchdachte Förderstrategie. voidsy wurde über die Austria Wirtschaftsservice (aws) gefördert: Den Start machte das Programm aws Preseed DeepTech, mit dem das Startup die Grundlagen für seine Thermografie-Technologie legte. Aktuell befindet sich voidsy im aws Seedfinancing DeepTech. „Das hat uns die Möglichkeit gegeben, das Team so aufzustellen, dass wir den Proof of Concept aus dem Preseed über den Proof of Market hinaus zu den ersten Schritten in Richtung Markt führen konnten“, sagt Plasser.

Das aktuelle Projekt zielt auf die wirtschaftliche Umsetzung des 3D V-ROX-Systems für faserverstärkte Kunststoffe und andere Materialien ab. Aufbauend auf den Erfolgen des aws Preseed DeepTech soll das Seedfinancing die Skalierung und Marktdurchdringung vorantreiben und die industrielle Qualitätskontrolle effizienter und nachhaltiger gestalten. Über die finanzielle Unterstützung hinaus half die aws dem Startup schon früh bei der Ausarbeitung eines Schutzrechtskonzepts und des Geschäftsmodells.

Organisches Wachstum, offen für Gespräche

Den Großteil seines Wachstums finanziert voidsy aus dem Cashflow, organisch und profitabel. „Ich bin ein Freund des organischen Wachstums“, sagt Plasser. Für Investmentgespräche ist man dennoch offen, gerade aus dem US-Verteidigungsumfeld gebe es Interesse. Eine eigene US-Gesellschaft schließt Plasser mittelfristig nicht aus. Die Vision bleibt: einer der führenden Anbieter in der zerstörungsfreien Materialprüfung zu werden.


Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

Eyyes: Kremser Autonomes Fahren-Startup schlägt Tesla bei Performance

  • Fortschreitende Digitalisierung, der Trend hin zu Elektrifizierung und vernetztem sowie die wachsende Faszination für autonomes Fahren beschäftigen die Automobilindustrie seit geraumer Zeit.
  • Neue Player wie Tesla oder Google schaffen sich an, den Markt zu beherrschen und setzen die „alte Autoindustrie“ massiv unter Druck.
  • Eine neue Technologie der Software-Entwickler Eyyes könnte jedoch die europäische Automobilindustrie dabei unterstützen, diesen Rückstand wieder wettzumachen.
  • Die nachweisbaren Leistungsdaten deraktuellen Implementation des „Generic Neuro Chip“ (GNC) auf frei programmierbaren Chips, sind mindestens jene Werte, wie sie der TESLA-FSD bietet, allerdings mit lediglich einem Zehntel des Energieverbrauchs.
  • Auch andere Sensoriken wie LiDAR, RADAR und Ultraschall lassen sich in die Applikation integrieren.
  • Aktuell kommt eine der prominentesten Anwendungen der Eyyes-Technologie beim intelligenten Abbiegeassistenzsystem „CarEye Safety Angle“ für LKW zum Einsatz.

AI Kontextualisierung

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