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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(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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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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.

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