19.11.2020

Flugtaxis: Fliegen wir alle in fünf Jahren durch die Stadt?

Es ist nur noch eine Frage der Zeit bis Flugtaxis den Individualverkehr in Städten ergänzen. Die Investitionen in dieser Branche steigen, die ersten Passagierflüge werden innerhalb der nächsten fünf Jahre erwartet und für 2050 rechnet man mit 160.000 kommerziell fliegenden Vehikeln.
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Flugtaxis, eHang, Mobility, Roland Berger, Flugtaxi, Wien, China,
(c) EHang/FB - Im Vorjahr gab es in Wien bereits einen Testflug des autonomen Luftfahrzeugs "EHang 216"

Es sieht nach einem „mächtigen Badabumm“ aus, der Gesellschaften im Bereich Mobility in den nächsten Jahren und zwei bis drei Jahrzehnten erwartet. Noch ist es nicht soweit, dass Flugtaxis in „fünfter Element-Manier“ durch die Lüfte segeln, jedoch zeigen eine Studie der Unternehmensberatung Roland Berger und andere Entwicklungen, dass kommerzielle Passagierdrohnen näher an der Realisierung dran sind, als vielleicht vermutet. Und der Markt scheint bereit.

2019 Flugtest in Wien

Die ersten Metropolen testen und planen bereits: In Guangzhou, China, werden seit 2018 Demoflüge durchgeführt, in Paris sollen ab 2024 erste Flugmaschinen Menschen transportieren und in Dallas, USA, stehen demnächst Testflüge auf dem Programm. Auch in Wien gab es 2019 einen Testflug des autonomen Luftfahrzeugs „EHang 2019“, im Zuge dessen das Vehikel in der Generali Arena mehrere Male aufstieg und sicher landete.

Flugtaxis mit Marktpotential von 90 Milliarden US-Dollar

Insgesamt wird erwartet, dass die Urban Air Mobility (UAM), die Ausweitung städtischer Transportsysteme in den Luftraum, bis 2050 ein Marktpotenzial von jährlich 90 Milliarden US-Dollar erreichen soll.

Bis 2050 160.000 kommerzielle Flugtaxis

„Wir schätzen, dass 2050 etwa 160.000 kommerzielle Flugtaxis in der Luft sein werden“, prognostiziert Manfred Hader, Partner bei Roland Berger: „Unternehmen, die heute Autos, Flugzeuge oder Helikopter produzieren, aber auch Neueinsteiger, können einen großen Markt erschließen, wenn sie sich in den kommenden Jahren entsprechend positionieren.“

Heute gibt es weltweit mehr als 110 städtische oder regionale Projekte zur Bereitstellung autonomer Lufttransportangebote. Die Hälfte davon stammt aus Europa. Startups und etablierte Unternehmen entwickeln Flugtaxis und Services für unterschiedliche Bereiche.

Investitionen leiden nicht an Corona

Selbst die Pandemie konnte der Entwicklung nicht ernsthaft schaden, wie Zahlen zeigen: In der ersten Hälfte 2020 summierten sich die Investitionen in Startups bei UAM auf 907 Millionen US-Dollar – deutlich mehr als im Gesamtjahr 2016 mit 40 Millionen US-Dollar.

„Rechtliche Hürden bald abbauen“

„Aktuell geben zwei Entwicklungen der Branche Auftrieb. Die Akzeptanz der Technologie in der Bevölkerung wächst mit jedem Testflug und die Regulierungsbehörden in Europa und den USA beschäftigen sich inzwischen so ernsthaft mit dem Thema, dass rechtliche Hürden in absehbarer Zeit überwunden werden können“, sagt Stephan Baur, Principal bei Roland Berger.

Drei Einsatzbereiche bei UAM

Beide Autoren der Studie haben Daten aus 1200 Großstädten erhoben und zu vier idealtypischen Städtearchetypen kumuliert. Sie kommen zu dem Schluss, dass sich für die Zukunft drei unterschiedliche Einsatzbereiche bestimmen lassen:

  • City-Taxis mit einer Reichweite von 15 bis 50 Kilometern
  • Airport-Shuttles mit derselben Reichweite
  • Intercity-Jets, die Distanzen von bis zu 250 Kilometern zurücklegen können.

Die Branche dürfte sich demnach etwa zu gleichen Teilen auf die Fertigung dreier unterschiedlicher Typen spezialisieren: City Taxi: 36%, Airport-Shuttle: 35%, Intercity-Jets: 29%.

Erste Anbieter ab 2025

„Bis 2050 werden die Flughafen-Shuttle- und Inter-City-Dienste den Löwenanteil unter sich aufteilen, etwa 90 Prozent der Einnahmen“, sagt Hader, der auch damit rechnet, dass bereits um 2025 herum erste Anbieter in den Markt drängen und diese Services anbieten werden: „In der Folge erwarten wir einen Übergang zu einem Premium-Modell des öffentlichen Verkehrs, bei dem die UAM-Dienste den heutigen Taxidiensten immer ähnlicher werden.“

Ganzes Ökosystem als Anhängsel von Flugtaxis

Vom 90-Milliarden-US-Dollar Marktpotential würden aber nicht nur die Hersteller von Flugtaxis profitieren. Ein ganzes Ökosystem entsteht rund um UAM. Der Markt, so der Glaube beider Autoren, wird sich infolgedessen weiter ausdifferenzieren und zu einer Reihe von unterschiedlichen Geschäftsmodellen in verschiedenen Segmenten führen.

„Es geht weit über Flugtaxis hinaus – der Markt wächst mit der Infrastruktur, wie beispielsweise Landeplätzen, Dienstleistungen, Flight-Operations, Ticket-Vermittlung und Reparaturen“, sagt Baur: „Wir gehen im Moment davon aus, dass die Hersteller der Flugtaxis – ähnlich wie es in der Automobilindustrie der Fall ist – anfangs den Markt dominieren werden. Auf jeden Fall müssen sich die Unternehmen in diesem neuen Ökosystem klar positionieren.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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AI Summaries

Flugtaxis: Fliegen wir alle in fünf Jahren durch die Stadt?

  • Es sieht nach einem „mächtigen Badabumm“ aus, der Gesellschaften im Bereich Mobility in den nächsten Jahren und zwei bis drei Jahrzehnten erwartet.
  • Die ersten Metropolen testen und planen bereits: In Guangzhou, China, werden seit 2018 Demoflüge durchgeführt, in Paris sollen ab 2024 erste Maschinen Menschen transportieren und in Dallas, USA, stehen demnächst Testflüge auf dem Programm.
  • Insgesamt wird erwartet, dass die Urban Air Mobility (UAM), die Ausweitung städtischer Transportsysteme in den Luftraum, bis 2050 ein Marktpotenzial von jährlich 90 Milliarden US-Dollar erreichen soll.
  • „Wir schätzen, dass 2050 etwa 160.000 kommerzielle Flugtaxis in der Luft sein werden“, prognostiziert Manfred Hader, Partner bei Roland Berger: „Unternehmen, die heute Autos, Flugzeuge oder Helikopter produzieren, aber auch Neueinsteige, können einen großen Markt erschließen, wenn sie sich in den kommenden Jahren entsprechend positionieren.“
  • Vom 90-Milliarden-US-Dollar Marktpotential würden aber nicht nur die Hersteller von Flugtaxis profitieren.

AI Kontextualisierung

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