11.09.2019

Der Wettlauf zum Käfer des E-Auto-Zeitalters beginnt

Mehrere Autobauer nehmen die Leitmesse der Automobilindustrie IAA in Frankfurt zum Anlass, "leistbare" E-Autos bzw. entsprechende Pläne zu präsentieren. Wer den Käfer des E-Auto-Zeitalters bringen wird, steht noch in den Sternen. Aber der Wettlauf scheint langsam zu beginnen.
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Der Wettlauf zum Käfer des E-Auto-Zeitalters beginnt
Käfer für die breite Masse - 1970 auf einem Parkplatz in der deutschen Stadt Kiel / Wikimedia Commons, (c) Friedrich Magnussen - Stadtarchiv Kiel

Bei weniger als 10.000 Stück lag die weltweite Auto-Produktion im Jahr 1900. In den Folgejahren stieg sie stetig an und erreichte etwa bereits 1908 die 100.000er-Grenze. Einen entscheidenden Push sollte jedoch das Jahr 1914 bringen – trotz Beginn des ersten Weltkriegs und einem damit verbundenem Einbruch in der Weltwirtschaft. Denn in diesem Jahr startete Henry Ford mit seinem Modell T erstmals in die Fließbandproduktion. Der Preis für ein Auto sank schlagartig von 850 auf 350 US-Dollar – nach heutiger Kaufkraft weniger als 10.000 Euro. Eine erste Massenadaption war damit geglückt – über den Preis. Wenige Jahrzehnte später konnte Volkswagen mit seinem Käfer das Kunststück nicht nur wiederholen, sondern übertreffen.

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Weltweit die breite Masse erreichen

Denn es gelang VW weltweit, was Ford primär in den stark industrialisierten USA geschafft hatte: die breite Masse zu erreichen. Auf 21,5 Millionen produzierte Stück (im Gegensatz zu insgesamt 15 Millionen Ford Modell T) kam man bis zum Produktionsende 2003. Übertroffen wurde der Käfer nur mehr von einem Produkt des gleichen Konzerns: Seit 2002 ist der Golf – in all seinen Ausführungen – das meistverkaufte Auto aller Zeiten. Und viele andere Auto-Konzerne verkauften in der Zeit freilich mit ähnlichen bzw. ähnlich günstigen Modellen große Stückzahlen.

E-Autos: Steile Entwicklung auf niedrigem Niveau

Soviel zur Geschichte. Nun zur Gegenwart. Derzeit erleben wir – das scheint inzwischen klar – die Anfänge einer umfassenden Transition von Verbrennungsmotoren zu alternativen Antriebsformen, wobei E-Autos derzeit klar gegenüber Wasserstoff-Autos dominieren. Die Entwicklung der E-Auto-Stückzahlen verlief in den vergangenen Jahren ähnlich, wenn auch deutlich schneller, als jene der Autos Anfang des 20 Jahrhunderts. Noch 2009 lag die weltweite Zahl an Neuzulassungen unter 10.000. 2016 wurde die Millionengrenze überschritten. Und es ging seitdem weiter steil bergauf.

Setzt man die Zahlen in den Kontext aller Auto-Neuzulassungen, ist der Anteil an E-Autos aber noch sehr gering. 2,5 Prozent betrug er in Österreich 2018 inklusive Plug-In-Hybride. Abgesehen von einigen Vorreiter-Ländern in Nordeuropa – allen voran Norwegen mit rund 50 Prozent E-Auto-Anteil – scheint der Durchbruch noch fern.

Die Krux mit dem Preis

Sieht man auf die Preise für Neuwägen, verwundert das wenig. Knapp über 25.000 Euro kostet der Renault Zoe, ein E-Kleinwagen mit rund 280 Kilometer Reichweite derzeit mindestens. Er kommt in Österreich damit auf Platz 3 der E-Autos. Platz 2 geht an den etwas größeren BMW i3 mit rund 260 Kilometer Reichweite, für den schon mehr als 37.000 Euro zu berappen sind. Den ersten Platz holte sich zuletzt das “günstige” Tesla Modell 3 mit rund 400 Kilometern Reichweite um 43.000 Euro aufwärts. Zum Vergleich: Den kleinen (konventionellen) Renault Twingo bekommt man ab ca. 10.000 Euro. Der günstigste konventionelle BMW ist immerhin noch für unter 30.000 Euro zu haben. Das derzeit meistverkaufte Auto Österreichs, den geräumigen Skoda Oktavia, gibt es ab ca. 25.000 Euro.

Neue, günstigere Modelle auf der IAA

Der Befund ist klar: Für die Massenadaption braucht es bei E-Autos ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis – vor allem, um auch in Ländern mit geringerer Kaufkraft zu reüssieren. Dem steht derzeit freilich noch die teure Produktion im Weg. Doch es geht scheinbar voran. Erste Ansätze dazu präsentierten einige Auto-Konzerne in den vergangenen Tagen rund um die Leitmesse IAA in Frankfurt. VW will etwa die Basisversion seines neuen E-Mittelklasse-Wagens ID.3 schon kommendes Jahr für weniger als 30.000 Euro auf den Markt werfen. Ebenfalls für rund 30.000 Euro soll bald die E-Version des Opel Corsa zu haben sein, die auf der Messe präsentiert wurde.

Der Wettlauf zum Käfer des E-Auto-Zeitalters beginnt

Das Zeug zum Käfer des E-Auto-Zeitalters dürften diese Modelle, ähnlich wie das Tesla Modell 3, aber noch nicht haben. Der Preis ist im Vergleich zu Verbrennern noch immer zu hoch. Aufhorchen ließ in diesem Zusammenhang vor zwei Tagen jedoch Renault-Chef Thierry Bolloré gegenüber dem deutschen Handelsblatt. Er erwarte, dass innerhalb der kommenden fünf Jahre ein E-Auto für unter 10.000 Euro auf den Markt kommen wird. Ob das Renault tatsächlich gelingt, wird sich zeigen. Doch wenn es der französische Konzern nicht schafft, wird ein anderer einspringen müssen, um die breite Masse um erreichen. Vielleicht gelingt es ja abermals VW. Der Wettlauf scheint jedenfalls langsam zu beginnen.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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