Smart Connect: ÖAMTC-Device warnt Autobesitzer vor Dieben und Mardern
Mit dem Device Smart Connect und der dazugehörigen App haben ÖAMTC-Mitglieder nun die Möglichkeit, genaue Einblicke in den Zustand und die Nutzung ihres Autos zu bekommen. Auch eine etwaige Pannenhilfe wird damit stark erleichtert.
Wer sich bei einer Panne schon einmal vom ÖAMTC oder einem anderen Mobilitäts-Club helfen hat lassen, kennt den Anschluss im Auto wahrscheinlich – wenn auch nicht unbedingt beim Namen. Über den On-Board-Diagnose-Anschluss (OBD), den der überwiegende Großteil der Automodelle hat, lassen sich jede Menge Informationen über den Zustand der Fahrzeugtechnik, Flüssigkeitsstände und noch mehr auslesen. Über das neue Device Smart Connect und die dazugehörige App können ÖAMTC-Mitglieder das nun auch selber.
ÖAMTC-Chef: „Wichtig, mit diesen Daten Analysen durchzuführen“
Entwickelt hat der ÖAMTC das System gemeinsam mit Mobilitäts-Clubs aus Australien, Großbritannien und den Niederlanden. „Autos werden immer stärker computerisiert. Es gibt immer mehr Daten, die in Fahrzeugen verarbeitet werden. Die gesamte Steuerung von Fahrzeugen läuft heute digital. Daher ist es auch für uns wichtig, diese Daten zu bekommen und damit Analysen durchzuführen, um unseren Mitgliedern neue Dienstleitungen zu Verfügung zu stellen“, sagt ÖAMTC-Chef Oliver Schmerold im Gespräch mit dem brutkasten. Rund ein Drittel der Investitionen des ÖAMTC würden mittlerweile in die Digitalisierung fließen.
GPS-Sender und Bewegungssensoren liefern Zusatzinformationen
Im kleinen Smart Connect-Gerät, das am OBD-Anschluss angebracht wird, sind zudem ein GPS-Sender und mehrere Bewegungssensoren verbaut. User werden dadurch nicht nur über den „Gesundheitszustand“ ihres Autos informiert, sondern bekommen auch eine Analyse des Fahrverhaltens inklusive Verbrauch geliefert, um dieses etwa ökonomischer und ökologischer zu gestalten.
Das eigene Auto für die Digitalisierung vorzubereiten, kann einige Vorteile bringen. ÖAMTC bringt mit Smart Connect eine Möglichkeit dafür auf den Markt. Wir haben herausgefunden, wie smart unser Fahrzeug mit diesem kleinen Modul werden kann.
Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 28. August 2019
Benachrichtigung, bevor die Batterie leer wird
Mit dem Device soll bei Pannen schneller Hilfe geleistet werden können, bzw. diese überhaupt verhindert werden. „Ein sehr einfacher und klassischer Fall ist, dass die Batterie leer wird – das macht aber rund ein Drittel der Pannen aus, die wir betreuen. Mit Smart Connect bekommt man als User eine Benachrichtigung, wenn der Batteriestand niedrig ist, weil man etwa auf das Licht vergessen hat, und kann damit schon reagieren, bevor die Panne passiert“, erklärt ÖAMTC-Projektleiter Marcus Braun.
Eine Smart Connect-Erklärung für jedes leuchtende Lämpchen
Es ist nur einer von vielen möglichen Fällen. „Die Anwendungsfälle sind genau so divers wie unsere zwei Millionen Mitglieder“, sagt der ÖAMTC-Experte. „Wenn es etwa irgendeinen Fehler gibt, der im Fahrzeug ein Lämpchen leuchten lässt, bekommt der Nutzer das auch über die App – mit einem verständlichen Erklärungstext und Anweisungen, was nun am besten zu tun ist, sowie direktem Kontakt zu unseren geschulten Teams“.
Warnung vor Mardern und Dieben
So lassen sich auch Flüssigkeitsverluste, etwa durch einen Marder-Biss, frühzeitig erkennen. Dank GPS-Tracker kann man sich aber zum Beispiel auch benachrichtigen lassen, wenn das Auto außerhalb von einem selbst definierten Rahmen gestartet wird – im krassesten Fall also, wenn es gestohlen wird. Dann kann natürlich auch die Fahrt weiterverfolgt werden, wie auch im harmloseren Fall, wenn man sein Auto herborgt.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.
Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI
Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.
„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“
Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.
Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.
Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).
„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.
Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch
Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.
Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.
Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“
Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.
Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.
Benchmark-Vergleichstabelle
Anmerkungen zur Tabelle:
Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
„text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
„–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.
Kurzerklärungen der Benchmarks
Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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