05.09.2019

Stefan Poledna, CTO von TTTech: Ab 2022 fahren autonome Fahrzeuge auf der Autobahn

Im Rahmen des "The Autonomous"-Events in der Wiener Hofburg sprach Stefan Poledna, CTO TTTech, mit dem brutkasten über die Visionen für das selbstfahrende Auto und die Hürden, die es dabei noch zu nehmen gilt.
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TTTech Stefan Poledna
Stefan Poledna, Co-Founder und CTO von TTTech. (c) TTTech

Es wird viel über selbstfahrende Autos gesprochen, aber sie sind noch immer nicht auf der Straße. In welchem Stadium befinden wir uns gerade?

Stefan Poledna: Wir sind gerade im Stadium „assistiertes Fahren“, wo das Fahrzeug zwar Fahraufgaben übernimmt, der Fahrer aber immer noch in der Letztverantwortung ist. Wenn es irgendwo klemmt, muss der Fahrer also entscheiden, doch das Steuer zu übernehmen oder zu bremsen. Daran, dass das Fahrzeug selber Fahrverantwortung übernimmt, wird jetzt gearbeitet. Da gilt es aber, einen riesigen Graben zu überspringen. Das ist die große Herausforderung, vor der wir stehen, die durchaus von vielen als wesentlich einfacher eingeschätzt wurde, als sie ist. Das sieht man auch daran, dass der versprochene Rollout von einigen Playern im Silicon Valley noch nicht stattgefunden hat.

Geht es da vorwiegend um Sicherheitsaspekte?

Ja, das Thema Sicherheit steht sicher im Zentrum. Die Frage ist: Wie kann ich gewährleisten und auch nachweisen, dass die Sicherheit des Fahrzeuges jene eines menschlichen Fahrers übertrifft? Damit ich dem Fahrzeug soweit vertraue, dass ich während der Fahrt nicht mehr auf die Straße sehe, sondern etwas anderes mache, erwarte ich mir schließlich, dass es zumindest besser ist als ich.

Ist das Thema Sicherheit im autonomen Fahren mehr eine technische, oder eine juristische Herausforderung?

Beides. Es gibt tatsächlich noch kein juristisches Framework dafür. Da gibt es jede Menge offene Fragestellungen, die zu klären sind. Aber auch technisch ist es eine Herausforderung auf unterschiedlichsten Ebenen. Das resultiert vor allem daraus, dass der Straßenverkehr so ein komplexes Umfeld ist, das ich nicht einfach vollständig beschreiben kann. Da gibt es die verrücktesten Situationen. Es fahren ja auch nicht alle Verkehrsteilnehmer so, wie es die Straßenverkehrsordnung vorschreibt.

Zum Beispiel, wenn Menschen alkoholisiert fahren…

Ja, es muss nicht einmal das sein. Ein ganz einfaches Beispiel: Es gehen drei Fahrspuren am Ring um die Kurve und tendenziell schneiden alle Fahrer diese Kurve ein wenig. Das ist übliche Fahrpraxis, die Systeme tun sich damit aber schon schwer. Wenn jemand betrunken über die rote Ampel fährt, oder sonst etwas wildes tut, ist das nochmal eine andere Geschichte.

Was ist der Zeithorizont? Wann kann ich mit dem selbstfahrenden Auto zur Arbeit fahren?

Da gibt es zwei große Themen, an denen wir derzeit intensiv arbeiten. Das eine ist: Es gibt Situationen, die leichter beherrschbar sind, konkret die Autobahn. Da fahren alle in die selbe Richtung. Es gibt keine Ampeln und Abzweigungen und zumindest in Mitteleuropa auch keine Radfahrer, Fußgänger und Maultiere. So ein Szenario zu automatisieren ist wesentlich einfacher und das machen wir mit „Highway Pilot“. Wenn man 300 Kilometer zurücklegen soll, kann man es auch in Kauf nehmen, bis zur Autobahnauffahrt und ab der Abfahrt selber zu fahren.

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Dazu kommt das Thema Parken und Parkhaus. Als Fahrer würde ich gerne einfach aussteigen, statt einen Parkplatz zu suchen und das Auto soll mich nachher wieder abholen. Auch das ist ein recht einfaches Szenario.

Aber selbst-einparkende Autos gibt es ja heute schon…

Ja, die gibt es, wenn man daneben steht und auf den Schlüssel drückt und den Schlüssel auch hält. Aber das ist etwas anderes, als zum Parkhaus hinzufahren und zu sagen: „Bitte parken!“ Also so eine Art elektronisches Valet-Parking.

Dann kommt noch die andere Seite dazu, etwa dass im städtischen Bereich an der Infrastruktur gearbeitet wird. Da geht es zum Beispiel um spezielle Fahrspuren und Signalisierung. Das macht es dann natürlich um einiges einfacher, als in der Innenstadt von Wien vollautomatisch herumzufahren.

Und was sind die Timelines für die einzelnen von dir erwähnten Punkte?

Die sind schon sehr klar. Beim Thema „Highway Pilot“ wollen wir 2021, 2022 soweit sein. Valet-Parking wird es in bestimmten, kartographierten Parkhäusern, die möglicherweise eigene Bereiche dafür haben, auch in dem Zeitraum geben. Von da an wird man sich Schritt für Schritt weiterbewegen.

Das heißt, das komplett selbstfahrende Auto…

…ist noch weiter weg.

Mindestens fünf Jahre?

Ich schätze schon. Mindestens.

Auf dem „The Autonomous“-Event in der Wiener Hofburg ist auch viel über das Thema Collaboration gesprochen worden. Auf welchen Ebenen sollten welche Player zusammenarbeiten?

Aktuell sieht man, dass wir langsam über den Hype Cycle hinwegkommen und ein gewisser Reality Check eintritt. Gleichzeitig sind die Investitionen gigantisch. Wir sprechen hier von Milliardensummen, die bewegt werden müssen, um beim Thema Sicherheit zu einem State of the Art zu kommen, bei dem autonome Autos wirklich besser sind als menschliche Fahrer. Da ergeben sich eine ganze Reihe von Themen, wo Collaboration sehr viel Sinn macht.

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Das beginnt bei der Software-Architektur, wo man z.B. Fahrdaten und Corner Cases untereinander teilen kann und damit gewisse Tool-Standards schaffen kann. Im Luftfahrtbereich haben sich bei der Elektronik ja auch einige Sicherheitsarchitekturen, Prozesse und Absicherungsmethoden durchgesetzt. Es ist eine notwendige Voraussetzung, so einen State of the Art zu schaffen, um einen wirklich hohen Sicherheits-Level zu erreichen, damit das autonome Fahren auch Akzeptanz findet.

Welche Rolle spielen Startups in diesem Ökosystem der Collaboration?

Prinzipiell glaube ich, dass es auch für Startups sehr viele Möglichkeiten gibt, hier eine Rolle zu spielen. Wir sind ja auch einmal eines gewesen. Wir haben vor etwas mehr als 20 Jahren ganz klein begonnen. Es gibt viele Fragestellungen, bei denen neue, innovative Ideen relevant sind. Das gesamte Thema AI und Safety ist noch ein sehr offenes Feld.

Und wie sieht eure Zusammenarbeit mit Samsung (Anm. Bestandsinvestor) konkret aus?

Mit Samsung haben wir ein sehr gutes Arbeitsverhältnis. Das Unternehmen ist ja zum einen ein Chip-Hersteller, zum anderen gehen sie jetzt in den Automobil-Bereich. Wir haben da mit unserer Safety-Plattform MotionWise eine Zusammenarbeit.

Abschließend: Welche Chancen hat Österreich, sich als Standort im Bereich Autonomous Driving zu etablieren?

Da muss man ganz klar differenzieren. Nachdem wir hier in Österreich nicht einmal einen Fahrzeughersteller haben, werden wir nie eine Komplettlösung anbieten. Aber es gibt extrem viel Raum, in bestimmten Segmenten bzw. auf bestimmten horizontalen Ebenen auch Marktführerschaft zu erlangen. Das ist natürlich auch unser klares Ziel mit unserer Plattform MotionWise. Das haben wir noch nicht erreicht, aber wir sind gut unterwegs.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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