30.11.2020

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

Am A1 IoT Day erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, wie sein Team smarte Sensoren zur Optimierung der Fahrzeuge nützt.
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Toto Wolff ist zu Gast beim A1 IoT Day.
Toto Wolff war zu Gast beim A1 IoT Day. (c) Sebastian Kawka
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Auf dem A1 IoT Day am 23. 11. 2020 drehte sich alles um das Internet der Dinge, also um vernetzte Geräte – vom Wearable bis zur smarten Fabrik. Dass auch der Rennsport vernetzt ist, erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, in einem Interview zu digitalen Entwicklungen im Rennsport.

Hunderte Sensoren in einem Rennwagen

Die Formel 1 ist eine der schnellsten und technologisch fortschrittlichsten Sportarten der Welt – ein Sekundenbruchteil kann bereits zwischen Erfolg und Niederlage entscheiden. Um in der vordersten Reihe mitspielen zu könne, bedarf es also eines perfekten Zusammenspiels von Menschen und Maschine.

In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 (bei Testfahren sogar über 1000) im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden. Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.

Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.

Schnelle Autos – schnelle Daten

Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren. Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“

Bei den Trainings und Testfahren geht es darum, zu lernen, wie Wolff sagt: Also die Erkenntnisse aus dem Simulator zu verifizieren. Im Qualifying hingegen geht es um Live-Daten – unter anderem für die die Sicherheit des Fahrers und alle Systeme, die das Auto lahmlegen könnten, wie etwa Cooling, Elektrik, Hydraulik und diverse Systeme rund um den Motor.

Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten. Hier werden Daten aus rund 10.000 historischen Rennen mit den Entscheidungen auf der Strecke abgeglichen.

Über Nacht wird weiter trainiert

Insgesamt arbeiten rund 2000 Mitarbeiter an den zwei Motorsport-Standorten in England, die an zwei Fahrzeugen arbeiten. Diese sind unter anderem in das Design, die Entwicklung und die Produktion der Fahrzeuge involviert. Auf der Rennstrecke arbeiten jeweils maximal 80 Menschen für das Team, davon rund 40 im Engineering. Jeweils 40-50 Leute arbeiten zusätzlich remote an den beiden Standorten.

Über Nacht sitzen dann Simulator-Fahrer mit den Performance Engineers im Simulator, um zu verstehen, was am Vortag passiert ist und wie man das Setup für den nächsten Tag optimieren kann. Die Rennfahrer können also mit dem dem arbeiten, was über Nacht ausgearbeitet wurde.

Mensch und Maschine: Ein Dream-Team

Wer ist also wichtiger, der Rennfahrer oder das Netzwerk dahinter? „Das eine geht nicht ohne das andere“, sagt Wolff: Der talentierteste Fahrer kann ohne ein gutes Auto nicht gewinnen, und umgekehrt genauso. Es ist also Beides notwendig – wie in einem Unternehmen, wo es um jede einzelne Stelle geht, die zur Gesamtperformance beiträgt. Ebenso ist wichtig, dass Mensch und Maschine zusammenspielen, sagt Wolff: „Denn nur so bist du siegfähig.“

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Daniel Cracau Founding Director Outreach & Start-ups der IT:U | (c) brutkasten / Dervisevic
Daniel Cracau ist Founding Director Outreach & Start-ups der IT:U | (c) brutkasten / Dervisevic

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 Aufbrechen erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Eigentlich, erzählt er, hatte er sich eine berufliche Auszeit vorgenommen, als die IT:U Anfang 2025 bei ihm angeklopft habe. Dort habe man einen „Macher, nicht nur einen Verwalter“ für die Schnittstelle zur Wirtschaft gesucht. „Ich habe mich mit einem radikalen Konzept beworben und gleich klargestellt, dass ich meinen eigenen Kopf habe und Unbequemes anspreche.“ Das Konzept wurde angenommen, Cracau trat im Sommer seinen Dienst an. „It’s my project. I love it, und seitdem bin ich all-in“, sagt er heute.

„Ein System, das sich permanent verändern kann“

Der Reiz der IT:U liege darin, dass sie als öffentliche Hochschule komplett neu errichtet werde, ohne verkrustete Legacy-Probleme. Ziel sei es, zu beweisen, dass man eine moderne Universität von Anfang an richtig konzipieren könne. Das bedeute vor allem auch Wandlungsfähigkeit: „Auf die Frage, wie die IT:U in 15 oder 20 Jahren aussehen wird, antworte ich: ‚Ich weiß es nicht, aber ich weiß, dass sie auf jeden Fall nicht so aussieht wie heute.‘ Ich glaube, das ist auch der Kern dieses ganzen Projekts: diese Fähigkeit, sich an die Realität der Welt anzupassen.“ IT-Fakultäten an etablierten Universitäten könnten diese Agilität in der vorhandenen Struktur nicht erreichen. „Und wenn wir jetzt kein System bauen, das sich permanent verändern kann, ist die IT:U in zehn Jahren auch veraltet“, so Cracau.

Dieses Umfeld ziehe auch „Rebels“ an, die Dinge neu denken wollen – sowohl bei den Lehrenden als auch bei den Studierenden. „Masterstudierende, die sich trauen, in ein Studium einzusteigen, das keine Referenz hat, haben dieses Pionier-Gen“, ist Cracau überzeugt. Und das brauche man auch für Spinoffs. Auch dass Englisch die offizielle Sprache an der IT:U ist, ziehe eine tendenziell gründungsaffine Zielgruppe an: „Die Ausgründungsrate bei internationalen Studierenden ist bis zu fünfmal höher“, so Cracau.

Gelernt wird an der IT:U projektbasiert in Kleingruppen direkt an Technologien wie Robotik und KI. Das Ziel sei die Verschmelzung von technischer Expertise und Future Skills. Dabei müsse man einem Problem erst interdisziplinär auf den Grund gehen, bevor man es lösen könne. Cracau: „Gründerinnen und Gründer suchen sich ihre Probleme, gehen mit offenen Augen durch die Welt und beißen sich dann an etwas fest, das sie wirklich interessiert.“ Dennoch dürfe man sich beim Thema Ausgründungen keinen Illusionen hingeben: „Die Vorstellung, dass man jede beliebige Forschende oder jeden beliebigen Forscher zu Gründerinnen und Gründern ausbilden kann, ist romantisch.“

Und aktuell befinde sich die IT:U auch noch in einer Bringschuld, die einen zentralen Punkt in der öffentlichen Spinoff-Debatte betrifft: „Wir arbeiten noch an unserer IP-Policy. Die wollen wir Schritt für Schritt aufbauen“, sagt Cracau. Das Ziel sei dabei klar: Sie soll „maximal gründungsfreundlich“ werden. Und er spricht auch das zweite Großthema rund um universitäre Ausgründungen an: den Zugang von Universitäten zu Unternehmensanteilen. „Wenn die Universität früh mit einem hohen Anteil – sagen wir: zehn Prozent – und Mitspracherecht reingeht, killt das die Erfolgschancen des Spinoffs“, warnt Cracau. Internationale Vorbilder wie die ETH Zürich und die TU München mit UnternehmerTUM würden zeigen, dass flache Beteiligungsstrukturen besser funktionieren. „Der Mehrwert kommt langfristig über erfolgreiche Alumni zurück, die das Ökosystem unterstützen“, so Cracau.

Kooperationen im Zentrum

Um angehende Gründer:innen ganz konkret zu fördern, setzt die IT:U auf Begleitung ab Tag eins bereits in der „Welcome Week“. Ausgründen sei „nicht nur eine Möglichkeit, sondern es wird proaktiv gefördert“. Neben dem Aufbau einer eigenen finanziellen Anschubförderung soll im nächsten Jahr ein „Startup Partner“ als erster Ansprechpartner an Bord kommen. „Diese Person muss echte Gründungserfahrung mitbringen, um ein authentischer und kompetenter Begleiter zu sein“, betont Cracau. Den entscheidenden Hebel sieht er letztlich in der Praxisnähe: „Der absolut größte Breaking Point ist Go-to-Market. Durch das projektbasierte Arbeiten an realen Industrieaufgaben ist die Basis für den Marktstart von vornherein viel besser.“ Diese Industriekooperation passiert etwa in einem kürzlich eröffneten gemeinsamen Labor mit Infineon Austria.

Als Vision skizziert Cracau ein noch größeres Ziel: „Letztlich soll der Mehrwert der IT:U darin bestehen, nicht nur Graduates hervorzubringen, die direkt in die Wirtschaft gehen, sondern auch als Anker im Ökosystem für eine Gründungswelle zu stehen und diese institutionell zu begleiten.“ Das könne aber nur mit einem breiten Schulterschluss gelingen – nicht nur mit anderen Unis, wie es etwa mit der „Schwester-Uni“ JKU bereits der Fall sei, sondern auch mit Wirtschaft und Industrie: „Wir müssen alle an einem Strang ziehen. Denn am Ende ist ganz Österreich nur ein kleines Ökosystem.“

Die Hochlauf- und Entwicklungskurve bleibe jedenfalls steil und anspruchsvoll. Als entscheidender Meilenstein für den weiteren Erfolg der IT:U gilt die anstehende Wahl der Universitätsführung Mitte 2027.

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AI Summaries

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

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  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
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