16.06.2017

Warum das Apple Car vorerst ein Mythos bleibt

Neue Erfindungen für die Automobilbranche beschäftigen die internationale Startup- und Tech-Branche – so sehr, dass jede Woche zahlreiche Neuheiten, Kooperationen und Nachrichten aufpoppen. Deshalb geben wir euch jede Woche einen Überblick über die wichtigsten News und informieren, wer mit wem was wofür entwickelt.
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Credit: Aristomenis Tsirbas

Kein Apple-Gerücht wurde so heiß diskutiert wie das „Projekt Titan“: Seit 2014 soll der Technologiekonzern einen eigenen Pkw entwickeln. Mehr als 1.000 Mitarbeiter hat CEO Tim Cook der Entwicklung zugeordnet, berichten Insider. Zwischenzeitlich nahmen Beobachter sogar an, dass hinter dem E-Auto-Startup Faraday Future aus Nevada eigentlich Apples Auto-Schmiede steckt. Nachdem Faraday Future mittlerweile seinen ersten Prototypen präsentiert hat, sind diese Spekulationen Geschichte. Und diese Woche äußert sich Cook erstmals offiziell zum Projekt Titan, und beendet zumindest einen Teil der Spekulationen.

Fokus auf die autonome Systeme

„Wir fokussieren uns auf autonome Systeme. Es ist eine Kerntechnologie, die wir als sehr wichtig betrachten”, erklärt der Konzernchef seine Automobil-Pläne. Für ihn ist das Vorhaben „die Mutter aller KI-Projekte” und wahrscheinlich das schwierigste Artificial-Intelligence-Projekt, an dem Apple arbeitet (Bloomberg).

Damit erteilt Cook dem Bau eines Apple Cars zumindest vorerst eine Absage, das Unternehmen will sich vorher auf die Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie konzentrieren. Annahmen darüber, dass sich Apple statt auf Hardware nur auf die Software für selbstfahrende Fahrzeuge konzentriert, gab es schon vergangenes Jahr. So abwegig waren die Gerüchte um das Projekt Titan offenbar nicht. Es könnte also durchaus sein, dass Cook ein Auto bauen wollte, nach zahlreichen Herausforderungen aber den anderen Weg wählte.

Produktion als Herausforderung für die neuen Player

Die Produktion von Fahrzeugen ist komplex, das weiß auch Tesla-CEO Elon Musk. Der Hersteller von Elektroautos kämpft immer wieder mit Verzögerungen bei der Auslieferung. Auch beim neuen Modell 3 könnte das Unternehmen den angestrebten Termin verpassen. Ende 2017 sollen die ersten Wägen rausgehen, Analysten rechnen mit einer Verzögerung bis 2018. Musk schraubt indes die Erwartungen der Käufer zurück und stellt klar, dass das günstigere Modell nicht die technische Ausstattung wie die bestehenden Modelle hat. Und Tesla-Herausforderer Faraday Future befindet sich wie berichtet in finanziellen Schwierigkeiten.

Wissensvorsprung für traditionelle Autobauer

Die fehlende Erfahrung in der Produktion könnte für traditionelle Autobauer ein essentieller Wissensvorsprung sein. Die Autoriesen stehen unter Verdacht, nicht so innovationsfreudig wie Technologieunternehmen zu sein. Doch sie können ein wichtiger Partner für Google, Apple, Uber und andere, die autonome Fahrsysteme entwickeln, sein. General Motors, Chrysler, Daimler und andere Konzerne sind mit den Tech-Playern bereits strategische Partnerschaften eingegangen.

Technologieanbieter fokusieren sich auf die Betriebssysteme

Die aktuellen Geschehnisse am Tech- und Automobilmarkt deuten daraufhin, dass es in Zukunft kein Google Car oder Apple Car geben wird, sondern dass die Technologieanbieter die Betriebssysteme für autonome Fahrzeuge liefern. Wie bei iOS und Android könnte es zwei große Plattformen geben, die von den Herstellern eingesetzt werden kann – ähnlich wie das bei den Herstellern der mobilen Endgeräte passiert.

Mobilität der Zukunft birgt Chancen für alle

Tesla, Google und Apple haben den europäischen Automobilunternehmen zwar in der jüngeren Vergangenheit einen Tritt in den Hintern verpasst, um sich endlich mit der Mobilität der Zukunft zu verpassen. Doch sie sollten sich nicht einschüchtern lassen, denn die zum Teil Jahrhunderte lange Erfahrung in der Autoproduktion, vor allem in Massen, ist ihr größtes Asset.

Das Apple Car bleibt vorerst ein Mythos, ist aber nicht ganz ausgeschlossen. Als eines der wertvollsten Unternehmen der Welt, könnte der Tech-Riese es sich leisten, einen Autohersteller zu übernehmen.  „Wir werden sehen, wohin das führt. Aus Produktsicht sagen wir noch nicht, was wir machen werden”, hält Cook den Traum vom eigenen Auto offen.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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