Automatisiertes Fahren: Bosch und Cariad treiben den KI‑Software‑Stack bis 2026 zur Serienreife

Wie Bosch und Cariad mit KI den nächsten Schritt gehen

Moderne Fahrzeuge verändern sich rasant – nicht mehr allein Motorleistung und Design bestimmen die Schlagzeilen, sondern immer öfter die Digitalisierung auf der Straße. Künstliche Intelligenz hält inzwischen in immer mehr Bereichen der Fahrzeugentwicklung Einzug. Zwei große Namen der deutschen Automobilindustrie, Bosch und Cariad, bündeln ihre Kräfte, um dem automatisierten Fahren in Europa einen entscheidenden Schub zu geben. Ihr gemeinsames Projekt, Teil der sogenannten Automated Driving Alliance, verspricht intelligente Systeme, die Fahrer nicht nur unterstützen, sondern in bestimmten Situationen sogar zeitweise ersetzen können. Doch hinter den Ankündigungen stehen nicht nur Visionen, sondern handfeste technische Entwicklungen, internationale Testreihen und klare regulatorische Hürden.

Von der Assistenz zum teilautonomen Fahren

Bosch und Cariad, die Software-Tochter des Volkswagen-Konzerns, arbeiten gemeinsam an einem vollständig KI-basierten Software-Stack. Ziel ist die Umsetzung hochentwickelter Fahrerassistenzsysteme der Stufen 2 und 3 nach der SAE-Klassifizierung. Während Level 2 noch ständige Aufsicht durch den Fahrer verlangt, erlaubt Level 3 unter bestimmten Bedingungen, die Hände vom Lenkrad zu nehmen und die Aufmerksamkeit zeitweise vom Verkehr abzuwenden. In Deutschland ist der Einsatz solcher Systeme seit 2022 rechtlich möglich, allerdings nur unter engen Rahmenbedingungen, die durch die Straßenverkehrs-Zulassungs-Ordnung (StVZO) und die geltende Fassung der Straßenverkehrsordnung (StVO) definiert sind. Für höhere Verbreitung müssen zudem internationale Regelwerke wie die UN-ECE-Vorschriften umgesetzt werden.

Die Entwickler setzen auf eine End-to-End-KI-Architektur, die von der Umfelderkennung über die Szeneninterpretation bis hin zu Entscheidungen und Steuerbefehlen alle Schritte abdeckt. Neben der Fusion von Kamera- und Radarsensorik spielt hier die prädiktive Analyse eine Schlüsselrolle. Ziel ist, nicht nur auf Verkehrsereignisse zu reagieren, sondern zukünftige Bewegungen von Autos, Radfahrern oder Fußgängern zu antizipieren.

Training im Realverkehr und am digitalen Zwilling

Die Technologie wird aktuell in Flotten von Testfahrzeugen in Europa, Japan und den USA erprobt. Modelle wie der ID.Buzz und der Audi Q8 dienen als fahrende Laboratorien, ausgerüstet mit umfangreicher Sensorik. Allein in diesem Jahr soll die Zahl der Fahrzeuge im Test noch im dreistelligen Bereich steigen. Gesammelt werden dabei Millionen von Kilometern realer Fahrdaten, ergänzt durch synthetische Szenarien im Simulationstest. Diese sogenannten Corner Cases – seltene, aber sicherheitskritische Situationen – liefern entscheidende Erkenntnisse, um Systeme robuster zu machen.

Besonderes Augenmerk liegt auf der kontinuierlichen Verbesserung: Mehrmals täglich können Softwareanpassungen direkt in die Testflotte eingespielt werden. Ein wesentlicher Vorteil der Eigenentwicklung ist die volle Kontrolle über den Quellcode. Dadurch lassen sich Datenschutz- und Sicherheitsstandards im europäischen Sinne umsetzen, ohne auf externe Vorgaben angewiesen zu sein.

Technologie zwischen Vision und Wirklichkeit

Das Konzept des „Software-defined Vehicle“ bildet den Rahmen der Entwicklung. Fahrzeuge werden damit hardwareseitig so ausgelegt, dass künftige Software-Updates tiefgreifende Funktionsänderungen ermöglichen. Für Volkswagen-Modelle ist die Integration der automatisierten Fahrfunktionen ab Mitte 2026 vorgesehen. Bosch plant darüber hinaus, die Technologie auch anderen Herstellern weltweit anzubieten.

Gleichzeitig bestehen klare Grenzen. Der Schritt von Level 2 zu Level 3 bedeutet nicht, dass das Auto in allen Lagen fahrerlos unterwegs sein kann. Komplexe, innerstädtische Situationen, wechselhaftes Wetter oder unklare Verkehrslagen verlangen weiterhin Eingriffsmöglichkeiten des Menschen. Experten verweisen zudem darauf, dass trotz technischer Fortschritte gesellschaftliche Akzeptanz, rechtliche Harmonisierung und Versicherungsfragen noch ungelöst sind.

Sicherheitsaspekte und Kritikpunkt

Befürworter sehen große Potenziale: Reduzierung von Unfällen durch menschliche Fehler, mehr Komfort auf Langstrecken sowie die Möglichkeit, gewonnene Zeit anderweitig zu nutzen. Kritiker warnen hingegen vor einer möglichen Überschätzung der Fähigkeiten. Studien belegen, dass Fahrer in Level‑3‑Systemen oft zu lange brauchen, um nach einer Warnung wieder vollständig die Kontrolle zu übernehmen. Hier wird entscheidend sein, wie verständlich und eindeutig die Systeme mit dem Nutzer kommunizieren.

Bosch und Cariad legen Wert darauf, dass Entscheidungen der KI nachvollziehbar und erklärbar bleiben. Ansätze wie Vision Language Action, die visuelle und semantische Informationen kombinieren, sollen helfen, Verkehrsereignisse ähnlich zu interpretieren wie ein menschlicher Fahrer. Ob diese Technologien im Alltag halten, was im Labor und auf Teststrecken funktioniert, wird sich jedoch erst im großflächigen Einsatz zeigen.

Ausblick: Deutschland im europäischen Wettbewerb

Deutschland gehört aktuell zu den wenigen Ländern weltweit, die bereits einen klaren gesetzlichen Rahmen für automatisiertes Fahren bis Level 4 geschaffen haben, auch wenn Level 4 im Alltag noch nicht umsetzbar ist. Die Entwicklungen von Bosch und Cariad könnten hierzulande wichtige Impulse geben, um Europa gegenüber den starken US- und asiatischen Wettbewerbern zu positionieren. Neben technischer Exzellenz bleibt der Erfolg aber auch von der Geschwindigkeit regulatorischer Anpassungen und vom Vertrauen der Verbraucher abhängig.

Sollten die gesteckten Ziele bis 2026 erreicht werden, wäre dies ein Meilenstein für die heimische Autoindustrie. Die kommenden Jahre werden allerdings zeigen, ob die Verbindung aus KI, umfassender Flottenerprobung und europäischem Rechtsrahmen tatsächlich in der Lage ist, automatisiertes Fahren massentauglich zu machen – oder ob es auf der Zielgeraden am Realverkehr scheitert.