Partnerschaft Automatisiertes Fahren: Bosch und Cariad arbeiten an KI-basierten Software-Stack

Im Rahmen ihrer Automated Driving Alliance entwickeln Volkswagen-Tochter Cariad und Automobilzulieferer Bosch ihren Software-Stack für das automatisierte Fahren nach SAE-Level 2 und 3 durch Einsatz von künstlicher Intelligenz weiter. Dafür bauen die Partner ihre bisherigen Ansätze um neue KI-Methoden aus.

„Daten und KI sind der Schlüssel, wenn es darum geht, automatisierte Fahrsysteme in großem Maßstab und zuverlässig auf die Straße zu bringen”, erklärt Mathias Pillin, CTO bei Bosch Mobility. Die Automated Driving Alliance will daher noch umfassender auf künstliche Intelligenz setzen.

Die beiden Partner – Automobilzulieferer Bosch und Volkswagens Software-Tochter Cariad –wollen das automatisierte Fahren für private Autofahrer verfügbar machen und das nicht nur für das Premiumsegment. Der Fahrer soll mit den neuen Fahrfunktionen zukünftig in verschiedenen Fahrsituationen die Hände vom Lenkrad nehmen können. Die ersten Implementierungen in Erprobungsflotten liegen vor, die nun täglich mit großen Datenmengen systematisch trainiert und weiterentwickelt werden. Ab Mitte 2026 steht dann ein Software-Stack für die Applikation in Serienprojekte zur Verfügung.

Die automatisierten Fahrfunktionen sind für die Software-defined-Vehicle-Architektur im Volkswagen Konzern vorgesehen; allerdings wird Bosch die skalierbare Lösung auch anderen Herstellern weltweit zur Verfügung stellen.

KI spielt von Beginn an wichtige Rolle

Die Unternehmen setzen seit Beginn ihrer Kooperation auf künstliche Intelligenz, zum Beispiel für die Objekterkennung. Mittlerweile kommt KI entlang der gesamten Software-Technikkette zum Einsatz: von der Objekterkennung über die Entscheidungsfindung bis hin zur Umsetzung in die automatisierte Steuerung von Antrieb, Lenkung und Bremse. Die automatisierten Fahrfunktionen basieren zukünftig auf einer durchgängigen End-to-End-KI-Architektur. Im Mittelpunkt steht die Technologie, wie sie aus generativen KI-Anwendungen bekannt ist. So wie Sprachmodelle komplexe semantische Zusammenhänge verstehen, kann der neue KI-Stack der Automated Driving Alliance urbane Verkehrsszenarien analysieren. Er kann aktuelles und potenzielles Verhalten von Verkehrsteilnehmern aus unterschiedlichen Sensormodalitäten antizipieren.

Die End-to-End-Entwicklung aller Technologieelemente mit eigenem Quellcode und geistigem Eigentum bildet die Basis der Entwicklungspartnerschaft. So ist eine vollständige technische Kontrolle des Quellcodes mit klaren Standards zu Datenschutz, Security, Fahrsicherheit und Transparenz möglich. Darüber hinaus lassen sich durch Quellcode-Optimierung Neuheiten agil und schnell erzeugen und auszuliefern. Die Entwickler gestalten die Architektur so, dass Entscheidungen und Handlungen der KI sicher, nachvollziehbar und erklärbar bleiben.

Der Software-Stack schafft zudem eine Basis für die mögliche Integration multimodaler KI-Ansätze, die visuelle und sprachliche Informationen miteinander verknüpfen. Vision-Language-Action-Ansätze (VLA) können logisches Denken und Handeln von Menschen imitieren. Ein solcher Einsatz trägt dazu bei, das Training effizienter zu gestalten und komplexe Verkehrssituationen besser zu verstehen. VLAs können etwa dabei helfen, versteckte Risiken während der Fahrt zu entdecken und darauf entsprechend zu reagieren.

Validierungsflotte im öffentlichen Straßenverkehr

Der KI-Stack soll nach Aussagen der beiden Partner das automatisierte Fahren nach Level 2 und 3 noch robuster machen. Bis zur Serieneinführung Mitte 2026 will man seine Leistungsfähigkeit durch kontinuierliches Sammeln enormer Datenmengen beständig verbessern. Eine Test- und Validierungsflotte im öffentlichen Straßenverkehr ist dafür unabdingbar. Beide Unternehmen testen zusammen die Fahrfunktionen im öffentlichen Straßenverkehr in Europa, Japan und den USA. Die Entwicklung erfolgt datengetrieben, wodurch die Software mehrfach täglich mit neuen Updates und Optimierungen am Quellcode in die Testfahrzeuge eingespielt werden kann.

Die Technik ist bereits in Testfahrzeugen wie dem ID.Buzz und dem Audi Q8 im Einsatz. Allein in diesem Jahr werden zusätzliche Testfahrzeuge im dreistelligen Bereich mit einem umfassenden Sensorset ausgestattet, um qualitativ hochwertige Daten zu sammeln. Diese Daten dienen der weiteren Optimierung des KI-Stacks und der Analyse komplexer und seltener Fahrsituationen. (se)

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