Fahrerassistenz Tesla kämpft für sein FSD in China mit vier Konkurrenztechnologien

Tesla will seine neue Version des Fahrassistenz-Systems FSD noch in diesem Jahr in China auf die Straße bringen. Die Zulassung sei nun für das dritte Quartal 2026 angepeilt, wie Vaibhav Taneja, Finanzvorstand des US-Autobauers, der Nachrichtenagentur Reuters mitteilte. Sicher ist diese Timeline allerdings immer noch nicht.

Konzernchef Elon Musk hatte zu Jahresbeginn gesagt, er rechne schon im Februar mit dem grünen Licht aus Peking, berichtete das chinesische Autoportal CNEVPOST Ende April. Daraus wurde nichts. Jetzt also hofft man bei Tesla auf das dritte Quartal 2026.

Gleichzeitig entwickelt sich die Fahrassistenztechnologie bei Teslas Konkurrenten in China in verschiedene Richtungen. Vier unterschiedliche technologische Routen sind derzeit auf dem chinesischen Markt zu beobachten, wie die chinesische Autozeitung Zhongguo Qichebao kürzlich in einer ausführlichen Analyse beschrieben hat.

Ohne Lidar und Radar

Der erste Weg ist Teslas eigener Ansatz, ein sogenanntes „reines-Vision- End-to-End-Modell“. Das System verzichtet auf Lidar und Radar, stützt sich allein auf Kameras und reicht die Daten ohne klassische Zwischenschritte direkt an ein neuronales Netz weiter, das die Fahrentscheidungen trifft. Die Vorteile dieses Ansatzes sind vergleichsweise niedrige Kosten, eine schnelle Daten-Iteration über Teslas weltweite Flotte hinweg und eine Fahrweise, die menschliches Verhalten recht gut nachahmt. Die Schwächen sind ebenfalls bekannt. Bei schlechten Sichtbedingungen wie Nebel oder Starkregen geraten Kamerasysteme schnell an ihre Grenzen. Und die Entscheidungen des Netzes sind für nationale Aufsichtsbehörden kaum nachvollziehbar.

Multi-Sensor-Fusion

Der zweite in China populäre Weg ist die Multi-Sensor-Fusion in Verbindung mit einem „World Model“, also einem KI-Modell, das aus den Sensordaten eine Art digitale Repräsentation der Außenwelt aufbaut. Prominentester chinesischer Vertreter dieses Ansatzes ist der Technologiekonzern Huawei. Lidar, Radar und Kameras liefern dabei parallel ihre Signale, die das System anschließend zu einem kohärenten Bild zusammensetzt. Vorteile sind hier eine hohe Sicherheit auch bei schlechter Sicht, eine starke Vorhersagefähigkeit und die Kompatibilität mit den Anforderungen der chinesischen Aufsichtsbehörden, die mehrere unabhängige Sensorquellen als zusätzliche Redundanz schätzen. Der Preis für diese Lösung sind aber höhere Hardware-Kosten und höhere Rechenanforderungen.

Vision-Language-Action-Architektur

Der dritte Weg ist die Vision-Language-Action-Architektur, kurz VLA. Ein prominenter Vertreter dieses Ansatzes ist das chinesische Tech-Unternehmen XPeng. Bei VLA werden Sprache und Wahrnehmung in den Entscheidungsprozess integriert. Vereinfacht gesagt, kann das System sprachlich beschreiben, was es sieht, und auf dieser Basis Entscheidungen treffen.

Vorteile dieses Ansatzes sind relativ geringe Reaktionszeiten und ein effizienter Verkehrsfluss in komplexen Situationen. Die zentrale Schwäche ist die typische Black-Box-Problematik moderner KI-Systeme. Wer das Fahrzeug zertifizieren oder im Schadensfall den Hergang rekonstruieren muss, hat es schwer.

Bird’s-Eye-View

Der vierte Weg ist der modulare BEV-Ansatz. BEV steht in diesem Fall für „Bird’s Eye View“, also eine aus Sensordaten rekonstruierte Vogelperspektive auf das Verkehrsgeschehen. Unter Fachleuten gilt dieser Ansatz mittlerweile als „klassisch“. Wahrnehmung, Planung und Steuerung sind hier sauber voneinander getrennt. Jedes Modul lässt sich einzeln testen, beurteilen und gegebenenfalls austauschen. Das schafft Stabilität und Nachvollziehbarkeit.

In komplexen urbanen Verkehrssituationen aber, etwa zur Shanghaier Hauptverkehrszeit mit Lieferrollern, Fußgängern und unberechenbar querparkenden Lieferwagen, stößt der modulare Ansatz bisweilen an seine Leistungsgrenzen.

Parallele Existenz aller Ansätze

Wahrscheinlich werden mehrere dieser vier Wege auf Dauer parallel existieren, vermuten chinesische Marktbeobachter. End-to-End-Systeme dürften allerdings an Bedeutung gewinnen, je höher die Automatisierungsstufe wird. Zugleich nähern sich World Models und VLA-Modelle technologisch immer stärker an. Die geltende Regulierung in der Volksrepublik bevorzugt derzeit klar die Multi-Sensor-Ansätze. Ob ein einzelner Hersteller den Massenmarkt für autonomes Fahren gewinnt, wird aber wohl vor allem davon abhängen, ob er es schafft, die Hardware-Kosten weit genug zu drücken.

Langsame Erholung des Geschäfts

Während der Wettbewerb um die beste Architektur anhält, geht es bei Teslas Geschäft in China und in Europa wieder bergauf. Die Verkäufe der in Shanghai produzierten E-Autos der Amerikaner stiegen im April 2026 im Jahresvergleich um 36 Prozent, zeigen Daten des chinesischen Pkw-Verbands.

Die Auslieferungen aus Teslas Werk in Shanghai, einschließlich der Exporte nach Europa und in andere Märkte, summierten sich auf 79.478 Einheiten. Das ist zwar ein Rückgang von 7,2 Prozent gegenüber dem Vormonat März, liegt aber deutlich über dem Vorjahresniveau. Tesla stabilisiert sich damit auf seinen beiden wichtigsten Märkten außerhalb der USA, nachdem das Unternehmen zuvor deutliche Marktanteilsverluste hinnehmen musste.

In Schweden, Frankreich und Dänemark zogen die Verkäufe von Tesla im April weiter an, zeigen verschiedene Berichte. Die Nachfrage nach batterieelektrischen Fahrzeugen sei durch die infolge des US-Iran-Konflikts und der Krise in der Straße von Hormuz gestiegenen Ölpreise spürbar belebt worden, schreiben Analysten. Tesla profitiert davon. Die Erholung kommt nach einer schweren Phase, in der Tesla 2025 fast die Hälfte seines europäischen Marktanteils verloren hatte.

Regulatorische Probleme

Mit der Zulassung der nächsten FSD-Version hapert es indessen nicht nur in China. Auch in Europa stößt das Tesla-System auf Skepsis der Aufsichtsbehörden. Reuters zitiert aus nicht veröffentlichten E-Mails europäischer Regulierungs-Insider aus den Niederlanden, Schweden, Finnland, Dänemark und Norwegen. Die Behörden monieren diesen internen Briefen zufolge, dass das Tesla-System dazu neige, Geschwindigkeitsbegrenzungen zu überschreiten. Auch sei es bei winterlichen Straßenverhältnissen nicht zuverlässig genug und auch Sicherheitsfunktionen ließen sich aushebeln, so Reuters.

Tesla schlägt sich also auf seinen beiden wichtigsten Auslandsmärkten weiterhin gleichzeitig mit regulatorischen Problemen herum, während die chinesische Konkurrenz mit ihren eigenen Architekturen, riesigen heimischen Datenmengen und einer alles in allem wohlwollenden Aufsicht in Peking die nächsten Schritte vorbereitet.

Tesla braucht das nun beantragte Update seiner Fahrassistenz nicht nur aus Marktgründen. Letztlich ist die schiere Datenmenge, die auf der Straße gesammelt werden kann, der entscheidende Wettbewerbsfaktor. Je größer die Fahrzeugflotte und je umfangreicher der Datenpool, desto leistungsfähiger kann das System werden. Tesla hat hier derzeit noch Vorteile. Die chinesischen Anbieter holen aber auf ihrem großen Heimatmarkt Monat für Monat weiter auf. (se)

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