Mit dem anhaltenden Wachstum autonomer Fahrzeugsysteme Schritt halten

Die Automobilindustrie strebt nach einer höheren Stufe des autonomem Fahrens. Mit ADAS (Advanced Driver-Assisted Systems) als Sprungbrett entwickelt sich die Technologie von grundlegenden Fahrerassistenzfunktionen zu fortschrittlicheren Funktionen, wobei einige Fahrzeuge in bestimmten Szenarien ein höheres Maß an Automatisierung bieten.

Unternehmen, die diese selbstfahrenden Systeme entwickeln, sei es von traditionellen Automobilherstellern oder Technologie-Start-ups, haben jedoch erhebliche Ausgaben für die Markteinführung dieser Technologie getätigt. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen kosteneffizienten, kontinuierlichen Lernprozess ermöglichen können, um die Bereitstellung sicherer und konformer autonomer Technologien zu beschleunigen.

Welchen wirtschaftlichen Mehrwert werden autonome Fahrzeuge generieren?

Im Wettbewerb um den Markt für autonomes Fahren, insbesondere bei Privatfahrzeugen, messen sich traditionelle Automobilkonzerne, Technologiefirmen und neue Marktteilnehmer in einem dynamischen Umfeld. Dieser Wettbewerb treibt Innovationen und Investitionen in Forschung und Entwicklung voran, wobei Ride-Hailing- und Ride-Sharing-Dienste eine wichtigere Rolle spielen werden.

Obwohl Marktdynamiken wie Preisstrategien und Wettbewerbspositionierung die Umsatzströme beeinflussen werden, deuten Prognosen darauf hin, dass ADAS und autonome Fahrzeugsysteme (AV) bis 2035 Umsätze von bis zu 400 Milliarden US-Dollar generieren könnten.

Welche Bedeutung hat Software für die Entwicklung von ADAS und autonomen Fahrzeugen?

Während sich das Umsatzpotenzial für autonomes Fahren im privaten Pkw-Segment weiter entwickelt, steht eines fest: Die Technologie für autonome Autos erfordert massive Investitionen in Forschung, Entwicklung und Erprobung. Durch den Einsatz fortgeschrittener Computertechnologien, darunter ADAS und autonomes Fahren, entwickeln sich Autos zu komplexen, vernetzten Computersystemen, was die Fahrzeugleistung, -sicherheit und -effizienz erheblich verbessert. 

Dies erschließt neue Potenziale für Innovation und Optimierung durch Software-Aktualisierungen sowie die Förderung technologischer Fortschritte in Bereichen wie Sensorik, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Der Softwarebedarf für ADAS- und AD-Software wird wahrscheinlich jährlich um 11 % steigen.

Autonome Fahrzeuge sind auf miteinander verbundene Subsysteme angewiesen, um einen nahtlosen und effizienten Betrieb zu ermöglichen und sicherzustellen, dass verschiedene Komponenten nahtlos interagieren. Software spielt eine Schlüsselrolle als das Gehirn des Fahrzeugs, das die Umgebungswahrnehmung, Entscheidungsfindung und Bewegungssteuerung ermöglicht. Die Vernetzung dieser Subsysteme verbessert die Fähigkeit des Fahrzeugs, seine Umgebung wahrzunehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und präzise Steuerungsaktionen auszuführen.

Neben der Bewältigung neuer Herausforderungen bei der Entwicklung komplexer Systemsysteme sind regulatorische Rahmenbedingungen ausschlaggebend für die Entwicklung der Marktprognosen. Regierungen entwickeln derzeit Richtlinien für die Erprobung und den Einsatz autonomer Fahrzeuge, um Haftungsfragen zu klären und die Sicherheit dieser Technologie zu gewährleisten. Die regulatorische Landschaft ist von Region zu Region unterschiedlich und kann sich auf die Geschwindigkeit der Einführung, die öffentliche Wahrnehmung und die Akzeptanz autonomer Fahrzeuge auswirken.

Schließlich müssen sich Automobilunternehmen nicht nur darauf konzentrieren, ihre Entwicklungsprozesse an die neuen technologischen Anforderungen anzupassen, sondern auch Vertrauen in die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Technologien aufbauen, um die Verbraucherakzeptanz positiv zu beeinflussen.

Herkömmliche Entwicklungsprozesse werden den neuen Anforderungen nicht gerecht

Obwohl die Entwicklung autonomer Fahrzeuge eine komplexe, fachübergreifende Aufgabe darstellt, die zahlreiche technologische, regulatorische und gesellschaftliche Aspekte berücksichtigen muss, sind die Vorteile unbestreitbar. Experten glauben, dass autonome Fahrsysteme die Zukunft des Verkehrs verändern könnten, indem sie durch menschliches Versagen verursachte Unfälle vermeiden, Emissionen senken, Verkehrsstaus reduzieren und die Mobilität verbessern. Herkömmliche Entwicklungsprozesse für ADAS und AV können den neuen Anforderungen allerdings nicht standhalten.

• Unfähigkeit, die beste Architektur innerhalb der Einschränkungen Ihres Systems zu entwickeln
• Unfähigkeit, Ihr ADAS- und AV-System mit Zuversicht abzumelden
• Unfähigkeit, pünktlich, schnell und innerhalb des Budgets zu liefern
• Nichterfüllung von behördlichen Vorschriften oder von Verbrauchererwartungen
• Risiko von Problemen mit der Systemleistung, Rückrufen oder rechtlicher Verfolgung

Wenn also herkömmliche Prozesse nicht funktionieren, wie können Sie dann vertrauenswürdige und konforme ADAS- und AV-Systeme liefern, die unter möglichst vielen unterschiedlichen Bedingungen effektiv funktionieren?

Siemens-Lösungen: Ihr Weg zu schnellerer Entwicklung vertrauenswürdiger autonomer Technologien

Autonome Fahrzeuge und Funktionen können nur dann eingesetzt werden, wenn sie sicher, geschützt und zertifiziert sind. Mit einer individuell angepassten Lösung unterstützt Siemens Sie bei der Innovation, Optimierung und Validierung Ihrer Konstruktionen. Mit unseren leistungsstarken Tools können Sie den funktionalen digitalen Zwilling, Simulation, reale Aufzeichnungen und unsere patentierte Methodik für das Erstellen kritischer Szenarien nutzen, um die Bereitstellung eines sicheren, leistungsstarken und vorschriftenkonformen autonomen Fahrzeugs zu beschleunigen.

Mit den Lösungen von Siemens können Sie die Entwicklung, Prüfung und Zertifizierung von autonomen Fahrzeugen und Systemen beschleunigen, Fahrszenarien aufzeichnen und vor Ort so organisieren, dass jederzeit Zugriff auf die Informationen besteht. Anschließend können Sie die Parameter in der virtuellen Welt anpassen, um Ihre Datenbank schnell zu erweitern und einen funktionsfähigen digitalen Zwilling zu erstellen. Dieser umfasst Modelle, Sensoren und Szenarien und erfordert eine domänenübergreifende Simulation zur Integration Ihrer Hard- und Software. Abschließend können Sie durch die Kombination von realen und simulierten Tests gewährleisten, dass die Sensoren Ihres Fahrzeugs in jeder Situation optimal funktionieren und reagieren.