KI frisst das Auto – Warum die deutsche Industrie am Wendepunkt steht (Deep Dive)

00:00:02: Tech, KI und Schmetterlinge.

00:00:03: Ein Podcast von Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarz-Digits.

00:00:08: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Tech, KI und Schmetterlinge.

00:00:12: Dem Podcast von mir, Sascha Lobo, in Zusammenarbeit mit Schwarz-Digits, dem Digitalarm der Schwarzgruppe.

00:00:20: Das Thema heute ist Wieder eine Verlängerung des Themas in der letzten Woche.

00:00:25: In der letzten Woche hatten wir den VDI-Präsidenten zu Gast, der eine tiefe Expertise hat, was autonom fahrende Fahrzeuge angeht.

00:00:34: Und in dieser Woche wollen wir genau dazu einen Deep Dive machen.

00:00:38: Also nochmal richtig tief reinschauen.

00:00:41: Allerdings ein bisschen aufgespreizt, nämlich nicht nur, was autonome Fahrzeuge angeht, sondern eigentlich, was das Automobil insgesamt in Verbindung mit künstlicher Intelligenz angeht.

00:00:51: Grund natürlich ist das, man kann es nicht anders sagen, egal ob man das großartig findet oder nicht so toll, Deutschland ein Autoland ist.

00:01:00: Und dieses Autoland Deutschland, das ist nicht nur eine Basis des Wohlstands.

00:01:06: Denn tatsächlich haben wir mit dem Automobil auch ein Identifikationsprodukt überall auf der Welt.

00:01:13: Will sagen, die deutsche Wirtschaft ist jetzt vielleicht zum gar nicht so großen Teil wie viele Leute glauben.

00:01:20: abhängig vom Automobil.

00:01:23: Es gäbe Szenarien, wo andere Bereiche Maschinenbau, Chemiebau und so weiter und so fort, vielleicht sogar das, was beim Automobil weniger würde, ausgleichen könnten.

00:01:34: Das große Aber ist ein psychologisches Aber, und zwar ein psychologisches Aber über das wir viel zu selten sprechen.

00:01:42: Bei der Börse gibt es diese Binsenweisheit.

00:01:45: Natürlich ist so und so viel Prozent, da kann man es sich eigentlich frei aussuchen, von Börsengeschehen eigentlich Psychologie.

00:01:53: Tatsächlich ist aber eigentlich, wenn man es ganz ernst nehmen möchte, ein sehr großer Teil der Wirtschaftpsychologie.

00:02:02: Man kann ja einfach nicht davon ausgehen, dass Menschen, und zwar sowohl Menschen, die in den Beruf es ist, als auch Privatmenschen, ihre Kaufentscheidung rein rational treffen.

00:02:12: Im Gegenteil, es ist ziemlich gut erforscht, dass bestimmte Kaufentscheidungen nachträglich rationalisiert werden.

00:02:18: Und genau das ist der Hebel, wo Psychologie ansetzt.

00:02:20: Und zwar, at scale, ein sehr großem Maßstab.

00:02:24: Deswegen ist es wichtig, was über eine Milliarde Chinesinnen und Chinesen von deutschen Automobilen denken.

00:02:30: Deswegen ist es wichtig, wie das Image des deutschen Automobils und der größten Marken zum Beispiel in den Vereinigten Staaten wahrgenommen wird und überall auf der ganzen Welt.

00:02:40: Und das wiederum bedeutet, dass die deutsche Wirtschaft eben nicht nur im reinen Umsatz abhängig ist vom deutschen Automobil, sondern das Gefühl, was kann Deutschland, was macht Deutschland?

00:02:53: Wollen wir eine deutsche Maschine importieren?

00:02:55: Ja oder nein?

00:02:56: Dass das zwar im Detail von ganz vielen Faktoren abhängt, z.B.

00:02:59: von Präzisionen, von Sorgfalt, von Preis, von den Erfahrungen, die man gemacht hat, von der Kundenbeziehung und so weiter und so fort.

00:03:05: Dass aber im Hintergrund immer ein Gefühl lauert, kann diese Volkswirtschaft etwas, sind die weit vorne ja oder nein.

00:03:13: Das mag nicht der einzige Faktor sein, vollkommen klar.

00:03:16: Aber in dieser Perspektive ist es für Deutschland gesamtökonomisch sehr relevant.

00:03:23: Wie werden deutsche Autos wahrgenommen?

00:03:25: Und da kann man relativ eindeutig sagen, bis vor ganz kurzer Zeit war es vollkommen klar, dass deutsche Automobile in ganz vielen Details die Technologieführerschaft innehatten und haben.

00:03:36: Da gab es nicht nur ganz klare Beweise dafür, zum Beispiel was die Qualität von Motoren angeht, was die Zuverlässigkeit angeht oder was einzelne Erfindungen angeht.

00:03:45: Der Airbag wird immer so hervorgehoben und eine Reihe von anderen Erfindungen.

00:03:49: Aber diese Technologieführerschaft, die steht zunehmend in Frage und der Hintergrund ist natürlich vollkommen klar, die Digitalisierung, die digitale Vernetzung und die Verschiebung, über die wir heute eben auch sprechen wollen.

00:04:01: Denn Auto plus KI, das kommt nicht besonders überraschend, vorsichtig gesagt.

00:04:06: Das, was dahinter steht zwischen dieser Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und dem Automobil, eigentlich sogar dem Prinzip der Mobilität, das was dahinter steht, ist ein Prozess, der sich schon lange ankündigt.

00:04:19: Es geht um die Verschmelzung der digitalen Welt und des Automobils und der Mobilität.

00:04:26: Und diese Verschmelzung, die bedeutet im Prinzip, dass früher, ausgehend vom zwanzigsten Jahrhundert, Automobile als dingliche Ingenieursmeisterwerke galten.

00:04:37: Da war das Spaltmaß, die wichtigste Einheit, die man sich vorstellen konnte, weil Spaltmaß dafür stand, Präzision, vielleicht sogar Perfektion auf jeden Fall aber Sorgfalt in die Maschinerie zu bringen.

00:04:49: Und Sorgfalt und zu wissen, was man tut, ist ein sehr wichtiger Faktor dafür, nicht nur auf dieser Basis Innovationen zu bringen, sondern auch sowas wie Zuverlässigkeit oder Sicherheit überhaupt erst sinnvoll einsetzen zu können, gerade im automobilen Bereich, wo eine Maschine uns im Zweifel mit zweihundertfünfzig Stundenkilometer über eine Schotterpiste bringen soll.

00:05:09: Sehr leider nur ganz leicht übertrieben.

00:05:12: Aber diese Verschiebung, diese Verschmelzung, die jetzt stattfindet, die bedeutet, dass das dingliche weniger wichtig wird?

00:05:18: und dass das Digitale wichtiger wird.

00:05:21: Das war vorher schon klar.

00:05:22: Es gibt einen einflussreichen Artikel von Marc-Andriesen, einem der Erfinder des Browsers Mosaik, der dadurch reich und später als einer der wichtigsten Venture-Capital-Geber der Welt noch viel reicher geworden ist, der sehr viele der größten Plattformen, sehr viele der größten Digitalunternehmen mitfinanziert hat.

00:05:40: Und dieser Mann hat es in den Jahren des Jahrhunderts des Jahrhunderts des Jahrhunderts des Jahrhunderts geschrieben, Software will eat the world.

00:05:45: Will sagen, Alles wird von der Software übernommen.

00:05:49: Und das bedeutet, wir sind schon seit relativ langer Zeit auf einem Weg, wo praktisch jedes Produkt, was auch nur halbwegs elektrifizierbar und digitalisierbar ist, die Wertschöpfung verschiebt ins Digitale.

00:06:02: Deutschland hat diesen, naja, Prozess leider verschlafen auf ganz vielen Ebenen.

00:06:07: Gleichzeitig ist aber der Prozess der Verdatung und Vernetzung die Grundvoraussetzung dafür, dass wir überhaupt künstliche Intelligenz anwenden können.

00:06:15: In ganz vielen Bereichen kommt KI nicht überraschend, sondern ist einfach nur die nächste Entwicklungsstufe der Digitalisierung, die wir schon vorher beobachten konnten.

00:06:25: Heute sind Automobile vernetzte Softwareprodukte und kein einziges Industrieprodukt vereint so viel Hardware, Software und auch KI nicht nur dabei, wie es erstellt wird, sondern eben auch in der Maschine selbst.

00:06:39: Wer also das Automobil versteht und durchdringt, wo, welche Faktoren nicht mehr nur dinglich, sondern digital geprägt sind, wie darauf dann auch noch KI gesetzt wird.

00:06:48: Wer also diese Transformation des Autos versteht, der beginnt auch die KI-Transformation insgesamt zu verstehen.

00:06:54: So vielschichtig, so vielfältig ist das Automobil.

00:06:58: Gleichzeitig haben wir hier sehr eindeutig aus deutscher Perspektive einen gigantischen Vorteil.

00:07:03: Es ist eine Schlüsselindustrie, wie gesagt, nicht nur ökonomisch, sondern auch wirtschaftspsychologisch.

00:07:08: Aber der weltweite Nimbus hinter deutschen Technologieprodukten ist eng ans Auto geknüpft.

00:07:14: Und das bedeutet, dass wir hier zum Transformationserfolg im automobilen Bereich verdammt sind.

00:07:20: Wir in Deutschland müssen rausfinden, wie KI plus Auto am besten funktioniert.

00:07:26: Sonst wird es deutlich schwieriger, die große KI-Transformationen auch so auszurufen, dass wir irgendwann vielleicht mal wieder Exportweltmeister werden können.

00:07:35: Ein Begriff, der sich irgendwann in den Siebziger, Achtziger, Neunziger Jahren so langsam eingeschlichen hat in das deutsche ökonomische Selbstbewusstsein, der dann irgendwann durch China, sagen wir mal, etwas downgraded wurde auf Vize-Exportweltmeister und der aber seitdem immer so ein bisschen rauf und runter dasteht eher als Mahnung, denn als tatsächlicher Titel.

00:07:56: Natürlich ist Deutschland vom Export abhängig und natürlich kängt das mit dem Automobil zusammen, aber das bedeutet gleichzeitig, dass wir eine Verantwortung haben, die gefühlte Technologieführerschaft im Bereich Automobil aufrecht zu erhalten.

00:08:09: Wenn man sich die Entwicklung anschaut, wie Automobile langsam in Richtung KI gegangen sind, geschlendert könnte man fast sagen, gefahren im Schritttempo, dann fängt viel davon in Deutschland an.

00:08:21: Die frühen zwei Tausender zum Beispiel, da gab es Assistenzphase-Systeme, die noch relativ weit weg waren von klassischer künstlicher Intelligenz.

00:08:29: Künstliche Intelligenz hier gemeint als eine Art digitale Mustererkennung auf Speed.

00:08:35: Da gibt es die Vorgänger-Regel-Algorithmen, wo man sagen muss, da ist noch nicht so viel klassische KI mit dabei, aber das ist die Vorstufe, weil dadurch die Maschine anfangen kann zu reagieren auf Reize aus der Umwelt.

00:08:49: In diese Vorstufe hinein Es ist so, von dem Jahr zwei-tausend neun bis zwei-tausend zwölf die Assistenz weiter ausgebaut worden.

00:08:56: Im Blick war übrigens auch damals schon das selbstfahrende Auto, denn natürlich ist das ein alter Traum, das man sich eine Maschine von A nach B bringt und ich da gar nicht darauf achten muss.

00:09:05: Man muss gut aufpassen, dass dieser Traum einen anderen nicht kanibalisiert.

00:09:10: Und das ist meiner Einschätzung nach in Deutschland häufig passiert, dass man In einem Land, wo eines der wichtigsten Automobilunternehmen BMW nämlich den Claim hat, Freude am Fahren, dass man da vielleicht emotional ein wenig zu sehr an ich steuere das Auto selbst gehangen hat.

00:09:26: Dass man ein bisschen zu viel darauf geachtet hat, wie ist denn die deutsche Fahrkultur?

00:09:30: und weniger darauf geachtet hat, wo könnte denn eine Disruption ansetzen.

00:09:35: Also eine dramatische Veränderung, eine disruptive Veränderung des Mobilitätsmarkts.

00:09:41: Das mag einer der Gründe gewesen sein, warum man in Deutschland, davon werden wir noch hören, sehr früh viele Technologien auf den Weg gebracht hat, die dann aber erst mal zur Seite gelegt zu haben scheint.

00:09:51: Will sagen, wir haben seit den Nullerjahren bis in die Zehnerjahre hinein Fahrassistenzsysteme.

00:09:58: Und da war Deutschland ziemlich früh ziemlich gut dabei bei diesem Fahrassistenzsystem.

00:10:04: Denn Bequemlichkeit war immer eines der wichtigen Markenzeichen von den großen Automobilfirmen, jedenfalls von den Spitzenklassemodellen.

00:10:12: Ab Jahrzehntzehn aber kam eine neue Kategorie von KI, die direkt ins Automobil einbracht, Deep Learning nämlich.

00:10:21: Deep Learning deswegen, weil dahinter eine bestimmte Form von künstlicher Intelligenz steht, die auch heute für den großen Hype zentral verantwortlich ist, neuronale Netze nämlich.

00:10:31: Das heißt nichts anderes, als dass man etwas vereinfacht gesagt die Arbeitsweise eines Computers, dem eines Gehirns anpasst, das neuronale Netz eben.

00:10:41: Und plötzlich, zw.

00:10:41: zwölf, dafür hat übrigens Joffrey hinten den Nobelpreis bekommen, zw.

00:10:45: zwanzig.

00:10:46: Plötzlich, zw.

00:10:47: zwölf merkt man, neuronale Netze sind nicht nur eine Spielerei, wo man denkt, oh, ein wenig mehr Gehirn könnte dem Ganzen vielleicht ein bisschen mehr Power verleihen.

00:10:55: Nein, man findet raus, wie und wo neuronale Netze, die mit Abstand besten Ergebnisse nach sich ziehen.

00:11:02: Und das ist die Bilderkennung.

00:11:04: Dabei geht es vor allem um eine schnelle, bessere und Billigere Bilderkennung.

00:11:09: Bilderkennungen zuvor hatten ihre Tücken.

00:11:13: Und gerade bei so etwas wie einem fahrenden Auto mit einer ziemlich großen Geschwindigkeit ist es essenziell, dass der Computer, dass die künstliche Intelligenz, dass der Steuerungsmechanismus, wie immer er aussieht, seine Umwelt wahrnimmt und nicht plötzlich jemanden umfährt, weil er die Person nicht erkennt, was ärgerlicherweise ein paar Mal geschehen ist.

00:11:32: Das Auto beginnt also seine Umwelt zu sehen.

00:11:35: Deutschland war sehr früh ziemlich stark in Sensorik und auch in der Sicherheit.

00:11:40: Die Sicherheitsfixierung, also die Frage, wie können wir ein Fahrassistenzsystem so machen, dass es möglichst für den Fahrer, die Fahrerin, für die Leute im Auto sicherer ist und ebenso für die Leute außerhalb des Autos.

00:11:51: Dadurch hatten die deutschen Hersteller auch vergleichsweise früh vergleichsweise viele Daten.

00:11:55: Und gleichzeitig war die Digitalschwäche in Deutschland, die nicht nur bei den Automobilunternehmen zu finden war und ist, der Grund, warum sie viele Daten hatten, aber nicht so richtig wussten, wie man die Next Level einsetzen kann.

00:12:08: Das hat man auch daran gesehen, dass schon sehr früh Daten da waren.

00:12:11: Aber die Software und die KI-Modelle, die kamen meist von Zulieferern oder Partnern und häufig auch nicht aus Deutschland mit wenigen Ausnahmen.

00:12:20: Aber tatsächlich war der Hauptfokus nicht.

00:12:23: Digital von den automobilen Unternehmen, während Google angefangen hat kleine selbstfahrende süße Autos in Kalifornien zu bauen und vorzustellen.

00:12:31: Während mit sehr sehr viel Geld in den Vereinigten Staaten übrigens viel davon in komplett absurde Bereiche investiert.

00:12:38: Mit sehr viel Geld versucht worden ist das autonome Fahren zu knacken.

00:12:42: Interessanterweise ist die Navigation eigentlich eine Frühform der automobilen Autonomie.

00:12:49: Will sagen, Das, was wir im Navigationsbereich haben, ist häufig die Grundvoraussetzung dafür, dass man überhaupt sinnvoll mit einem Automobil durch die Welt fahren kann.

00:12:59: Also Kartenmaterial, Daten dazu, wie dieses Kartenmaterial von konkreten Autos auch benutzt wird.

00:13:05: Als Tesla angefangen hat, als Unternehmen wie Uber und ähnliche Plattformen angefangen haben, war einer der wichtigsten Punkte, dass sie Kartenabgleiche mit ihren Fahrdaten machen.

00:13:16: Und nicht nur ein oder zweimal, da können sich Fehler einschleichen.

00:13:19: sondern eben zehn, zwanzig, dreißig, hunderttausend Mal fahren Autos die gleiche Strecke, damit man ganz genau sagen kann, hier ist eine Straße und sie ist ein bisschen neben der eigentlich in der Karte eingezeichneten Fahrbahn.

00:13:30: Oder es hat sich letzte Woche durch eine Baustelle etwas verändert.

00:13:33: Will sagen, langsam beginnt durch neuronale Netze Bilderkennung in Autos einzuziehen, die Navigation wird gepimpt, es gibt Objekterkennung und langsam fangen auch an die Computer-Fahrentscheidungen zu treffen.

00:13:44: Das ist die hohe Kunst, die Fahrentscheidung.

00:13:46: Die einzige Fahrentscheidung soll ich hier jetzt automatisch bremsen, ja oder nein.

00:13:51: Und sofort kommt wieder die klassische deutsche Perspektive mit rein beim Automobil.

00:13:55: Nicht nur die Sicherheit, sondern auch das Gefühl, ich bin der Herr meines Autos, ich gendere hier mal ganz absichtlich nicht.

00:14:01: Wenn ich bremsen möchte, möchte ich bremsen.

00:14:03: Und wenn ich nicht bremsen möchte, möchte ich nicht bremsen.

00:14:06: Diese Haltung hat dazu geführt, dass viele Automobilunternehmen sehr vorsichtig waren in Deutschland, mit ihren Entscheidungen, wie tief kann eigentlich das Auto eingreifen mit einem Fahrassistenzsystem in das, was ich gerade tue.

00:14:19: Das ist auch deswegen wichtig, weil sich dahinter verschiedene Philosophien aufspreizen.

00:14:23: Das Interessante ist nämlich, dass ein wichtiger Teil der KI, die in das Auto eindringt, auch immer mit der Frage verbunden ist, wie viel Macht möchte ich abgeben?

00:14:35: Wie viel vom Gefühl zu fahren möchte ich abgeben?

00:14:38: Wie viel möchte ich abgeben, zu welchem Zeitpunkt?

00:14:41: Und da ist es tatsächlich bis in den Bauch hinein häufig eine Frage gewesen, wie entscheidet sich ein Vorstand, was ist das Feedback der Belätschaft, was ist das Feedback von den Leuten, die zum Beispiel Tests machen.

00:14:55: Hier sind Fehlentscheidungen getroffen worden, nicht für die einzelnen Personen, sondern von den Leuten, die die Strategie festgelegt haben.

00:15:01: Denn Deutschland hatte sehr früh viele Technologieversprünge und hat sie dann leider häufiger verspielt.

00:15:07: Die große Verschiebung, was Autos und KI angeht, gleicht einer Art strategischem Wendepunkt.

00:15:14: Autohersteller müssen heute KI-Organisationen werden samt eigener Plattformen.

00:15:19: Sie müssen nicht nur die dinglichen Autos bauen, sie müssen lernende Software-Systeme herstellen können, die nicht nur das Auto steuern, sondern die auch ständigen Endkunden Kontakt mit sich bringen.

00:15:30: Einer der wichtigsten Punkte bei der Transformation in Richtung KI beim autonomen Fahrzeug ist auch die Frage, wie viel Auto und welches Auto brauchen wir in Zukunft.

00:15:38: Gerinnt nicht einfach das Prinzip Auto zur App mit dem autonomen Fahrzeug.

00:15:43: Brauche ich noch selbst ein Automobil, wenn ich eine App habe, wo ich kurz Klick mache und dann ist zwei Minuten später genau das Auto da, was ich brauche.

00:15:52: Ein Zweisitzer, mit dem ich dann allein zu einem Termin ein paar Kilometer entfernt fahre.

00:15:56: Oder ein Lkw vielleicht sogar, wo ich ein paar Möbe einlade und der mich dann zu meinem Ziel fährt.

00:16:02: Oder eine Art fahrender Meetingraum, wo ich mich mit zwei, drei Leuten auf der Fahrt nach Hamburg zu diesem einen Business-Termin austausche, ein bisschen arbeite und vielleicht sogar im vorn noch mal ein Schläfchen machen kann.

00:16:14: Im Moment, wo das autonome Fahrzeug zur Normalität wird, verschiebt sich... der eigentliche Wertschöpfungsteil in Richtung der Plattform.

00:16:23: Und zwar in Richtung der KI-gestützten, KI-gesteuerten Plattform.

00:16:27: Die immer genau weiß, was kann ich einer Person auf ihrer App gerade für Mobilitätsangebote machen.

00:16:32: Die immer genau weiß, wo muss ich demnächst ein großes Fahrzeug mit der Möglichkeit ein paar Koffer einzuladen hinbeordern, weil ziemlich sicher die Chance, dass es hier gebraucht wird, groß ist.

00:16:42: Das vorauszuberechnen und so zu machen, dass die Wertschöpfung der Plattform verbunden mit den Selbstfahren über den Autos richtig auf die Straße kommt.

00:16:50: Im wahrsten Sinne des Wortes.

00:16:52: Das wird die große Aufgabe auch der deutschen Automobilkonzerne sein.

00:16:56: Denn es geht nicht nur darum, die Technologieführerschaft innezuhalten, sondern dass diese Technologie irgendwann ein Teil ihrer Wertschöpfung in eine App verschieben wird.

00:17:04: Tesla zum Beispiel plant laut Elon Musk, der schon viel angekündigt hat, aber dass jeder einzelne Tesla früher oder später Teil des Ökosystems werden kann.

00:17:13: Will sagen, wenn ich drei Wochen verreise und sage, ich brauche mein Tesla nicht, dann wird der plötzlich Teil einer autonom fahrenden Fahrzeugflotte, die dazu verwendet werden kann, dass man auf den Knopf drückt und zwei Sekunden später ist ein Tesla da, in dem man einsteigt und der in irgendwo hinfährt.

00:17:26: Man gibt sein Auto frei, als Baustein in eine autonome Mobilitätsflotte und wird damit Teil des Ökosystems, sodass das eigene Auto Geld verdienen kann.

00:17:36: Und plötzlich kann man sich auch viel teurere Autos leisten, weil das Auto, wenn man es nicht braucht, Geld verdient.

00:17:41: Und zwar umso mehr, je teurer das Auto war, weil natürlich ein großes, schönes Auto teurer ist als ein kleines, schnelles, billiges Auto.

00:17:49: Diese Ebenen der Vernetzung, die nur mit KI funktionieren und die Plattformseitig getrieben sind, das sind die Ebenen wo wir neu über Geschäftsmodelle nachdenken müssen.

00:17:59: Bis zu welchem Punkt die Automobilkonzerne das tun müssen, ist eine zweite Frage.

00:18:03: Dass sie dafür aber vorbereitet sein müssen, das ist keine Frage.

00:18:08: Und da gibt es eben ganz viele Elemente, wo deutsche Automobilhersteller große Stärken haben.

00:18:12: Zum Beispiel was die Marken angeht, zum Beispiel was die Hardwareperfektionen angeht.

00:18:17: Die Stärken im Fahrzeugbau, in der Sicherheit, in der industriellen KI, die eine Stärke von Deutschland ist und die zum Beispiel dazu führt, dass in Produktion und Fertigung Deutschland ziemlich weit vorne ist, weltweit bis heute.

00:18:29: Die werden ärgerlicherweise gekontert von Schwächen, was die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung angeht.

00:18:34: Da sind wir nicht nur sehr langsam, da haben wir immer wieder Beispiele in den letzten Jahren gehabt, wo Deutschland am Ende ein Ingenieur's Interface Endkunden zumuten möchte.

00:18:44: Wo am Ende ein Produkt rauskommt, von dem man hofft, dass es jemand benutzt, wo man aber eigentlich nach dreißig Sekunden des Versuchs sagen muss, nein, das hier ist Software für Leute, die Softwareologisch studiert haben und nicht für Menschen, die ihr Smartphone benutzen wollen und genauso ihr Auto.

00:18:59: Leider gibt es weitere Schwächen beim deutschen Automobil, die Datenintegration, auch wie eine Organisation aus Datenanalysen richtig lernen kann.

00:19:08: Gleichzeitig sind wir im Bereich, was KI-Talente angeht.

00:19:11: Eigentlich wiederum relativ weit Form, kommen aber, verbunden mit der Schwäche, diese Menschen dann auch wieder zu integrieren, in Abläufe, in Prozesse, in Arbeitssituationen in den großen Unternehmen.

00:19:22: und schließlich das Plattformdenken.

00:19:25: Plattform hat im automobilen Bereich mehrere Bedeutungen, die aus digitaler und KI-Sicht wichtigste davon.

00:19:31: Ist eigentlich ein mehrseitiger Markt, eine Plattform als Ausgangsbasis für ein Ökosystem.

00:19:37: Und während im B to B Bereich Ökosysteme in Deutschland unübertroffen stark sind.

00:19:41: Wir kennen das häufig mit dem Begriff Zulieferer verbunden, sind Plattformen, Ökosysteme, was Endkunden angeht, in Deutschland vergleichsweise Mangelware.

00:19:51: Es ist ja kein Zufall, dass der größte Digitalkonzern in Deutschland SAP ist.

00:19:56: Also eine BtoB-Plattform, eine klassische BtoB-Plattform, ein BtoB-Bereich ist Deutschland mit der Ingenieurspräzision immer gut gefahren.

00:20:03: Was Endkunden und deren Ansprüche angeht, haben wir eine Schwäche.

00:20:06: Das alles kumuliert sich dazu, dass wir in einzelnen Teilbereichen nach wie vor Technologieführerschaft innehaben, dass wir aber nicht so gut darin sind, das gesamte Ökosystem Auto weiterzudenken, beziehungsweise es zu lange nicht gemacht haben, beziehungsweise es zu lange nicht umgesetzt haben.

00:20:23: Die große offene Frage also als Abschluss dieses kleinen Ritz durch KI und Automobil mit Schwerpunkt Deutschland.

00:20:30: Wird aus der deutschen Ingenieurskunst rechtzeitig KI Exzellenz?

00:20:35: Wird daraus so schnell wie irgend möglich jedenfalls so, dass der weltweit immer weiter eskalierende KI-Automarkt darf mitbedient werden kann?

00:20:44: Wird daraus rechtzeitig eine Technologieführerschaft, die das Auto made in Germany wieder auf eine Ebene führen kann, wo es als Zugpferd für die deutsche Wirtschaft geht.

00:20:56: Und diese Frage ist unmittelbar verbunden mit den beiden großen Themenblöcken, von denen ich heute sprechen will.

00:21:04: und zwar nicht in einem sterilen Labor, sondern in der rauen Realität.

00:21:23: Genau danach handeln wir bei Schwarz-Digits.

00:21:26: Bevor eines unserer digitalen Produkte an den Markt geht, muss es den kritischsten Kunden überzeugen, die anderen Unternehmen der Schwarzgruppe.

00:21:34: Und wir reden hier nicht von einem kleinen Testlauf, wir reden von einem Ökosystem mit über eine halben Million Mitarbeitern und über vierzehntausend Filialen weltweit.

00:21:44: Hier werden täglich logistische Meisterleistungen vollbracht.

00:21:48: Systemausfälle oder fehlende Daten sind keine Option.

00:21:52: Es gibt wohl keinen anspruchsvolleren Härtetest als die eigene Infrastruktur.

00:21:57: Deshalb ist es ein echtes Qualitätsversprechen, wenn die größte Handelsgruppe Europas auf die souveräne Cloud Stacket setzt, um die volle Kontrolle über unsere Daten zu behalten.

00:22:07: Oder wenn die Sicherheitslösung XM Cyber die eigene IT rund um die Uhr überwacht, um Schwachstellen zu finden, bevor sie zum Problem werden.

00:22:16: Der Digital-Souveräne-Arbeitsplatz ist bei Schwarz-Dittitz längst kein Konzept mehr, sondern gelebter Alltag.

00:22:22: Die Botschaft an Wirtschaft, Verwaltung und Politik ist klar.

00:22:26: Wenn eine der größten Handelsgruppen Europas diesen Lösungen ihre Existenz anvertraut, dann funktioniert digitale Souveränität wirklich.

00:22:35: Sie ist machbar.

00:22:36: Jeden Tag.

00:22:38: Einen Überblick über das Portfolio und was digitale Souveränität konkret bedeutet, findet ihr auf schwarz-digits.de.

00:22:46: Der erste große Themenblock ist quasi die digitale Souveränität des Automobils.

00:22:53: Wir haben ja schon von der Verschiebung gehört.

00:22:55: Ein immer größerer Teil der Wertschöpfung findet ja nicht mehr im dinglichen Stadt, was das Automobil angeht, sondern im digitalen, im digital vernetzten und irgendwann im KI Bereich.

00:23:08: Das ist ein Prozess, der schon lange auf dem Weg ist und der bedeutet automatisch, dass wir ökonomische Souveränität überhaupt nur noch erlangen können im Automobilbereich, wenn wir mit digitaler Souveränität anfangen.

00:23:19: Und die Fragestellung, die sich daraus ergibt, Software, Daten, Betriebssysteme, KI Anwendungen, wem gehört das Auto wirklich?

00:23:29: Das ist die Frage, um die es geht.

00:23:31: Es ist sogar die Frage, wenn man es ein bisschen verlängert, ob Deutschland in zehn, in fünfzehn, in zwanzig Jahren noch ein wohlhabendes Hochtechnologie-Land ist.

00:23:38: Nämlich ist das Auto der Zukunft ein Produkt deutscher Hersteller oder ein Endgerät auf dem Fremde-Software-Ökosysteme laufen.

00:23:48: Wenn wir uns den ökonomischen Prozess genau anschauen, der Wert eines Produkts, die Wertschöpfung, die Kontrolle über das Produkt, die verschieben sich vom Fahrzeug zur vernetzten Software- und Daten-Ebene.

00:24:01: KI im Auto bedeutet nichts anderes, als dass wir permanente Updates haben müssen, dass wir lernende Systeme brauchen und eine datengetriebene Optimierung von ungefähr allem.

00:24:11: Und wer diese Ebenen kontrolliert, der kontrolliert am Ende auch die Kundenschnittstelle, die Wertschöpfung natürlich, die Innovationsgeschwindigkeit und damit das gesamte Ökosystem.

00:24:22: Und daraus folgt etwas.

00:24:23: Und das, was daraus folgt, können wir mit einer historischen Anekdote ziemlich gut zeigen.

00:24:28: Die historische Anekdote ist natürlich die vielerzählte rund um IBM und Microsoft.

00:24:34: Und es ist eine Erzählung, die eigentlich den Automobilherstellern ins Stammbuch geschrieben werden müsste.

00:24:39: Bei vielen ist das in den Köpfen leider noch nicht wirkmächtig genug.

00:24:44: Wie ist Microsoft so groß geworden, dass es bis heute eines der zwei, drei größten Unternehmen dieses Planeten ist, wenn man das auf den Börsenwert bezieht?

00:24:52: Und auch bei KI ist Microsoft wieder ganz vorne.

00:24:55: Nun, es hat angefangen mit einer Art Fehlentscheidung von IBM.

00:24:58: IBM war Ende der Siebziger, Anfang der Achtziger eine Art Weltmarktführer im Bereich Computer.

00:25:05: Eine Art deswegen, weil man das von vielen unterschiedlichen Seiten betrachten konnte und das, wo man hinsteuert, war der Personalcomputer, der PC.

00:25:13: Die Hardware kam von IBM, aber was machte man eigentlich mit dem Betriebssystem?

00:25:19: Da kamen so ein paar junge Leute auf IBM zu, damals ein Riesenkonzern, hatten angefangen ganz, ganz früher mit großen, riesen Computern, mit Lochkartenmaschinen, hatten dann Schreibmaschinen gebaut, hatten sich also häufiger schon komplett neu erfunden und dachten, sie hätten die Innovation im Griff.

00:25:37: Und dann lädt IBM Microsoft ein und sagt Microsoft, wir haben den besten Computer der Welt, wir wollen einen PC bauen, ein Personal Computer für die Leute dort draußen.

00:25:45: Wir brauchen dafür ein Betriebssystem.

00:25:48: Möchtet ihr das nicht machen?

00:25:49: Das war der Moment, wo IBM verkannt hat, wie groß die Macht des Betriebssystems ist.

00:25:55: Und was ist geschehen?

00:25:56: Irgendwann hat die Macht des Betriebssystems so sehr überwogen, dass IBM gar keine Wahl hatte, als die Produktion von Computern zunächst runterzufahren und dann auf Spezialbereiche zu verlagern.

00:26:09: IBM hat dann weiter Notebooks gemacht, IBM hat weiter Computer gemacht.

00:26:13: Aber die großen Margen, die großen Gewinne konnte IBM nie zurückholen.

00:26:17: Die haben sich verschoben in Richtung Microsoft.

00:26:21: Inzwischen macht IBM nur noch Großcomputer, ganze Systemlandschaften und ist ansonsten eine Art Hochtechnologieberatung.

00:26:28: Man muss sich um IBM nicht unbedingt Sorgen machen.

00:26:32: Aber das Geschäft, was die Ende der Siebziger und Anfang der Achtziger als Weltmarktführer aufgebaut hatten, haben sie verloren.

00:26:38: Und zwar weil sie uns unterschätzt haben, wie wichtig das Betriebssystem ist.

00:26:42: Das gleiche kann auch beim Auto passieren.

00:26:44: Und das ist eine sehr weitreichende Veränderung, weil KI-Modelle, weil Software insgesamt eben nie fertig ist.

00:26:51: Ein Auto, ein dingliches Auto, das baut man und dann liefert man es aus.

00:26:55: Und natürlich muss man manchmal irgendwelche Rückrufe machen oder irgendeinen Teil austauschen.

00:26:59: Und es gibt Werkstätten, die regelmäßig Dinge reparieren.

00:27:02: Aber das Auto ist da als fertiges Produkt.

00:27:05: Software.

00:27:05: ist nie fertig.

00:27:06: Sie muss ständig abgegraded, abgedatet werden.

00:27:09: Man braucht neue Funktionen.

00:27:11: Man muss alte Fehler ausmerzen.

00:27:12: Und das ist eine strukturelle und von der Organisation her völlig andere Denkweise.

00:27:17: Und die kommt auch noch in den Hyperspeed-Modus durch künstliche Intelligenz.

00:27:21: Weil das bedeutet mit KI, dass man nicht nur auf eine Art und Weise funktionierende Software bauen muss, sondern eine Art Betriebssystem, was durch und mit KI einer kontrollierten aber stetigen Weiterentwicklung genügt.

00:27:36: Da ist ein gigantischer Anspruch.

00:27:38: KI-Modelle müssen trainiert werden, aktualisiert, überwacht, geschützt, weiterentwickelt.

00:27:43: Der Betrieb ist viel wichtiger als die Produktion.

00:27:45: Und heute ist es bei den meisten großen Automobilherstellern in Deutschland, übrigens auch in vielen anderen Ländern, so, dass die Produktion das Wichtigste ist und das andere gilt als drum herum.

00:27:57: Es gibt eine Parallele zum Smartphone.

00:27:58: Wir wissen heute, wer Smartphones kontrolliert.

00:28:01: Es sind Google und Apple mit den Betriebssystemen Android und iOS.

00:28:06: Und in dem Moment, wo man sowas sagt, wie das Auto wird zum fahrenden Smartphone, ich sage das selten, weil es aus meiner Sicht ein bisschen in die Irre führt, aber in dem Moment, wo man sowas sagt, sagt man zumindest genau diese Essenz mit.

00:28:19: Wir alle wissen, wie sich Updates verhalten.

00:28:21: Das bedeutet, das Auto wird zum vernetzten Softwareprodukt mit anderen Regeln, mit anderen Erwartungen und vor allem mit anderen Ansätzen.

00:28:30: Wenn wir einen wichtigen IT-Begriff hervorholen, der in Deutschland und Europa noch viel zu selten gesagt wird, dann ist das Survivability.

00:28:40: Survivability ist in einer so chaotischen, vielschichtigen und ja auch komplexer und schwieriger, geopolitisch schwieriger werdenden Welt einer derjenigen Begriffe, die darüber entscheiden, ob eine Branche, ob ein Unternehmen in Deutschland überhaupt noch erfolgreich sein kann und das vor allem nachhaltig.

00:28:56: Survivability sagt so etwas wie Ja, aber wenn die seltenen Erden nicht mehr da sind, überlebt dann dein Geschäftsmodell?

00:29:03: Oder wenn die eine Plattform X dich plötzlich sperrt, weil irgendjemand sagt, dass das sinnvoll ist?

00:29:10: Kannst du weiter operieren?

00:29:12: Oder hast du dann Millionen Ziegelsteine auf Rädern, die irgendwo in den Straßen stehen?

00:29:19: Diese Form von Survivability ist eine, die gerade im KI-Bereich zu selten formuliert wird.

00:29:25: Das bedeutet nämlich, dass wir jetzt nicht kopflos anfangen, überall KI reinzustopfen und uns anschauen, was kann man wo wie machen.

00:29:32: Das bedeutet nämlich, dass man von Grund auf die KI-Entwicklung im Automobil versuchen muss, auch immer auf eine bestimmte Form von Unabhängigkeit, von digitaler Souveränität mitzudenken.

00:29:44: Digitaler Souveränität und damit Survivability heißt für Autos speziell aus Europa und aus Deutschland.

00:29:51: Eine eigene Softwarearchitektur eine eigene Datenhoheit, eine eigene KI-Infrastruktur und eigene KI-Lernkurven.

00:29:59: Will sagen, die Erkenntnisse, wo, was, wie, produktseitig weiterentwickelt werden kann und soll, gerade mit und durch KI, die Anwendung von KI gegenüber den Endkunden und Kunden.

00:30:11: Die müssen in Deutschland zu veränderten Ergebnissen führen, die müssen in Europa zu einer Wertschöpfung führen und die müssen am Ende dazu führen, dass zum Beispiel Steuern hier gezahlt werden und nicht anderswo.

00:30:22: Das sind alles Punkte, die wichtiger geworden sind, ganz offensichtlich zum Beispiel durch Donald Trump.

00:30:29: Die wichtiger geworden sind zum Beispiel durch den Überfall von Putin auf die Ukraine.

00:30:33: Zum Beispiel durch China, das autoritäre System, die Diktatur in China.

00:30:38: Abhängigkeiten reduzieren, Souveränität vervorhalten und gleichzeitig nicht, und zwar auch beim Auto nicht, in einen Technologienationalismus zu verfallen.

00:30:47: Das ist nicht leicht.

00:30:49: und gleichzeitig muss die große Transformation des Autos vom Hardware-Produkt in Richtung Softwareprodukt mit unternommen werden.

00:30:57: Zusammen mit dem Punkt, über den wir im zweiten großen Themenblock sprechen werden, und das ist natürlich die Elektrifizierung und was daran alles hängt.

00:31:04: Denn viele Leute wissen das nicht, aber als kleiner Ausblick KI und die Elektrifizierung des Autos hängt nicht nur mittelfristig, sondern eigentlich schon kurzfristig sehr intensiv miteinander zusammen.

00:31:17: Immer wieder ist ein wichtiger Talking Point und zwar ein unangenehmer Talking Point.

00:31:21: Das Leute sagen, da war Deutschland schon sehr früh mit ganz tollen Innovationen dabei und dann hat man es irgendwie nicht erkannt, abtropfen lassen und heute hinken wir hinterher.

00:31:32: Das gab es in ganz vielen Bereichen.

00:31:33: Das klassische Beispiel ist die MP-III, die in Deutschland erfunden wurde, beim Fraunhofer-Institut und die aber nicht dazu geführt hat, dass Plattformen wie, sagen wir mal, Napster, das Plattformen wie Spotify in Deutschland gegründet worden wären.

00:31:48: Napster hier mit einem Sternchen, weil das war am Anfang nicht besonders legal, aber es ging einfach darum, das Potenzial der MP-III für die Ton- und vor allem Musikübertragung im Internet zu erkennen.

00:31:57: Und das ist nicht passiert.

00:31:59: Das ist eine Art deutscher Fluch.

00:32:01: Und dieser deutsche Fluch, der ist natürlich auch im Bereich des selbstfahrenden Autos unterwegs.

00:32:07: Der größte Bereich von KI, was Autos angeht, ist genau das autonome Fahrzeuge.

00:32:13: Und wir schauen jetzt zurück in die achtziger Jahre.

00:32:16: Eines der aus heutiger Sicht bittersten Beispiele, das in Deutschland sehr früh eine Innovation entstanden ist, die dann aber nichts oder nur sehr wenig nach sich gezogen hat, ist mit Ernst Dickmanns verbunden.

00:32:27: Ernst Dickmanns Luft- und Raumfahrtingenieur war Professor an der Bundeswehr-Universität in München.

00:32:34: Wir schreiben das Jahr sage und schreibe, Da ist Helmut Kohl noch Kanzler, und zwar noch über zehn Jahre Kanzler, Boris Becker dominiert das Tennis.

00:32:44: Und was passiert in Bayern?

00:32:46: Ein fünf Tonnen schwerer Mercedes-Transporter fährt völlig allein über eine Autobahn.

00:32:51: Ohne menschliche Hand am Steuer.

00:32:52: Mit sechsundneunzig Stundenkilometer.

00:32:55: Das ist nicht irgendwie Science-Fiction, sondern es ist tatsächlich genau das Werk von Ernst Dickmanns.

00:33:00: Sein Fahrzeug hieß, Deutschland ist jetzt im Namens- und Marketingbereich auch nicht wahnsinnig stark, war Morris.

00:33:06: Das ist eine Abkürzung für Versuchsfahrzeug, für autonome Mobilität und Rechnersehen.

00:33:12: Und was hat Dickmans gemacht?

00:33:13: Er hatte schwarz-weiß Kameras am Transporter montiert und eine Software geschrieben, die Fahrbahnmarkierungen in Echtzeit erkennen konnte.

00:33:20: Und das mit Rechnern, die weniger Leistung hatten als heute jedes Smartphone.

00:33:25: Sein Team hat dabei sogenannte Keilman-Filter aus der Raumfahrt benutzt, wo man aus ziemlich verwackelten Kamerabildern immer noch relativ stabile Entscheidungen für die Software ableiten kann.

00:33:36: Er hatte also das geschafft, was im Prinzip bei Tesla heute noch passiert.

00:33:40: Denn bis heute hat Tesla die Eigenart, dass dort nur klassische Kameras, die sehen können, klassische Kamerabilder für das Autonummer Farm verwendet werden.

00:33:51: Es gibt zwar noch ein paar andere Sensoren, aber die stehen bei Tesla weder im Vordergrund, noch sind sie in entscheidenden Situationen aussagekräftig.

00:33:58: Will sagen, das war's ernst dick, Manns.

00:34:00: schon siebenundachtzig getan hat, ist eigentlich der Ur-Arm der heutigen Tesla-Auto-Piloten.

00:34:07: Dickmanns hat das weiterentwickelt.

00:34:09: Ein paar Jahre später, in nineteenhundertvierneunzig, hat er Mercedes-Limousinen überarbeitet.

00:34:14: Die hießen Vita II und WAMP und hat sie auf der französischen Autoroute I bei Paris mit bis zu hundertdreißig Stundenkilometer im normalen Verkehr fahren lassen.

00:34:25: Sie haben Spuren gewechselt, sie haben andere Fahrzeuge überholt.

00:34:28: Fünfundneunzig Prozent der Strecke wurden rein autonom zurückgelegt.

00:34:32: Und trotzdem kennt niemand Ernst Dickmanns.

00:34:36: Das ist einer der, wenn nicht der Pionier des autonomen Fahns.

00:34:40: Und er hat in Deutschland mit deutschen Automobilen in der absoluten Frühzeit etwas entwickelt, was heute weltweit marktentscheidend sein könnte, wenn die Automobilunternehmen gemerkt hätten, was für ein Potenzial dahinter steht und Ernst Dickmanns genommen hätten.

00:34:54: Das ist eines von diesen vergessenen Technologieführerschaften, eine von den vergessenen Innovationen, über die man sich heute eigentlich nur ärgern kann und die eigentlich Folgen haben müssten.

00:35:03: Nämlich Folgen dafür, wie man heute mit neuen Erfindungen, mit Innovationen zum Beispiel aus Universitäten umgeht.

00:35:09: Sagt man, ist nicht seriös, ist nicht marktreif oder tut man das, was das Silicon Valley häufig gemacht hat?

00:35:14: Zu sagen, ich glaube daran, ich stecke dort sehr viel Geld hinein.

00:35:18: Wir müssen daraus lernen und ich glaube, dass wir daraus lernen können.

00:35:22: Wir brauchen so schnell wie möglich die Überzeugung, dass die Innovationen schon da sein können, wie sie aber finden, unterstützen und vor allem auch durch schwierige Zeiten durchnavigieren müssen.

00:35:32: Denn das ist sehr häufig der Fall.

00:35:34: Natürlich war Dickmanns im Gespräch mit verschiedenen Automobilfirmen, aber als es mal ein halbes oder ein dreiviertel Jahr gestockt hat, war wie bei so wahnsinnig fehlend Technologieführer und Projekten plötzlich kein Geld mehr da oder jemand immer.

00:35:46: Unternehmen hat gewechselt und es wurde nicht weiter verfolgt.

00:35:49: Ich glaube, wir können daraus lernen.

00:35:51: Wir müssen Innovation nicht nur neu denken, sondern auch viel länger und intensiver supporten.

00:35:58: Kommen wir zum zweiten großen Themenblock, KI, Energie und Industriewende.

00:36:03: Denn tatsächlich gibt es nicht nur durch KI und Innovation im Bereich zum Beispiel des autonomen Phasens eine massive Veränderung.

00:36:11: Wir haben auch im Produktionsprozess Veränderung vom Design über die Modellierung bis hin zur Produktion.

00:36:17: Das allerdings... ist aus der Sicht von vielen Fachleuten nichts gegen die Transformation, in deren Mitte sich unverhofft Automobile befinden, nämlich die Energietransformation.

00:36:29: Von der Öffentlichkeit lange unterschätzt und leider auch von vielen Autounternehmen unterschätzt worden, ist die Komponente das Autos, das Elektroautos, Teil einer viel nachhaltigeren, viel dezentraleren und damit viel resilienteren Energieinfrastruktur sein werden.

00:36:45: Dabei gibt es eigentlich eine ziemlich offensichtliche Parallele.

00:36:48: Im zwanzigsten Jahrhundert hat wirklich niemand die Macht und die Relevanz der Ölkonzerne und ihrer Infrastruktur beim klassischen Auto unterschätzt, zum Beispiel Tankstellen oder Pipelines oder Raffinerien.

00:37:01: Will sagen, es gab beim früheren System Auto durchaus eine sehr enge Verwindung zwischen Energie und dem Automobil, wie es am Ende auf der Straße war.

00:37:12: Diese Verbindung gibt es natürlich auch in der Elektroautowelt, nur dass sie hier vielschichtiger, vernetzter und KI getriebener funktioniert und auch funktionieren muss.

00:37:21: Eine wichtige Frage, weil Deutschland ein Industrieland ist, was vergleichsweise viel Energie braucht und vergleichsweise wenig Energie bisher selber herstellen kann, obwohl das immer zunimmt.

00:37:31: Die wichtige Frage also ist, schaffen wir gleichzeitig eine Autowende, die auch eine Energiewende ist?

00:37:38: Elektroautos werden KI-Systeme und KI-Plattformen samt Ökosystem auf Energiebasis.

00:37:44: Sie sind mobile Energiespeicher.

00:37:46: durch ihre gigantischen Batterien und durch die große Zahl der Elektroautos weiß man auch, dass regelmäßig ziemlich viele Batterien am Netz sein werden.

00:37:55: Das ist die Ausgangsbasis, warum wir über Energie und Elektroautos in Zukunft anders nachdenken sollten, und zwar Ökosystemgetriebener und KI-getriebener.

00:38:05: Es geht hier also eigentlich bei dieser KI-Transformation des Prinzipautos, um eine viel größere Systemtransformation, nicht nur des Automobilensektors, sondern gleichzeitig auch der Energie, die man braucht, um Elektroautos in Zukunft überhaupt fahren zu können.

00:38:22: Das Unglückste, was wir tun können, wäre, alte Geschäftsmodeller auf Teufel kommen raus zu verteidigen.

00:38:27: Das Unglückste, was wir tun könnten, wäre zu glauben, dass wir Teile davon nicht mitdenken müssen.

00:38:33: Das passiert auch schon.

00:38:34: Und gleichzeitig gibt es immer wieder, zum Beispiel Investitionsentscheidungen, zum Beispiel Technologieentscheidungen, wo man sich fragt, ist diese Systemwende des Bereichs Automobil, die tief hineingeht in den Bereich Energie, ist die wirklich in allen Köpfen der Entscheider und Entscheiderinnen drin?

00:38:50: Es hat doch einen Grund, warum Tesla, also das wertvollste Autounternehmen der Welt, von Anfang an auch seine Supercharger überall auf der Welt mitinstalliert hat.

00:39:00: was sich das Elektroauto eben nicht mit der Energie auseinanderdividieren lässt.

00:39:05: Einer der wichtigsten Punkte, die man dafür kennen muss und der Ansatzpunkt für KI ist das Elektroauto als dezentraler Batteriespeicher Bagel to Grid, nennt man das, also aus dem Fahrzeug in das Netz.

00:39:19: Wir haben mit diesen vielen Millionen Fahrzeugen ein gigantisches dezentrales Energiesystem, Dessen Steuerung, aber tatsächlich nur möglich ist mit künstlicher Intelligenz.

00:39:30: Zum Beispiel mit einer Form von KI-Lustmanagement, zum Beispiel mit Prognosemodellen, zum Beispiel mit einer Echtzeitoptimierung.

00:39:37: Das Stromnetz, was?

00:39:39: So hoffen die meisten Leute gerade auf dem Umbau in Richtung eines Smart Grid ist, wo also zum Beispiel künstliche Intelligenz bei der Aussteuerung des Stroms eine große Rolle spielt.

00:39:48: Das Stromnetz ist eine eigene Wissenschaft für sich.

00:39:52: Wann braucht wer, wo, wie viel Strom, wo wird er erzeugt, wo wird er zwischengespeichert, kann er zwischengespeichert werden?

00:39:58: und wie können wir dafür sorgen, dass die Versorgungssicherheit immer gleichmäßig hoch ist, auch bei den großen Spitzen, die es gibt.

00:40:04: zum Beispiel in Großbritannien morgens, wenn Millionen Haushalte ziemlich gleichzeitig ihre T-Kessel anstellen.

00:40:11: Das sind so Momente, die auch in Deutschland, z.B.

00:40:14: durch eine sehr energieintensive Industrie, vorher berechnet werden müssen.

00:40:19: Und vorher berechnen, Prognosen ist natürlich der zweite Vorname von KI-Modellen.

00:40:25: Das bedeutet, in dem Moment, wo wir extrem viele Elektroautos am Netz haben, die eigentlich aufladen, müssen wir im Detail eine Vielzahl von KI-Entscheidungen treffen lassen.

00:40:34: Bei einem einzelnen Auto bedeutet das, wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Auto gleich abgestipselt wird und dann damit losgefahren wird?

00:40:43: Oder kann dieses Auto zwischenzeitlich als Batteriespeicher dienen, will sagen, nicht aufladen, sondern Ladung ans Netz abgeben?

00:40:52: Das sieht am Anfang aus wie eine kleine harmlose Entscheidung, aber dadurch, dass wir in Deutschland über vierzig Millionen Automobile haben.

00:40:59: die perspektivisch sogar vollständig elektrifiziert sein werden, dadurch habe ich einen Faktor, der jede kleine Entscheidung relevant macht für das ganze Netz.

00:41:08: Aber dazu braucht man eine Vielzahl nicht nur von Daten, sondern auch sehr präzise Vorhersagemöglichkeiten.

00:41:14: Wie viele Autos sind dann da?

00:41:16: Wie viel Strom kann man den einzelnen Autos abziehen?

00:41:19: Diese Form von Nachdenken über Batterie, Energie, Technologie ist deswegen eng mit dem Automobil verknüpft.

00:41:27: weil Elektroautomobile natürlich auch dezentrale Lademöglichkeiten brauchen.

00:41:31: Wir steuern auf eine Gesellschaft hin, wo ja nicht nur sowas denkbar ist, wie an jeder Straßenlaterne ein Ladepunkt, sondern wo wir auch so etwas haben, wie diejenigen in der Garage haben, machen das Auto nachts dran.

00:41:44: Vielleicht, wenn sie in ein Familienhaus haben, haben sie sogar einen Balkonkraftwerk oder auf dem Dach Solarenergie.

00:41:50: Das bedeutet, wir müssen ausbalancieren, wo welcher Strom wie eingespeist werden kann.

00:41:56: damit die Leute, die Elektroautos haben, nicht böse überrascht werden.

00:41:59: Und gleichzeitig wäre es aus Effizienzgründen eine Schande, wenn wir das nicht nutzen würden.

00:42:05: Es ist letztlich eine Frage der Survivability, weil wir so energieabhängig sind, ob wir es schaffen, diesen Wert des Autos für die Energieinfrastruktur auch umzumünzen.

00:42:17: Und dazu brauchen wir nicht nur die entsprechenden Geräte, sondern vor allem auch die entsprechenden Softwares und die entsprechende KI-Steuerung.

00:42:23: Wenn wir uns anschauen, dass die Energieindustrie in Deutschland vergleichsweise hart durchreguliert ist, vergleichsweise wenig investiert hat über lange Strecken, das hat sich vor einiger Zeit geändert und als vergleichsweise fragmentiert wahrgenommen wird, dann sehen wir, dass sich daraus sowohl Chancen wie auch Herausforderungen ergeben.

00:42:39: Aber was vollkommen klar ist, man kann die Verschmelzung von KI und Automobil nicht betrachten, ohne Energie mitzudenken.

00:42:47: Und wenn man das tut, dann braucht man den Fokus zur Vulvabilität.

00:42:50: dann braucht man den Fokus darauf, wie wir in diesem Land durch diese große Stärke der Automobilwirtschaft vielleicht eine andere Schwäche, nämlich die Energieabhängigkeit, irgendwie und irgendwann abfedern können.

00:43:02: Und vielleicht ist ja das, was man Dunkelflauten nennt, quasi das Horrorszenario derjenigen, die hauptsächlich Solarenergie und Windenergie als die wichtigsten Faktoren der Zukunft betrachten.

00:43:12: Vielleicht können wir die Dunkelflaute ja irgendwann abfedern, indem wir in diesen Situationen, die sind ja meistens.

00:43:20: nachts, die nachts ebenfalls meistens angeschlossenen Autos als Batteriequelle nutzen können.

00:43:27: Genau dafür braucht man eine KI-Steuerung, KI-Prognosen und die tiefe Kenntnis von den Menschen und wie sie ihre Elektroautos wann verwenden.

00:43:35: Und gleichzeitig sind zunehmende Vernetzung, die zunehmende Digitalisierung, die zunehmende KI in den Autos natürlich auch immer ein Angriffspunkt.

00:43:44: Man kann sich gut vorstellen, wie im Bereich von autonomen Autos, gerade was KI angeht, die Sicherheit und die Angreifbarkeit von Systemen auf eine völlig neue Ebene geschieft wird.

00:43:55: Wenn ich eine KI habe, die ein autonomes Fahrzeug steuert, die regelmäßig abgedatet werden muss und das nicht ausreichend sicher tun, dann kann es sein, dass zum Beispiel beim Angriff auf Deutschland, egal ob Terrorismus oder eine feindliche Macht, dass beim Angriff auf Deutschland die KI das Auto kapert und wir gleichzeitig hunderttausende, wenn nicht sogar Millionen KI selbst fahrende Autos haben, die erst beschleunigen und dann irgendwo gegenfahren.

00:44:21: Das sind Szenarien, mit denen man sich zumindest im Katastrophenfall beschäftigen sollte.

00:44:26: Und sie sind ja deswegen nicht völlig aus der Hand gegriffen, weil wir im IT-Bereich schon häufiger flächendeckende Angriffe hatten, die früher oder später zu sehr großen Schäden geführt haben.

00:44:36: Wir haben eigentlich eine Sicherheitssituation, die noch drei bis vier Ebenen schärfer gehandhabt werden müsste, gerade was KI und autonome Fahrzeuge angeht.

00:44:45: Man muss sich derzeit zumindest keine größeren Sorgen machen, dass wir unmittelbar vor einem Anschlag stehen, wo sich plötzlich hunderttausende Autos selbstständig machen.

00:44:55: Aber wir haben ein Warnsignal am Horizont.

00:44:57: Und dieses Warnsignal haben wir in diesem Podcast schon mal besprochen.

00:45:00: Ich möchte es aber noch mal ein wenig ausz definieren.

00:45:02: Wir reden hier vom digitalen Totalschaden von Porsches in Russland.

00:45:08: Ende November, twenty-fünfundzwanzig wird plötzlich der Porsche von vielen Menschen in Russland über Nacht zum Ziegestellen auf Rädern.

00:45:15: Wir haben hier im Podcast schon mal darüber gesprochen, aber inzwischen weiß man zumindest ein wenig mehr.

00:45:21: Denn tatsächlich ist bei hunderten Porsches in Russland plötzlich über Nacht der Motor ausgeblieben.

00:45:26: Die Elektronik war tot und Schuld war ausgerechnet das System.

00:45:30: das eigentlich Diebe abstrecken soll.

00:45:32: Denn der Diebschallschutz bei Porsche ist verbunden mit dem sogenannten Vehicle Tracking System, VTS.

00:45:40: Normalerweise ist das eine Art Satellitenwache, die das Auto per Satellitenordnung zum Beispiel GPS überwacht und bei unbefugten Bewegungen Alarm schlägt.

00:45:50: Doch in diesem Fall riss die Verbindung zu den Servern ab.

00:45:53: Und die Folge war, dass die Bordmodule in den Sperrmodus ging, weil sie dachten, das Auto würde gerade gestohlen.

00:46:00: und sich selbst lagelegt haben.

00:46:02: Was genau war passiert?

00:46:03: Das Einbrustor war tatsächlich die Vernetzung, die einfach nicht intelligent genug war.

00:46:08: Man weiß immer noch nicht, ob es ein Cyber-Angriff war oder ob es damit zu tun hat, dass Porsche wegen der Sanktionen die Geschäfte in Russland eingestellt hat.

00:46:15: Das VTS braucht Ordnung, aber das geschieht in Russland durch das russische System GLONASS und nicht GPS.

00:46:23: Dieses GLONASS wird allerdings auch zur Luftabwehr im Krieg genutzt und dann gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wo man sich vorstellen kann, dass da ein Angriff dahinter stand, der dazu geführt hat, dass die Ordnung ausgefallen ist oder nicht mehr ausreichend gut war.

00:46:36: Normalerweise haben die Autos also zum Server zurückgemeldet, ich bin nicht geklaut, es ist alles in Ordnung und plötzlich haben sie die Serververbindung verloren und nichts ging mehr.

00:46:46: Das zeigt uns nicht nur die Abhängigkeit und Vierschichtigkeit, sondern auch die Frage der Sicherheit, die dahinter steht.

00:46:52: Und am Ende ist es also relevant, wer das System kontrolliert und wie es kontrolliert wird, damit man keinen Ziegestein auf Rädern hat und mehr noch, damit man ein System hat, was nicht missbräuchlich durch Dritte benutzt werden kann.

00:47:04: Hierzulande wird eine andere Systemkonfiguration verwendet.

00:47:07: Das bedeutet, diese Story bleibt vor allem eine Mahnung an uns, digitale Souveränität und Sicherheit noch ernster zu nehmen, als wir das bisher tun.

00:47:16: Der Faktor Survivability.

00:47:18: Die Konklusion der Verschmelzung von KI und Automobil lässt sich ganz simpel zusammendampfen.

00:47:24: Denn eigentlich entscheiden zwei Netze über die Zukunft, die Bedeutung und das Überleben der deutschen Automobilindustrie.

00:47:31: Das Stromnetz und das neuronale Netz.

00:47:34: Und in beiden Bereichen müssen wir nicht nur besser werden, sondern vernetzter, digitaler und KI intensiver.

00:47:42: Vielen Dank fürs Zuhören und wenn es euch gefallen hat, dann teilt diese Folge gerne in sozialen Medien oder diskutiert mit uns überall dort, wo ihr Tech, KI und Schmetterlinge in sozialen Medien seht.

00:47:51: Zum Beispiel auf LinkedIn, auf Instagram, auf TikTok und auf YouTube.

00:47:55: Vielen Dank und bis zum nächsten Mal.