„Wir haben kein Technologie- oder Erkenntnisproblem.“

„The software-defined era: From vision to volume“ – unter diesem Motto standen die ETAS Connections 2026 in Stuttgart. In ihrer gemeinsamen Keynote zeigten Christoph Hartung, CTO Systems, Software and Services bei Bosch Mobility, und Mariella Minutolo, Vorsitzende der Geschäftsführung von ETAS, wie sich Fahrzeugsoftware von einzelnen Anwendungen hin zu skalierbaren Plattformen entwickelt. Die nächste Entwicklungsstufe zeichnet sich bereits ab: das AI-defined Vehicle, bei dem künstliche Intelligenz zunehmend Fahrzeugfunktionen, Nutzererlebnisse und Entwicklungsprozesse prägt.

Im Anschluss sprachen wir mit beiden darüber, was ein AI-defined Vehicle ausmacht, welche Herausforderungen auf dem Weg zur Serienreife bestehen und warum die Automobilindustrie auch bei der Zusammenarbeit neue Wege gehen muss.

Vom Software-defined zum AI-defined Vehicle

Bezogen auf das diesjährige Motto: Wann werden wir eine Veranstaltung „The AI-defined Vehicle Era“ erleben? Oder befinden wir uns bereits mittendrin?

Christoph Hartung: Ohne Software-defined Vehicle gibt es kein AI-defined Vehicle. Aber KI bringt noch einmal ganz andere Mechanismen, Technologien und Wirkungszusammenhänge ins Fahrzeug. Ein SDV ist im Wesentlichen klassisch programmiert. Ein AI-defined Vehicle kann sich dagegen an seine Umgebung anpassen, beispielsweise über Agenten, Sprachmodelle oder andere KI-Modelle im Fahrzeug. Das ist schon ein deutlicher Schritt nach vorne.

Allerdings stehen wir bei der Definition des AI-defined Vehicle gerade erst am Anfang. Es gibt noch keine einheitlichen Referenzarchitekturen und kein gemeinsames Verständnis darüber, was genau darunter zu verstehen ist. Beim Software-defined Vehicle hatten wir anfangs eine ähnliche Situation. Auch da hat es einige Jahre gedauert, bis sich ein klareres Bild entwickelt hat.

Heute optimieren wir mit KI bereits sehr viele bestehende Prozesse. Wir machen Dinge schneller und effizienter. Das bedeutet aber noch nicht zwangsläufig, dass daraus bereits ein neues, KI-basiertes Produkt entsteht.

Was müsste ein Fahrzeug konkret können, damit Sie es als AI-defined Vehicle bezeichnen würden?

Mariella Minutolo: Für mich wird es dann wirklich erlebbar, wenn sich das System über die Zeit weiterentwickelt und verbessert. Das Fahrzeug lernt aus der Nutzung und aus dem Feedback seines Fahrers. Es kann sich darauf einstellen, welche Funktionen jemand bevorzugt oder wie er bestimmte Situationen erleben möchte. Das kann die Art betreffen, wie ein Fahrzeug durch eine Kurve fährt oder wie es bei der Annäherung an ein Hindernis bremst. Es kann aber auch darum gehen, wie Radio, Navigation oder ein Online-Meeting mit den Fahrfunktionen zusammenspielen. Entscheidend ist, dass das System auf die individuellen Anforderungen reagiert und sich entsprechend anpassen kann.

Wie wird aus einem KI-Piloten ein serienreifes Fahrzeug?

In Ihrer Keynote haben Sie ein Kundenprojekt mit einem geplanten SOP 2027 vorgestellt. Welche Technologien werden Kunden bis dahin tatsächlich in einem Serienfahrzeug erleben können?

Mariella Minutolo: Die Lösungen von ETAS liegen in der Regel sehr tief im Software-Stack. Für den Endkunden arbeiten sie im Hintergrund und tragen dazu bei, dass die Fahrzeugfunktionen zuverlässig zusammenspielen. Unser Ziel ist es, die Komplexität für die Fahrzeughersteller beherrschbarer zu machen und sie bei der Transformation zu stärker zentralisierten E/E-Architekturen zu unterstützen. Damit sollen sie ihre Fahrzeuge einfacher und schneller auf die Straße bringen können.

Dafür gibt es keine einheitliche Lösung, weil die Ausgangsarchitekturen der Kunden sehr unterschiedlich sind. Das angesprochene Projekt mit SOP 2027 ist ein Zwischenschritt in Richtung einer zentralisierten Architektur, bei dem der Vorteil für den OEM darin liegt, dass die bestehende Funktionssoftware trotz einer vollständigen Erneuerung der E/E-Architektur weiterverwendet werden kann.

Bei komplexeren Anwendungen, beispielsweise im Bereich Fahrerassistenzsysteme – die der Fahrer dann auch mitbekommt – bewegen sich die geplanten Serienstarts eher in Richtung 2029 oder 2030. Dort leisten wir mit unserer Softwarebasis ebenfalls einen wichtigen Beitrag: Wir unterstützen Fahrzeughersteller dabei, diese Funktionen in die Fahrzeugarchitektur zu integrieren und die damit verbundene Softwarekomplexität beherrschbar zu machen.

In der Paneldiskussion fiel die Eisberg-Analogie: Zehn Prozent der Herausforderung bei einer KI-Anwendung sind sichtbar, 90 Prozent liegen unter der Oberfläche. Was ist derzeit die größte Hürde, um einen erfolgreichen KI-Piloten in ein zuverlässiges Serienprodukt zu überführen?

Christoph Hartung: Das hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Bei Fahrerassistenzsystemen geht es vor allem um die Härtung und Skalierung der KI. Wir müssen sicherstellen, dass sich das System wie vorgesehen verhält und die Sicherheitsanforderungen erfüllt. Anschließend muss es in das Gesamtsystem integriert werden, auf einem Fahrzeugcomputer laufen und sämtliche Anforderungen erfüllen.

Wenn wir einen solchen Software-Stack beispielsweise sowohl in Europa als auch in den USA einsetzen wollen, müssen wir zudem unterschiedliche regulatorische Rahmenbedingungen berücksichtigen. Das betrifft die Entwicklung, die Tests und schließlich auch die Homologation. Die Herausforderung umfasst deshalb die gesamte Entwicklungskette.

Bei einem Sprachmodell im Fahrzeug sieht das etwas anders aus. Wenn das Modell erkennt, dass ich die Navigation bedienen oder die Klimaanlage verändern möchte, muss es auf die entsprechenden Fahrzeugfunktionen zugreifen können. Dafür benötigen wir geeignete Schnittstellen und eine sichere Integration in die jeweilige Fahrzeugarchitektur. Auch hier unterscheiden sich die Anforderungen zwischen den Fahrzeugvarianten und Märkten erheblich.

Mariella Minutolo: Hinzu kommt eine weitere Ebene: die Menschen, die an diesen Fahrzeugen arbeiten. Schon beim Software-defined Vehicle war und ist es eine Herausforderung, die bisherigen Domänengrenzen zu überwinden. Jeder betrachtet zunächst seinen Verantwortungsbereich, während künftig das gesamte Fahrzeug stärker im Mittelpunkt stehen muss. Bei KI ist diese Veränderung mindestens genauso wichtig. Die Organisation und die Menschen müssen die Transformation mitmachen. Dafür gibt es keine einzelne Maßnahme, mit der sich sämtliche Herausforderungen lösen lassen. Entscheidend ist, Architektur, Entwicklungsprozesse und Verantwortlichkeiten gemeinsam vom Gesamtfahrzeug her zu denken.

„Eine Diagnose, die primär auf Komponenten schaut, reicht nicht mehr aus“

Mit dem SDV stößt die klassische Fahrzeugdiagnose zunehmend an ihre Grenzen. Im Interview erklärt Claudio Seitz, Solution Field Head Portfolio bei ETAS, wie breitere Fahrzeugdaten, KI-gestützte Ursachenanalysen und ein „Human in the Loop“ helfen sollen, Softwarefehler schneller zu finden und unnötigen Teiletausch zu vermeiden.

Künstliche Intelligenz verändert die Fahrzeugentwicklung

Wo wird KI in den kommenden Jahren den größeren Einfluss haben: im Fahrzeug selbst oder bei seiner Entwicklung? Und welcher Bereich wird sich schneller verändern?

Christoph Hartung: KI wird beide Bereiche grundlegend verändern. Im Fahrzeug sehen wir bereits einige führende Anwendungsfelder, insbesondere bei ADAS. Gleichzeitig erleben wir im Engineering derzeit eine sehr steile Entwicklung bei der Nutzung von KI als Effizienz- und Beschleunigungswerkzeug.

Bei den Fahrzeugfunktionen sind wir weiterhin an die Entwicklungs- und Produktionszyklen der Automobilindustrie gebunden. Größere Veränderungen benötigen deshalb länger, bis sie tatsächlich beim Kunden ankommen. In der Entwicklung können wir neue Werkzeuge viel schneller einsetzen.

Allerdings entstehen dadurch auch neue Anforderungen an die Absicherung. Wenn KI bei der Softwareentwicklung eingesetzt wird, müssen wir beispielsweise verhindern, dass sie fehlerhafte oder nicht nachvollziehbare Ergebnisse erzeugt. Die positiven Möglichkeiten sind erheblich, die Herausforderungen aber ebenfalls.

Vom Software-defined zum AI-defined Vehicle: automotiveIT car.summit 2026

Der Übergang vom Software-defined zum AI-defined Vehicle steht auch beim automotiveIT car.summit 2026 am 19. und 20. November in München im Mittelpunkt. Unter dem Leitmotiv „Engineering meets IT“ diskutieren Vertreter von Automobilherstellern, Zulieferern und Technologieunternehmen, wie künstliche Intelligenz Fahrzeugfunktionen, Nutzererlebnis und Entwicklungsprozesse verändert.

Im Fokus stehen skalierbare Softwarearchitekturen, KI-gestützte Fahrzeugentwicklung und die sichere Integration intelligenter Funktionen in Serienfahrzeuge. Mit Matthias Breunig ist auch Bosch vertreten, der erläutert, wie sich Entwicklungsanforderungen mithilfe von KI mit Systemarchitektur, Verifikation und Fahrzeugverhalten verknüpfen lassen. Weitere Vorträge von BMW, Hyundai, Aumovio und Valeo beleuchten die technischen und organisatorischen Voraussetzungen für den Übergang zum AI-defined Vehicle.

Eine wichtige Softwaregrundlage soll Eclipse S-CORE werden. Die Version 1.0 steht bevor. Was bedeutet dieser Release für die Automobilindustrie?

Mariella Minutolo: Entscheidend ist, dass wir dem Markt eine konkrete Version zur Verfügung stellen können, auf der die Unternehmen aufbauen können. Wir haben bereits heute ein Experience Package angeboten, das erste Kunden auch schon erworben haben und mit dem sie experimentieren.

Mit Version 1.0 wird diese Grundlage umfangreicher. Damit gehen wir einen wichtigen Schritt in Richtung einer industriell nutzbaren Softwarebasis. Unser Ziel ist, dass sich Kunden stärker auf die Fahrzeugfunktionen konzentrieren können, mit denen sie sich im Wettbewerb differenzieren.

Weiten wir den Blick. Wo ist Europa bei der Entwicklung von Software-defined und AI-defined Vehicles bereits gut aufgestellt? Und wo müssen wir gegenüber China oder den USA aufholen?

Christoph Hartung: In China wird derzeit in sehr vielen Fahrzeugdomänen intensiv an KI gearbeitet, vom Antriebsstrang bis zu Fahrerassistenzsystemen. Bei meinem Besuch auf der Auto Beijing war deutlich zu sehen, wie viel Grundlagenarbeit dort geleistet wird. Ich erwarte, dass wir die Ergebnisse dieser Entwicklung bei den kommenden Fahrzeugvorstellungen zunehmend sehen werden. Dabei ist die hohe Entwicklungsgeschwindigkeit eine besondere Stärke des chinesischen Marktes. Auf der anderen Seite verfügt die europäische Automobilindustrie über große Erfahrung bei der Verbindung von Marke, Design und Produkterlebnis.

„Wir wollen nicht immer wieder bei null anfangen müssen“

Eclipse S-CORE hat Middleware im Software-defined Vehicle auf eine gemeinsame Open-Source-Basis gestellt. Im Interview erklären ETAS und Mercedes-Benz Tech Innovation, warum der größte Wandel aber erst noch bevorsteht.

Wenn man sich chinesische Fahrzeuge der vergangenen Jahre anschaut, findet man durchaus ähnliche Ansätze bei Innenraumgestaltung und Nutzererlebnis. In Europa ist die Differenzierung zwischen den Marken oftmals stärker ausgeprägt; vom Interieur über das digitale Nutzererlebnis bis hin zum Fahrverhalten. Die Herausforderung besteht darin, das Beste aus beiden Welten zusammenzubringen: die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Fähigkeit, neue Technologien schnell auf den Markt zu bringen, mit einem eigenständigen und überzeugenden Produkterlebnis.

Softwareupdates als Herausforderung für das Vertrauen

Vertrauen war ein zentrales Thema der Keynote. Ein Fahrzeug kann heute regelmäßig neue Software erhalten. Gleichzeitig berichten Nutzer von Funktionen oder Einstellungen, die nach einem Update plötzlich anders reagieren. Wie lässt sich das notwendige Vertrauen über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus erhalten?

Christoph Hartung: Letztlich möchte der Kunde vor allem, dass sein Auto funktioniert. Er will einfach einsteigen und losfahren, um pünktlich zur Arbeit zu kommen oder Zeit mit der Familie zu verbringen. Wenn nach einem Update etwas nicht mehr funktioniert, ist das ein Problem. Ich erlebe das selbst regelmäßig. Nach einem Update ist beispielsweise eine Einstellung verschwunden, die ich zuvor für mein Fahrzeug vorgenommen hatte. Dann muss ich mich wieder durch die Untermenüs bewegen, um die automatische Parkbremse erneut zu konfigurieren. Das sind Kleinigkeiten, aber sie sind ärgerlich. Wir müssen deshalb einen vernünftigen Mittelweg finden zwischen der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Fahrzeugs und der Zuverlässigkeit, die Kunden erwarten. Dafür ist das Zusammenspiel zwischen OEMs, Softwareanbietern, Zulieferern und Cloud-Unternehmen entscheidend. Wenn die grundlegenden Prinzipien einer Entkopplung von Hard- und Software und einer skalierbaren Softwarearchitektur fehlen, steigen die Kosten erheblich.

Gleichzeitig müssen wir unsere Entwicklungsprozesse verändern. Die Automobilindustrie ist traditionell stark hierarchisch und arbeitet mit vielen Qualitätsprüfungen und Freigabestufen. Wenn wir künftig häufiger Updates bereitstellen und bei Problemen schnell reagieren wollen, müssen wir diese Abläufe anpassen. Dabei gilt: Maximale Sicherheit ist und bleibt oberstes Gebot.

Warum müssen Autohersteller bei Fahrzeugsoftware stärker zusammenarbeiten?

Zusammenarbeit war auf den ETAS Connections ein großes Thema. In der Paneldiskussion fiel auch der Begriff „Frenemy“ für Unternehmen, die gleichzeitig Partner und Wettbewerber sind. Verändert KI die Art, wie die Automobilindustrie zusammenarbeitet?

Christoph Hartung: Absolut. KI verändert bereits heute, wie Informationen aufbereitet, zusammengestellt und weiterverarbeitet werden. Wir kennen das von den Agenten, die wir auf Smartphones, in anderen Anwendungen oder zunehmend auch im Fahrzeug einsetzen. Darüber hinaus kommen neue Unternehmen in die Zusammenarbeit hinein. Schon beim Software-defined Vehicle haben Hyperscaler und andere Technologieanbieter eine wichtige Rolle übernommen. Bei KI wird sich das weiter verstärken.

SDV: Welcher Autohersteller lernt am schnellsten?

Milliarden fließen in SDV, KI und neue Fahrzeugarchitekturen. Doch der entscheidende Wettbewerbsvorteil entsteht woanders: bei der Fähigkeit, schneller vom Kunden zu lernen. Warum genau hier Europas größte Chance – und Risiko – liegt.

Sie haben in der Paneldiskussion angedeutet, dass die Automobilindustrie einiges von der Softwareindustrie lernen könnte. Was genau haben Sie damit gemeint?

Christoph Hartung: In der Softwareindustrie ist der Gedanke tief verwurzelt, technologische Grundlagen gemeinsam zu definieren und weiterzuentwickeln. Anschließend kann jedes Unternehmen auf diese Basis zurückgreifen und daraus eigene Produkte entwickeln. So sind viele grundlegende Technologien entstanden, die heute in Cloud-Plattformen verwendet werden. Die Unternehmen stehen miteinander im Wettbewerb, nutzen aber gemeinsame Open-Source-Strukturen und Frameworks.

Mariella Minutolo: In der Automobilindustrie hat lange jeder Hersteller versucht, eigene Softwareframeworks zu definieren und umzusetzen. Das hat mal besser und mal schlechter funktioniert. Mit Eclipse S-CORE gehen wir einen anderen Weg: Wir entwickeln eine gemeinsame Grundlage, die von verschiedenen Unternehmen genutzt werden kann.

Für uns als ETAS kommt es darauf an, diese gemeinsame Softwarebasis durch Qualität, Service und kontinuierliche Weiterentwicklung in eine verlässliche Lösung für unsere Kunden zu überführen. So schaffen wir Vertrauen und langfristige Kundenbeziehungen. Das bedeutet auch, dass wir uns von der Vorstellung lösen müssen, eine Software einmal zu entwickeln und dann über zehn Jahre unverändert bereitzustellen. Die zugrunde liegenden Mechanismen verändern sich – deshalb müssen wir unsere Lösungen kontinuierlich weiterentwickeln.

Save the date: 31. AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress

Am 22. und 23. Juni 2027 findet zum 31. Mal der Internationale AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress (AEK) statt. Dieser Netzwerkkongress ist bereits seit vielen Jahren der Treffpunkt für die Top-Entscheider der Elektro-/Elektronik-Branche und bringt die Automotive-Verantwortlichen und die relevanten High-Level-Manager der Tech-Industrie zusammen, um gemeinsam das ganzheitliche Kundenerlebnis zu ermöglichen, das für die Fahrzeuge der Zukunft benötigt wird. Trotz dieser stark zunehmenden Internationalisierung wird der AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress von den Teilnehmern immer noch als eine Art "automobiles Familientreffen" bezeichnet.

Sichern Sie sich Ihr(e) Konferenzticket(s) für den 31. Automobil-Elektronik Kongress (AEK) im Jahr 2027! Folgen Sie außerdem dem LinkedIn-Kanal des AEK und #AEK_live. 

Im Channel zum Automobil-Elektronik Kongress finden Sie Rück- und Vorberichterstattungen sowie relevanten Themen rund um die Veranstaltung.

Zum Abschluss noch ein kleiner Perspektivwechsel: Welche wichtige Frage wird Ihnen eigentlich viel zu selten gestellt?

Christoph Hartung: Wir sollten neben den technischen Fragen viel stärker über die organisatorische und kulturelle Veränderung sprechen. Wir haben im Grunde kein Technologie- oder Erkenntnisproblem. Wir haben vor allem ein organisatorisches, ein Netzwerk- und ein kulturelles Thema.

Hinzu kommt, dass unsere Industrie sehr stark in Gewinnen und Verlieren denkt. Dabei sollten wir uns viel häufiger fragen: „Wie können wir miteinander gewinnen?“ Und wie lässt sich die Zusammenarbeit so gestalten, dass der gesamte Standort Europa gestärkt wird? Darüber müssen wir deutlich mehr sprechen.