Benjamin Müller

Volontär

Benjamin Müller mag Texte. Gesprochene und geschriebene, deutsche und fremdsprachliche, dialektische und dialektale. Pälzer halt. Sein Interesse für Lyrik und Prosa, Rhetorik und Semantik führten ihn an den Germersheimer FTSK. Dort (und an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau) lernte er u.a. das Simultan- und Konsekutivdolmetschen, dass Amerikanistik von Hollywood bis Hawthorne reicht, dass Sprechakttheorien auch für Kundenkontakte interessant sind und dass es ohne Newton und Leibniz keine Autos gäbe. Seit 2025 lebt er sein technisches Interesse nun bei Ultima Media Germany aus, wo er in englischer und deutscher Sprache für Automotive Digital Transformation, automotiveIT, AUTOMOBIL PRODUKTION und all-electronics tätig ist.

Automotive Software Strategies Konferenz

19. Mai. 2025 | 13:00 Uhr

3 Fragen an… Thomas Dannemann, Senior Director Product Marketing, Qualcomm

„GenAI kann ADAS-Algorithmen kontinuierlich verbessern“

Im Vorfeld der Automotive Software Strategies Konferenz haben wir Thomas Dannemann, Senior Director Product Marketing bei Qualcomm, drei Fragen gestellt. Das Event findet am 21. und 22. Mai 2025 in München statt – Dannemann gehört zu den Referenten.Weiterlesen...

Bordnetze im Automobil Kongress

13. Mai. 2025 | 14:00 Uhr

Branchentreff im Schwabenland

Das war der 13. Bordnetze im Automobil Kongress

Der 13. Bordnetze im Automobil Kongress brachte die Branche wieder ins Schwabenland. Internationale Industriegrößen präsentierten und diskutierten die neuesten Innovationen im Bordnetz-, E/E-Architektur- und SDV-Bereich. Was tat sich in Ludwigsburg?Weiterlesen...

Automotive

12. Mai. 2025 | 10:30 Uhr

Als eines der einflussreichsten Unternehmen der digitalen Welt spielt Google eine Schlüsselrolle über zahlreiche Branchen hinweg – auch in der Automobilindustrie. Steve Basra, Director, Global Head of Automotive, Google Cloud, ist ein ausgewiesener Experte auf diesem Gebiet – wir haben ihm drei Fragen gestellt. In diesem Interview erklärt Basra, der zuvor Führungspositionen bei Hyundai und Toyota innehatte, wie Generative AI die Workflows in der Automotivesoftware-Entwicklung neu definiert, wie eine verantwortungsvolle KI-Implementierung in sicherheitskritischen Fahrzeugsystemen aussehen muss und welche Rolle Google Cloud bei der Entwicklung KI-getriebener Innovationen in OEM-Ökosystemen spielt. Wie verändert Generative AI die Workflows in der Automotivesoftware-Entwicklung? Generative AI verändert die Workflows in der Automotivesoftware-Entwicklung, indem sie als intelligenter Assistent über den gesamten Lebenszyklus hinweg agiert – von schnelleren Entwicklungszyklen und verbesserter Softwarequalität bis hin zu höherer Effizienz und einer optimierten Entwicklererfahrung. Entwickler nutzen KI-Tools inzwischen für Aufgaben wie die Beschleunigung der Code-Generierung und -Vervollständigung, das automatische Erstellen vielfältiger Testfälle und synthetischer Sensordaten für die Validierung, die Analyse komplexer Anforderungen hinsichtlich Klarheit und Konsistenz, die Dokumentationsgenerierung aus Code sowie die Unterstützung beim Debugging durch Vorschläge zu möglichen Fehlerursachen. Diese KI-Unterstützung hilft dabei, die zunehmende Komplexität moderner Fahrzeugsoftware zu bewältigen, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und es Ingenieuren ermöglicht, sich auf höherwertiges Design und Problemlösungen zu konzentrieren – und damit den gesamten Prozess, von der ersten Idee bis zum finalen Test, erheblich zu optimieren. Wie sieht eine verantwortungsvolle KI-Implementierung in sicherheitskritischen Fahrzeugsystemen aus? Die Einführung leistungsstarker Technologien wie Generative AI erfordert sowohl mutige Innovation als auch ein tiefgreifendes Verantwortungsbewusstsein. Gerade angesichts der kritischen Bedeutung dieser Systeme – insbesondere im Automotive-Sektor – muss die Implementierung wohl überlegt erfolgen. Sicherheit, Expertise und qualitativ hochwertige Informationen müssen gewährleistet sein. Feinjustierte LLMs, die auf kleinere, spezifische Datensätze vortrainiert sind, bieten eine höhere Genauigkeit für spezialisierte Themenbereiche. Die Qualität des Generative AI-Outputs wird zudem durch „Grounding“ verbessert – also dadurch, dass generierte Texte mit realen Informationen und Kontexten verknüpft werden. Dies bedeutet, dass jede Bewertung oder Einschätzung des Modells mit konkreten Belegen hinterlegt werden kann. Erklärbare Generative AI-Modelle ermöglichen es OEMs zudem, Entscheidungsprozesse gegenüber Kunden und Mitarbeitern transparent darzustellen, was Vertrauen und Akzeptanz in KI-gestützte Services stärkt. Welche Rolle spielt Google Cloud bei der Entwicklung KI-getriebener Innovationen in OEM-Ökosystemen? Da sich die Automobilbranche im Wandel hin zu SDVs und nahtlosen, vernetzten Kundenerlebnissen befindet, nimmt Google Cloud hier eine Schlüsselrolle ein. Mit fortschrittlichen Lösungen in den Bereichen KI, Cloud und Datenanalyse unterstützt Google Cloud die gesamte OEM-Wertschöpfungskette. Für das In-Car-Erlebnis ermöglicht der Automotive AI Agent von Google Cloud den OEMs den Aufbau maßgeschneiderter, hochwertiger KI-Assistenten auf Basis von Generative AI. Zudem bietet unser Auto SDK moderne, KI-gestützte Mapping-Lösungen. Aber auch jenseits des Fahrzeugs unterstützt Google Cloud OEMs: Tensor Processing Units (TPUs) helfen bei der Entwicklung der nächsten Generation von ADAS- und autonomen Fahrsystemlösungen. Imagen wiederum personalisiert Marketinginhalte und bietet maßgeschneiderte Inhalte für ein besseres Shoppingerlebnis. Zusätzlich bietet Google Cloud intuitive Technologien, um operative Prozesse zu optimieren: Mit Vertex AI können Automobilhersteller ihre Bedarfsplanung und Lagerprognosen verbessern, während der Manufacturing Data Engine durch prädiktive Analysen hilft, Rückrufaktionen und teure Produktionsverzögerungen zu minimieren. Zu guter Letzt kann Google Cloud auch die Produktivität der Belegschaft steigern – Gemini unterstützt bei der Mitarbeiterschulung und dem Erhalt von Wissen, während Gemini Code Assist Entwicklern hilft, noch effizienter zu arbeiten.

3 Fragen an… Steve Basra, Director, Global Head of Automotive, Google Cloud

Google Cloud unterstützt die gesamte OEM-Wertschöpfungskette

Wie mischt Google Cloud die Autoindustrie auf? Einblicke von Steve Basra zu datengetriebenen Innovationen und Zukunftstrends.Weiterlesen...

Automotive Computing Conference

07. Mai. 2025 | 08:30 Uhr

Für KI-gesteuerte Fahrzeuge braucht es mehr als nur Fehlertoleranz und Diagnoseprüfungen. Das Schlüsselwort heißt Interoperabilität. Auf der Automotive Computing Conference 2025 in Detroit erklärte Jyotika Athavale, Director bei IEEE und Synopsys, dass Interoperabilität zum Grundprinzip automobiler Systeme werden muss. Athavale begann ihre Ausführungen mit einer Analyse der sich wandelnden Zuverlässigkeit von Halbleitern. Da Chips, selbstredend auch im Automobilbereich, immer leistungsfähiger werden, steigt ihre Anfälligkeit für Ausfälle. Sie nannte eine Vielzahl von Fehlerursachen: von Elektromigration über Verformungen bis hin zu Kontaktinstabilität und thermischer Degradation. Diese Herausforderungen wachsen durch steigende Rechenanforderungen, KI-Workloads und die zunehmende Verbreitung von „Always-on“-Anwendungen wie Robotaxis weiter. Während ein herkömmliches Fahrzeug auf etwa 8.000 Betriebsstunden über 15 Jahre ausgelegt ist, kann ein Fahrzeug in einer Robo-Flotte rund um die Uhr im Einsatz sein. Dies führt zu völlig anderen Einsatzprofilen und höherem Verschleiß. Zentrales Thema von Athavales Vortrag war der IEEE P2851 Standard, ein Rahmen für funktionale Sicherheits-Interoperabilität über verschiedene Anwendungsbereiche hinweg – darunter Automotive. Der Standard definiert einen sogenannten „Dependability Lifecycle“, der Aspekte wie Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit, Cybersicherheit und Echtzeitverhalten berücksichtigt – alles subsumiert unter funktionaler Sicherheit. Innerhalb dieses Standards wird Interoperabilität auf drei Ebenen behandelt: Systemhierarchieübergreifend – Vom IP-Block bis hin zum Fahrzeug. Disziplinübergreifend – Abwägung von Leistung, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz in jeder Entwicklungsphase. Anwendungsübergreifend – Wiederverwendbarkeit von Ergebnissen in Bereichen wie Automotive, Luftfahrt oder Industrie. Ziel ist es, Sicherheitsanalysen von Beginn an technologie- und toolübergreifend abzustimmen. Athavale stellte anschließend einen – aus ihrer Sicht – essenziellen Baustein für sichere, langlebige KI-Systeme vor: Silicon Lifecycle Management (SLM). Statt Chips als Black Boxes zu betrachten, soll SLM eine kontinuierliche Überwachung ihres Zustands ermöglichen – von der Fertigung bis zum Einsatz. Mit integrierten Sensoren und Überwachungseinheiten für Parameter wie Spannungsmargen, Taktverzögerungen und Temperaturverläufe kann SLM eine Degradation erkennen, bevor es zu tatsächlichen Ausfällen kommt. Dies ermöglicht vorausschauende Wartung, sodass Probleme frühzeitig erkannt und entschärft werden können. Laut Athavale reicht die Datenpipeline von On-Chip-Sensoren über Edge-Controller bis zu Analyseplattformen. Korrekturmaßnahmen könnten dabei unter anderem Spannungsregelung, thermisches Management oder Lastverlagerung umfassen – alles mit dem Ziel, die Lebensdauer der Komponenten zu verlängern und die funktionale Sicherheit zu stärken. Ein weiterer Aspekt ihres Vortrags war die Auswirkung KI-spezifischer Workloads auf die Systemzuverlässigkeit. Athavale verwies auf eine Meta-Studie, laut der über die Hälfte der Ausfälle in großen KI-Clustern auf GPUs zurückzuführen waren – mit deutlich höheren „Soft Error“-Raten als bei klassischen Aufgaben. Im Automobilkontext hat dies weitreichende Folgen. Es unterstreicht die Notwendigkeit neuer Sicherheitskonzepte und der Integration von KI-Fehlverhalten in Sicherheitsanalysen. SLM kann laut Athavale den SPFM (Single Point Fault Metric) erhöhen und den PMHF (Probabilistic Metric for Hardware Failures) verbessern, da es auf realen Degradationsdaten statt auf Annahmen basiert.

ACC US 2025: KI-Integration in der Automobilindustrie

Warum Interoperabilität für Autos entscheidend ist

Autonomes Fahren verlangt mehr als klassische Sicherheitskonzepte: Interoperabilität wird zum Gamechanger. Auf der Automotive Computing Conference 2025 skizziert Jyotika Athavale den Fahrplan für die Zukunft smarter Fahrzeugtechnologien.Weiterlesen...

Automotive

06. Mai. 2025 | 11:29 Uhr

Im Vorfeld der ChargeTec 2025 haben wir Wulf Schlachter, Gründer und CEO von DXBe Management, drei Fragen gestellt. Die 5. Ausgabe der internationalen Fachkonferenz findet am 27. und 28. Mai in München statt, Schlachter ist einer der Referenten. Er begann seine Karriere 1996 als IT-Berater in der Web-1.x-basierten „Media & Telco“-Szene in Deutschland. 2007 gründete er DXBe Management in Hamburg und Dubai – eine Strategie- und Managementberatung mit Fokus auf rein digitale Geschäftsmodelle. Schlachter zählt zu den Pionieren im Bereich IoT und eMobilität in Europa und hat zahlreiche Beratungs- und Aufsichtsratsmandate inne – darunter als Startup-CTO von IONITY und als Management Advisor für Digital Charging Solutions (ChargeNow), Atlante, Electromin, FlexEcharge, Ventus Technologies … sowie als Moderator und Initiator zahlreicher Veranstaltungen rund um Elektrofahrzeuge und Ladeinfrastruktur weltweit. Er arbeitet mit Kunden im Bereich Ladeinfrastruktur weltweit – von großen OEMs, CPOs, EMPs, Energieversorgern und Flottenmanagementanbietern bis hin zu Sektoren wie eTruck, eFähre und eVTOL. Herr Schlachter, was waren die größten technischen oder logistischen Hürden beim Aufbau von Infrastruktur unter extremen Umweltbedingungen? Schlachter: Eines der größten Hindernisse ähnelt dem in Europa: ein „fehlendes Netz“ – selbst wenn theoretisch genügend Wind und Sonne verfügbar sind, gibt es nur einen Übertragungs- bzw. Verteilnetzbetreiber auf dem Markt. Wie können Lehren aus Saudi-Arabien auf andere Regionen mit extremem Klima übertragen werden? Ich würde sagen, es ist vergleichbar mit Norwegen – nur umgekehrt: Batterien müssen gekühlt statt beheizt werden, das gilt auch für Elektrofahrzeuge und Ladehardware. Temperaturen von über 50 °C im Mai letzten Jahres, in Kombination mit Sandstürmen und viel Staub in der Luft, verstopften zudem die Filter (beispielsweise in Ladesäulen) und führten zu einer Verringerung der Ladegeschwindigkeit. Welche Rolle spielt staatliche Unterstützung beim Aufbau von Ladeinfrastruktur in neuen EV-Märkten? Eine enorme – neben privaten Initiativen unterstützt der größte staatliche saudische Fonds (PIF) eine Initiative namens „Saudi2030“, mit dem Ziel, ein grünes und nachhaltiges Land zu werden. Es wird mit Industrieverbänden an EV- und Batteriewerken sowie Produktionsstätten gearbeitet.

3 Fragen an… Wulf Schlachter, CEO, DXBe Management

Laden unter Extrembedingungen: Hitze, Sand, Strommangel

Auf der ChargeTec 2025 spricht Wulf Schlachter über EV-Charging in Saudi-Arabien und die Herausforderungen durch Hitze, Luftfeuchtigkeit und Wüstensand. Im Vorfeld hat er uns Einblicke in Technik und Infrastruktur unter Extrembedingungen gegeben.Weiterlesen...

ChargeTec Konferenz

29. Apr. 2025 | 09:15 Uhr

Im Vorfeld der 5. Internationalen Konferenz CHARGETEC haben wir Dr. Axel Sprenger, Geschäftsführer der USCALE GmbH, drei Fragen gestellt. Die Konferenz findet am 27. und 28. Mai 2025 in München statt, Dr. Sprenger ist einer der Referenten. Der Schwerpunkt seines Vortrags in der bayerischen Landeshauptstadt wird auf den Gemeinsamkeiten und Unterschieden in den wichtigsten EV-Märkten liegen. Zudem wird er erläutern, inwiefern unterschiedliche Bedürfnisse und Erwartungshaltungen die Branche bewegen. ADT: Was sind die wichtigsten Nutzererwartungen, die in verschiedenen Märkten noch nicht erfüllt werden? Sprenger: Die klassischen Hygienefaktoren Reichweite und Ladeinfrastruktur bleiben weiterhin entscheidend. Beides verbessert sich kontinuierlich, gleichzeitig steigen jedoch auch die Kundenerwartungen. Die Branche kämpft folglich bei der Akzeptanz von E-Fahrzeugen gegen einen steigenden Anspruch an – und kommt derzeit nur langsam voran. Die Anforderungen der nächsten Adopter-Gruppe – also des Massenmarkts – werden bisher nicht erfüllt. Deshalb verläuft die EV-Anlaufphase sehr schleppend. ADT: Wie beeinflussen kulturelle oder regulatorische Unterschiede das Nutzerverhalten im EV-Charging? Sprenger: Genau genommen sind kulturelle Einflüsse minimal. Praktische Rahmenbedingungen und Anwendungsszenarien, die sich von Land zu Land stark unterscheiden, sind hingegen wichtige Faktoren. Beispiele: Fahrdistanzen und Fahrprofile, Wohnsituationen (deutsche und französische EV-Fahrer wohnen häufiger in Einfamilienhäusern, spanische und italienische eher in Mehrfamilienhäusern) wirken sich auf das Ladeverhalten aus. Hinzu kommen unterschiedliche Zahlungspräferenzen, die mit Gewohnheiten und, in manchen Fällen, mit der Netzverfügbarkeit zusammenhängen. Die langsamer als erwartet stattfindende EV-Anlaufphase sowie regulatorische Hürden setzen die Branche stark unter Druck. Die angebotenen Lösungen sind zudem weniger überzeugend und teurer als erwartet – ein Beispiel hierfür ist Vehicle-to-Grid. ADT: Wie wirkt sich Trumps Zollpolitik auf das globale EV-Charging-Geschäft aus? Sprenger: EV-Charging ist größtenteils ein nationales Business. Die Planung erfolgt zentral, die Konstruktion meist lokal. Der Betrieb der Ladeinfrastruktur ist ein SaaS-/Cloud-Geschäft. Auch die Energieerzeugung für den Verkauf ist unabhängig von US-Zöllen. Nach aktuellem Stand wäre nur die Ladegeräte-Hardware von Zöllen betroffen. Etwaige Anpassungen von Lieferketten und Produktionsstandorten lassen sich in dieser noch jungen Branche aber deutlich einfacher umsetzen als etwa in der Automobil- oder Luftfahrtindustrie.

3 Fragen an… Dr. Axel Sprenger, Geschäftsführer, USCALE

„EV-Charging ist größtenteils ein nationales Business“

Auf der ChargeTec 2025 gibt Dr. Axel Sprenger klare Antworten: Warum EV-Charging weitgehend lokal bleibt, wie Nutzererwartungen steigen und weshalb nationale Unterschiede entscheidender sind als internationale Politik. Wir haben vorab mit ihm gesprochen.Weiterlesen...