Trends beim Software-defined Vehicle: Das sagen die Experten

Die Automobilindustrie erlebt derzeit eine Transformation historischen Ausmaßes: Fahrzeuge entwickeln sich immer stärker zu rollenden Software-Plattformen – sogenannten Software-defined Vehicles (SDV). Diese Entwicklung eröffnet enorme Chancen, stellt die Branche aber gleichzeitig vor gewaltige Herausforderungen. Wir haben im Vorfeld der Konferenz „Automotive Software Strategies“ führende Experten und Mitglieder des Fachbeirats – Markus Blonn (IAV), Professor Dieter Nazareth (Hochschule Landshut), Andreas Herzig (Deloitte), Simon Fürst (BMW Group) sowie Joachim Langenwalter (TMT CoPilots) – gefragt, wie sie zu technologischen Trends und Veränderungen in der automobilen Welt stehen und welche Entwicklungen sie voraussagen.

China wird zunehmend als Leitmarkt für Software-defined Vehicles wahrgenommen. Welche Trends und Herausforderungen sehen Sie hier?

Markus Blonn, Senior Vice President bei IAV, beschreibt eindrucksvoll, wie China zunehmend als Schrittmacher der globalen Automobilentwicklung wahrgenommen wird. Die Schnelligkeit, mit der in China neue Software-Funktionen entwickelt und umgesetzt werden („China-Speed“), setze westliche Hersteller massiv unter Druck. Während die chinesische Industrie agil auf technologische Neuerungen reagiert, würden westliche OEMs durch komplexe Hardware-Architekturen sowie auf Absicherung statt Effizienz getrimmt Prozesse und zeitraubende Gremienstrukturen gebremst. Blonn warnt eindringlich: „Ist der Qualitätsanspruch westlicher Hersteller nicht eigentlich Ausdruck einer zu hohen Komplexität in der Hardware-Architektur?“ Damit verbunden sieht er eine kritische Verlagerung von Entwicklungskapazitäten westlicher Hersteller nach China, wodurch die Fähigkeit, andere Märkte angemessen zu bedienen, eingeschränkt werden könnte.

Professor Dieter Nazareth von der Hochschule Landshut ergänzt diese Einschätzung durch kulturelle Aspekte. So spiele das Auto in China zunehmend eine völlig andere Rolle als im Westen: „Während in der westlichen Welt noch das Fahren im Vordergrund steht (Freude am Fahren), ist es in China das Infotainmentsystem eines Fahrzeugs (Freude am unterhalten werden).“ In chinesischen Megacities werde das Fahrzeug zum rollenden Wohnzimmer, da die Verkehrsverhältnisse längere Aufenthalte erzwingen.

Joachim Langenwalter, ehemals verantwortlich für Automotive-Software und KI bei Nvidia zudem Entwicklungsleiter bei Stellantis und heute als Executive Advisor tätig, geht noch einen Schritt weiter: Er sieht Chinas Stärke nicht nur in der Geschwindigkeit oder Agilität, sondern in einem grundlegend anderen Denkansatz. „In China wird nicht nur das Fahrzeug optimiert, sondern das ganze digitale Leben des Nutzers“, sagt er. Am Beispiel von Xiaomi beschreibt er, wie ein Fahrzeug sich nahtlos mit dem Smart Home, Smartphone und Smart Office verbindet – eine Komfort- und Konnektivitätsqualität, die chinesische Kunden begeistert. „Das Xiaomi-Fahrzeug verkauft sich besser als mancher Premiumwagen deutscher Hersteller, weil es eben nicht nur Auto, sondern Teil eines Ökosystems ist.“ Während europäische OEMs weiter funktional in Silos denken, setzen chinesische Player konsequent auf User-zentrierte Gesamtlösungen. Auch Huawei arbeitet erfolgreich mit der Sares Group mit Marke AITO, Changan, Avatr mit seinem Ökosystem. Zusätzlich ist derer 996 Arbeitskultur (9 Uhr Morgens bis 9 Uhr Abends und 6 Tage Woche) ein Synonym für die hohe Schlagzahl in der Chinesischen Tech Industrie geworden, die wir in Europa schwer kompensieren können.

Andreas Herzig, Leader in Automotive Technology & Regulations bei Deloitte, hebt hervor, dass China und Europa technologisch unterschiedliche Wege gegangen sind. „Während China in den letzten Jahren bei Level-2 stehen geblieben ist und Level-2+ entwickelt hat, sind wir hierzulande sehr stark in Richtung Autonomie gegangen (Level-3, Level-3+).“ Herzig sieht die Herausforderungen europäischer Hersteller vor allem darin, schnelle, flexible und zuverlässige Software-Updates bereitzustellen, was in traditionellen Organisationen mit gewachsenen Lieferstrukturen und der bereits beschriebenen komplexen Hardware-Architektur nicht effizient gelinge.

Simon Fürst, Cooperation Manager Automated Driving bei der BMW Group, beschreibt die technologische Spaltung des Marktes noch deutlicher: „Die RoW-OEMs (Anm. d. Red.: Rest of the world) haben eine lange Historie in klassischen ADAS Stacks und steigen jetzt Schritt für Schritt auf KI um. BMW ist hierbei der erste Automobilhersteller weltweit, der die Kombination der Fahrassistenzsysteme BMW Highway Assist (Level 2) und BMW Personal Pilot L3 (Level 3) in einem einzigen Fahrzeug – dem BMW 7er – zugelassen hat.  China ist dagegen bei ADAS erst mit der KI-Welle eingestiegen, hat keine Legacy und sich von vorneherein auf ein Ende-zu-Ende Kundenerlebnis fokussiert. Die HW- und Sensorausstattung wurde dabei häufig nach dem Prinzip „billiger wird es sowieso“ großzügig gewählt." Echte Level-4 AD-Stacks gebe es nur bei Robotaxi-Anbietern in den USA und China. Des Weiteren ist im Bereich ADAS eine zunehmend technologische und geopolitische Trennung in „China“ und „Rest of World“ zu beobachten.

Welche Entwicklungen erwartet Sie im Bereich Software-Defined Vehicles und welche Chancen ergeben sich daraus?

Im Bereich Software-defined Vehicles erwartet Markus Blonn eine signifikante Zentralisierung der elektronischen Fahrzeugarchitekturen, verbunden mit einer deutlichen Reduktion von Steuergeräten. Zukünftige Softwareentwicklungen würden datengetrieben, hochgradig kollaborativ und KI-unterstützt verlaufen. Dies ermögliche eine enorme Erhöhung der Entwicklungsgeschwindigkeit sowie völlig neue Geschäftsmodelle, bei denen Software unabhängig von spezifischer Hardware entwickelt werden kann. Blonn sieht darin klare Vorteile: „Die Reduktion der Hardware-Vielfalt führt zu einer steigenden Wertschöpfung durch Software, die hardwareunabhängig entwickelt wird.“

Für Joachim Langenwalter bedeutet der Wandel zum SDV weit mehr als eine technologische Umstellung – er fordert einen umfassenden Paradigmenwechsel: „Wer glaubt, man könne SDV-Ansätze einfach in bestehende Organisationen einpflanzen, irrt.“ Aus seiner Sicht braucht es in der Automobilindustrie Veränderungen auf vier Ebenen: Technologie, Unternehmenskultur, Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen. Die Organisation müsse sich vom Hardwarevariantenvertrieb hin zu einem systematischen Lösungsanbieter entwickeln. Ein häufiges Scheitern erklärt er mit einem plastischen Bild: „Viele OEMs bauen ein Speedboat – aber besetzen es mit der alten Crew. Das funktioniert nicht.“ Nur wer den Mut habe, wirklich neu zu denken, könne das Potenzial datengetriebener SDV-Architekturen voll ausschöpfen.

Professor Nazareth mahnt eindringlich, dass dabei klassische Qualitätstugenden nicht vernachlässigt werden dürfen. Er betont: „Was nützt das tollste Infotainmentsystem, wenn die Bremsen eine schlechte Qualität besitzen?“ Diese Ansicht teilen auch andere Experten, darunter Andreas Herzig, der zusätzlich die Notwendigkeit sieht, regulatorische Anforderungen wie digitale Homologation, Software Asset Management und Online-Erreichbarkeit der Fahrzeuge mit ausreichender Bandbreite zu meistern. Herzig konkretisiert diese Herausforderungen und erklärt, dass die Wiederverwendungsrate bei Software zwar hoch sein könne, aber nur, wenn es gelingt, sowohl organisatorische Herausforderungen wie das Asset Management als auch regulatorische Anforderungen effektiv zu adressieren. Zudem betont er, dass lokale Entwicklungen („local for local“) immer entscheidender würden, um Updates und funktionale Erweiterungen über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs zuverlässig und in kurzen Zyklen umzusetzen. Diese Ansichten teilt Simon Fürst, gibt zusätzlich noch zu bedenken, dass „die größte Herausforderung ist und bleibt, dass die klassische Automobil-Branche (OEMs und Tier 1s) nach wie vor langsam zu SW-orientierten  Unternehmen mutieren.“

Welche Rolle spielt die Integration neuer Technologien wie RUST oder KI im Wandel der Automobilindustrie?

Die Integration von RUST und KI wird laut Experten entscheidend für den Wandel in der Automobilindustrie sein. Markus Blonn sieht insbesondere für die Programmiersprache RUST großes Potenzial, C langfristig in der Embedded-Software-Entwicklung zu verdrängen: „Die Vorteile hinsichtlich sicherer Programmierung sind immens für komplexe Software und ermöglichen eine dauerhafte Senkung von Integrations-, Test- und Fehlerbehebungsaufwänden.“ Hinzu komme noch, dass die Entwickler auch einfach Spaß und Interesse an der Sprache Rust haben.

Professor Nazareth schätzt RUST hingegen pragmatisch ein und meint, es spiele eher eine untergeordnete Rolle, da es letztlich nur ein weiteres Werkzeug sei, um die Softwarequalität zu verbessern. Er betont jedoch ausdrücklich die enormen Herausforderungen, die die Integration von KI in sicherheitskritischen Fahrzeugfunktionen mit sich bringt: „Die Einführung von KI in sicherheitskritischen Funktionen ist eine der großen Aufgaben. Diese zu beherrschen ist die entscheidende Herausforderung der Zukunft.“

Andreas Herzig erläutert differenziert die Möglichkeiten beider Technologien: „RUST ist in der Lage, häufige Logikfehler zu vermeiden und geht damit wesentlich weiter als normale C oder C++ Compiler – also ein guter Ansatz zur Fehlervermeidung.“ Bei KI unterscheidet er zwischen klassischer KI und generativer KI. Während generative KI vor allem die Kundenerfahrung im Fahrzeug erheblich verbessern könnte – beispielsweise durch sprach- und navigationsbasierte Assistenten – sei die Integration klassischer KI in sicherheitsrelevante Bereiche deutlich komplexer: „Im Bereich Prediction und Planning wird oft noch auf deterministische Software gesetzt, da der Nachweis von Functional Safety und Security ungemein schwierig ist. Ich erwarte aber, dass genau das immer mehr kommen wird – ein risiko- und szenarienbasiertes Testen in einer virtuellen Umgebung könnte hier die Lösung sein.“

Simon Fürst sieht die künftige Entwicklung eindeutig KI-zentriert: „Zukünftige AD-Stacks werden durchgängig KI-basiert sein und sie werden vergleichsweise wenig klassischen Code enthalten. Die Sicherheit wird über umfangreiche Simulationen und statistisch nachgewiesen werden müssen.“ Er ergänzt, dass die Automobilindustrie aufgrund ihrer Größe und Komplexität kaum flächendeckend auf RUST umsteigen werde. Dennoch hält er RUST für sinnvoll, wenn es gezielt in Bereichen mit hohem ASIL (Automotive Safety Integrity Level) eingesetzt werde.

Auch Joachim Langenwalter sieht in der KI die zentrale Stellschraube der SDV-Transformation – deutlich vor neuen Programmiersprachen wie RUST. Diese seien durchaus sinnvoll, etwa in sicherheitskritischen Anwendungen, doch der eigentliche Hebel liege in der Verfügbarkeit und Nutzung von Daten. „Die Domänen, die den Automobilbau künftig prägen – Connectivity, Autonomes Fahren, KI – kommen aus der Informatik, nicht dem klassischen Engineering“, erklärt er. Das führe zu massiven kulturellen Spannungen: „In vielen Unternehmen dominieren noch immer Managementkarrieren, während Tech-Talente weder gefördert noch gehalten werden.“ Wer sich hier nicht öffne, verliere den Anschluss – nicht an die Technologie, sondern an die Menschen, die sie entwickeln.

Wie können OEMs und Zulieferer effektiver zusammenarbeiten, um den Herausforderungen moderner Softwareplattformen gerecht zu werden?

Markus Blonn unterstreicht anlässlich dieser Frage, dass die klassischen Geschäfts- und Kooperationsmodelle durch den Trend zu Software-defined Vehicles obsolet geworden sind und fordert eine grundlegende Neudefinition: „Die bisherige Frage, wer tut was wann und wo im Entwicklungsprozess, und wer verdient wo Geld, reicht nicht mehr aus. Es geht um einen Paradigmenwechsel in der gesamten Wertschöpfung.“ Blonn empfiehlt neue, stärker integrierte Kollaborationswerkzeuge wie Virtualisierungen, Simulationen und Cloud-Kollaborationstools sowie Open Source-Projekte für nicht differenzierende Funktionen.

Professor Nazareth fordert ebenfalls einen Wandel von der traditionellen OEM-Zulieferer-Beziehung hin zu einem partnerschaftlichen Modell: „Die klassische OEM-Zulieferer-Zusammenarbeit auf Basis eines Lastenheftes muss einem kollaborativen Geschäftsmodell weichen.“ Er sieht eine OEM-übergreifende Standardisierung, ähnlich wie bei AUTOSAR Classic, auch für zukünftige Softwareplattformen als essenziell an.

Andreas Herzig ergänzt diese Sichtweise, indem er auf die Notwendigkeit hinweist, sowohl auf Seiten der OEMs als auch der Zulieferer eine stärkere Offenheit und Transparenz zu fördern: „Ein ständiges Taktieren der OEMs, um noch ein paar Cent im Preis herauszuschlagen, ist am Ende über Qualitätskosten wesentlich teurer. Zulieferer müssen im Gegenzug bereit sein, sich viel besser in die Karten schauen zu lassen und Quellcode offen bereitzustellen.“ Herzig sieht insbesondere in der Nutzung von Open-Source-Communities eine bedeutende Chance für Unternehmen, warnt jedoch auch davor, dass Firmen, die sich verschließen, langfristig aus dem Markt gedrängt werden könnten.

Langenwalter stößt ins gleich Horn und fordert eine radikale Neuausrichtung der Zusammenarbeit zwischen OEMs und Zulieferern – weg von kurzfristigen Projektvergaben hin zu datenbasierten Partnerschaften. „Im SDV-Zeitalter kann ich nicht mehr einfach einen Zulieferer austauschen, ohne meine Update- und Softwarefähigkeiten aufs Spiel zu setzen“, warnt er. Stattdessen brauche es stabile Beziehungen über den gesamten Fahrzeug- und Kundenlebenszyklus hinweg – inklusive geteiltem Datenzugriff, gemeinsamem KI-Know-how und einer kooperativ entwickelten Data Factory. Die Realität sieht oft noch anders aus: „Viele Zulieferer bleiben von entscheidenden Informationen abgeschnitten – dabei sind Daten die Grundlage für alles, was künftig im Fahrzeug passiert.“ Für die Start-ups bedeutet dieser Konflikt, dass sie sich vertikal integrieren und differenzierende Architektur, Hardware, Software und KI inhouse machen und damit schneller agieren und reagieren können.

Simon Fürst unterstützt klar die Aussagen seiner Kollegen und prognostiziert grundlegende Veränderungen der Zusammenarbeits- und Geschäftsmodelle: „Die Zusammenarbeit wird sich grundsätzlich ändern – White-box-Entwicklung und Open Source werden dominieren. Open-Source-Software kann gemeinsam von vielen Nutzern, einschließlich Wettbewerbern, entwickelt werden.“ Fürst betont, dass solche Modelle unvermeidlich seien, um den Anforderungen der zukünftigen Fahrzeugsoftware gerecht zu werden. BMW geht diesen Weg bereits in der Neuen Klasse „in der wir unsere automatisierten Fahr- und Parkfunktionen entlang der drei Säulen „Smart, Safe und Symbiotic“ konsequent weiterentwickeln und so weitere, individuell auf die spezifischen Marktbedingungen zugeschnittene Mehrwerte für unsere Kunden schaffen.“

Was ist nun die Quintessenz daraus? Die Experten sind sich einig, dass sich die Automobilindustrie aktuell mitten in einem tiefgreifenden Wandel befindet. Im Zuge dieser Entwicklung hin zu Software-defined Vehicles werden etablierte Strukturen auf den Kopf gestellt und sie verlangt von allen Akteuren erhebliche Anpassungen. China wird hierbei zunehmend zum Leitmarkt, insbesondere aufgrund seiner schnellen Umsetzungsgeschwindigkeit und konsequenten Kundenorientierung. Zugleich sind westliche Hersteller herausgefordert, ihre komplexen Strukturen und Qualitätsansprüche kritisch zu hinterfragen und anzupassen, um global konkurrenzfähig zu bleiben.

Neue zentrale Fahrzeugarchitekturen, begleitet von datengetriebenen und KI-unterstützten Entwicklungsprozessen, bieten immense Potenziale, erfordern jedoch auch tiefgreifende Veränderungen in der Organisation und Zusammenarbeit. Die Programmiersprache RUST und vor allem der Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden die Automobilentwicklung wesentlich beeinflussen, auch wenn ihre Integration mit erheblichen Herausforderungen verbunden ist – insbesondere in Bezug auf Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Die Experten prognostizieren eine grundlegend neue Art der Zusammenarbeit zwischen OEMs und Zulieferern, geprägt von Transparenz, Offenheit und gemeinschaftlicher Innovation. Geschäftsmodelle werden stärker auf kollaborative, Open-Source-basierte Ansätze setzen, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.