Interview mit Glen DeVos, CEO von MicroVision
„Lidar funktioniert sehr gut – aber es ist einfach zu teuer.“
SDV, KI und Lidar sollen das Auto neu definieren. Doch der Weg in skalierbare Plattformen bleibt steinig. Woran es bei Architektur, Wertschöpfung und Lidar noch hakt, erklärt MicroVision-CEO Glen DeVos im Interview.
Glen DeVos, CEO von MicroVision, sieht den Durchbruch von Lidar weniger als Leistungsfrage, sondern vor allem als Kosten- und Integrationsaufgabe. Mit mehr als vier Jahrzehnten Erfahrung in Automotive, Mobilität und Fahrzeugelektronik treibt er MicroVisions Weg von der Entwicklung zur skalierten Kommerzialisierung voran.
MicroVision
Mit zunehmender Komplexität softwaredefinierter Fahrzeuge verschieben sich die Herausforderungen der Automobilbranche: Es geht längst nicht mehr nur um einzelne Steuergeräte, Sensoren oder Softwarefunktionen, sondern um skalierbare E/E-Architekturen, klare Make-or-Buy-Entscheidungen und belastbare Validierungsmethoden für KI-basierte, sicherheitskritische Systeme. Gleichzeitig stellt sich die Frage, welche Technologien tatsächlich den Sprung aus der Entwicklungslogik in die industrielle Breite schaffen.
Genau hier setzt Glen DeVos, CEO von MicroVision, mit seinem Vortrag „Lidar 2.0“ in der Kategorie „Technologies to Watch“ auf dem 30. AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress an. Im Vorfeld der Veranstaltung haben wir mit ihm darüber gesprochen, warum softwaredefinierte Fahrzeuge eine tiefgreifende Neuausrichtung der Fahrzeugarchitektur verlangen, wie Softwareentscheidungen künftig die Wertschöpfung im Automobil-Ökosystem prägen – und weshalb Lidar technisch zwar überzeugt, der Durchbruch in die Serie aber an einer anderen Stelle entschieden wird.
Was wird in den nächsten drei bis fünf Jahren der größte Engpass bei der Umsetzung von SDV- und KI-Strategien in skalierbare, industrialisierte Fahrzeugplattformen sein?
Aus meiner Sicht gibt es drei grundlegende Einschränkungen, die in den kommenden Jahren geklärt bzw. entwickelt werden müssen, um skalierbare Fahrzeugplattformen zu realisieren:
Erstens: Die Entwicklung und Produktion von softwaredefinierten Fahrzeugen erfordert eine vollständige Umstellung in der Art und Weise, wie Rechenleistung, Stromverteilung, Kommunikation und deterministische Aktorik verwaltet werden. Die OEMs benötigen die Fähigkeit, die zugrunde liegende elektrische Architektur sowie die Rechenarchitektur des Fahrzeugs kosteneffizient und skalierbar zu implementieren. Dies erfordert massive Umgestaltungen und stellt somit eine erhebliche Herausforderung für die OEMs dar, zu der man sich jedoch nicht schrittweise vorarbeiten kann.
Der Endverbraucher hat im Fahrzeug bislang keinen ausreichenden Mehrwert gesehen, um die zusätzlichen Kosten zu rechtfertigen.
Glen DeVos, CEO von MicroVision
Zweitens Für eine skalierbare Fahrzeugplattform ist eine allgemeine Definition der Softwarearchitektur und die Entscheidung der OEMs unumgänglich: Welche Entwicklungen finden hausintern statt und welche werden extern outgesourct? Wie sollen die gesamte Entwicklungsumgebung und die Werkzeugketten aussehen?
Drittens: Die Validierung der SDV-Leistung bei eingebetteten Systemen, in denen physische KI nun für deterministische und sicherheitskritische Funktionen, wie ADAS oder autonomes Fahren, eingesetzt wird, ist sehr komplex. Eine physische Validierung ist jedoch schlichtweg nicht praktikabel, daher sind virtuelle Tests und Validierungen entscheidende Wegbereiter, deren Einsatz jedoch noch in den Kinderschuhen steckt.
Welche Entscheidung, die heute getroffen wird, wird am stärksten darüber entscheiden, wo im zukünftigen Automobil-Ökosystem Wert geschaffen wird?
Die Entscheidungen, die heute getroffen werden und den größten Einfluss auf die Wertschöpfung haben, betreffen die Entwicklung von Softwareinhalten, insbesondere die Frage, was die OEMs selbst entwickeln und wofür sie auf Partner oder Zulieferer zurückgreifen. Während die Hardware im Allgemeinen weiterhin den historischen Trends der Stratifizierung des Fertigungswertstroms folgt, d.h. von Rohstoffen über Komponenten und Teilsysteme bis hin zur Fahrzeugmontage, verläuft die Entwicklung bei der Software ganz anders und hat die traditionelle Wertschöpfungshierarchie auf den Kopf gestellt. Infolgedessen haben Anbieter von Softwareinhalten nun die Möglichkeit, mit dem Fahrzeug – insbesondere dem softwaredefinierten Fahrzeug – einen deutlichen Mehrwert zu schaffen. Somit haben die Entscheidungen der OEMs, was sie selbst entwickeln und was sie einkaufen, erhebliche Auswirkungen auf den Wertstrom.
In welchen Bereichen weisen die derzeitigen Ansätze für SDVs und E/E-Architekturen der nächsten Generation in der Praxis noch Defizite auf?
Es gibt mehrere Bereiche, in denen SDV- und Architekturen der nächsten Generation noch Schwächen aufweisen. Zum einen werden veraltete Architekturelemente, Netzwerkanforderungen/-protokolle und Entwicklungswerkzeuge beibehalten, die die Architekturen von softwaredefinierten Fahrzeugen einschränken und/oder behindern. Darüber hinaus ist das Ökosystems außerhalb des Fahrzeugs noch nicht ausreichend entwickelt. Wenn man mal zurückdenkt: Wie lange hat es gedauert, bis OTA wirklich zum Standard für den Massenmarkt geworden ist? Die dritte Schwäche sind die Beschaffungssysteme der OEMs, die immer noch so funktionieren, als würden wir Hardwarekomponenten beschaffen. Die Ansätze sind immer noch sehr uneinheitlich und ineffektiv, besonders bei der Beschaffung und Verwaltung von Softwareinhalten im Fahrzeug selbst.
Wie entwickelt sich die Lidar-Technologie weiter, um ADAS-Systeme der nächsten Generation zu unterstützen?
Zuallererst, die Kosten müssen geringer werden. Die derzeitigen Lidar-Sensoren sind für eine breite Einführung einfach immer noch viel zu teuer. Ohne eine deutliche Kostensenkung, werden Lidar-Sensoren nicht zu einem festen Bestandteil des Fahrzeugwahrnehmungssystems.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Skalierung von Lidar für Serienfahrzeuge?
Grundsätzlich gilt: Nicht die Kosten folgen dem Volumen, sondern das Volumen folgt den Kosten. Die Leistung von Lidar ist nicht das Problem, sondern die Kosten der Sensorik. Diese müssen so weit gesenkt werden, dass die OEMs sie in das Fahrzeugwahrnehmungssystem integrieren und einen Mehrwert für den Endkunden schaffen können, um Funktionen zu ermöglichen, die für den Endverbraucher unverzichtbar sind. Bei ADAS waren dies zum Beispiel adaptive Geschwindigkeitsregelung, Totwinkelassistent, Vogelperspektive, Einparkhilfe sowie gesetzliche Anforderungen. Bei L2+/L3, wo Lidar eine Schlüsselrolle spielen kann, haben diese Funktionen den Markt einfach nicht bewegt. Der Endverbraucher hat im Fahrzeug bislang keinen ausreichenden Mehrwert gesehen, um die zusätzlichen Kosten zu rechtfertigen.
In welchen Bereichen bleibt Lidar hinter den Erwartungen zurück?
Die heutigen Lidar-Systeme für den Automobilbereich sind zu groß, sie verbrauchen zu viel Strom und sind zu teuer. Sie funktionieren sehr gut und z.B. die Reichweite und die Auflösung entsprechen den Erwartungen. Aber sie sind einfach zu teuer und lassen sich nur schwer in die Fahrzeug- und Systemarchitektur integrieren.
