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Fragt man die meisten Menschen, wie „ AI “ im Auto aussieht, werden sie wahrscheinlich etwas beschreiben, das wie ein Chatbot auf dem Infotainment-Bildschirm mit ihnen spricht – mit einem Sprachassistenten, der endlich den Befehl „Finde mir ein Café“ versteht. Das ist zwar ein wertvoller Anwendungsfall, aber nicht die größte Chance für „ AI “ im Automobilbereich.

[Ursprünglich auf Französisch veröffentlicht] Fahrzeuge mit innovativen, zentralisierten Elektronikarchitekturen kommen auf den Markt. Sie versprechen neue Funktionen für den Autofahrer, aber zu welchem Preis und mit welchem tatsächlichen Nutzen?

Bei den NXP Technology Days 2026 kamen 900 Ingenieure in Santa Clara, Kalifornien, zusammen, um das breite Spektrum an Sensoren, Aktoren, neuronalen Prozessoren und die wachsende Palette an Softwareprodukten des Unternehmens kennenzulernen.

Jahrzehntelang basierte Unternehmenssoftware auf einem einfachen Prinzip: Man entwickelte ein Produkt und verkaufte es an zahlreiche Unternehmen. Man denke nur an Microsoft Office, SAP oder Lotus Notes. Die Kernsoftware war so konzipiert, dass sie breit einsetzbar war. Die Anpassung an individuelle Bedürfnisse war eher Sache des Kunden.

Fragt man die meisten Führungskräfte, was nötig ist, um „ AI“ in ihr Unternehmen zu integrieren, macht sich eine vertraute Angst breit: eine mehrjährige Plattformmigration, ein siebenstelliger Kostenposten, ein Team von Beratern und das reale Risiko, dass das Ganze ins Stocken gerät, bevor es überhaupt einen Mehrwert schafft. Dieser Instinkt ist keine Paranoia – es ist Mustererkennung. Digitalisierungsvorhaben scheitern nach wie vor mit einer hartnäckig hohen Quote: Sowohl McKinsey als auch BCG beziffern die Ausfallquote auf rund 70 %, obwohl die weltweiten Ausgaben für diese Initiativen im Jahr 2026 voraussichtlich 3,4 Billionen US-Dollar erreichen werden.

Wir beleuchten die Entwicklung softwaredefinierter Fahrzeuge (SDVs) und ihre Rolle bei der durch das Internet der Dinge ( AI) vorangetriebenen Innovation in der Automobilbranche. Im Gespräch geht es darum, wie SDVs vom Konzept zur praktischen Umsetzung gelangen und dabei Over-the-Air-Updates, auf dem Internet der Dinge basierende Diagnosefunktionen ( AI), Edge- AI im Fahrzeug sowie skalierbare Plattformen für vernetzte Fahrzeuge ermöglichen, die die Zukunft der Mobilität neu gestalten.

Da Fahrzeuge zunehmend softwaregesteuert werden, macht die Edge-Intelligenz die E/E-Architektur zu einer strategischen Herausforderung. Alexandre Corjon von Sonatus erläutert, wie Automobilhersteller Edge- AI en integrieren können, ohne dabei die Skalierbarkeit und Wartbarkeit der Fahrzeugplattformen zu beeinträchtigen.

Künstliche Intelligenz (AI) hat Einzug in nahezu jede Phase der Entwicklung von Elektrofahrzeugen (EV) gehalten. Sie kommt bereits in einem frühen Stadium zum Einsatz, wenn Forscher neue Batteriematerialien evaluieren, und bleibt auch lange nach der Inbetriebnahme präsent, wenn Betreiber die Ladeinfrastruktur verwalten.

Der weltweite Markt für vernetzte Fahrzeuge wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich stark wachsen. Laut einer neuen Studie des IoT-Analystenunternehmens Berg Insight soll die Zahl der Fahrzeuge mit integrierter Konnektivität bis Ende 2030 583,1 Millionen erreichen.

Wir haben mit John Heinlein, dem CMO von „ Sonatus “, über eine aktuelle Umfrage von „ Sonatus “ gesprochen, in der es um die sich wandelnden Ansichten der Branche zum Thema SDVs ging. Der folgende Text ist ein Auszug aus einer Folge des „Automotive Engineering Podcast“ der SAE.

Der nächste Schritt in der SDV-Architektur besteht in einem verbesserten Datenzugriff, einer Verarbeitung an Bord und einer wiederverwendbaren Software-Infrastruktur.

Sonatus CMO John Heinlein erläutert, wie weit der Übergang zu softwaregesteuerten Fahrzeugen tatsächlich fortgeschritten ist und wie Automobilhersteller Fahrzeugdaten nutzen können, um Rückrufaktionen vorzubeugen, bevor es dazu kommt.