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Electric vehicle (EV) design now requires a system-level approach. Decisions in one subsystem directly influence performance across the entire vehicle. Engineering work is shifting toward managing how these interactions behave under real operating conditions.

Software-definierte Fahrzeuge haben die Erwartungen an die Innovationsgeschwindigkeit neu definiert: Funktionen lassen sich per Update aktivieren, Varianten können sich über Software unterscheiden, neue Services entstehen über Daten.

If you’ve spent any time configuring VLANs, tuning QoS policies, or troubleshooting Ethernet switching infrastructure, the architectural challenges now facing the automotive industry will feel surprisingly familiar.

Open-Source-Initiativen und KI-Plattformen sollen die Entwicklung von Software-definierten Fahrzeugen beschleunigen. Was braucht man im Rennen um das beste digitale Auto?

Edge-KI soll Fahrzeuge intelligenter machen – doch heterogene Plattformen, begrenzte Rechenleistung und Legacy-Architekturen bremsen die Skalierung. Steve Stoddard von Sonatus erklärt im Interview, wie OEMs KI-Modelle effizient ins Fahrzeug bringen.

Der Wettlauf um Edge-KI im Fahrzeug hat begonnen. Lokal eingesetzte KI-Systeme werden zunehmend intelligenter, schneller sowie stärker integriert und beschleunigen so das Innovationstempo bei Software-definierten Fahrzeugen (SDV) erheblich.

KI wird im Automobilbereich aktuell mit selbstfahrenden Funktionen oder digitalen Assistenten in Verbindung gebracht. Dabei wird oft außer Acht gelassen, dass sie gerade auch in den Kernbereichen Fahrzeugwartung und -service erhebliches Potenzial bietet.

Ireland leads the countries covered in new research from Indeed Hiring Lab on workplace AI use. The survey covers more than 80,000 workers across countries, including Ireland, and shows that 70% of Irish workers use AI as part of their job.

Electric vehicle (EV) development is increasingly defined by software complexity, data volume, and shorter validation timelines. As a result, artificial intelligence (AI) is being introduced across development and testing workflows to accelerate engineering cycles, improve diagnostic depth, and reduce reliance on late-stage physical validation.

CES 2026 marked a decisive inflection point for the global automotive industry. The narrative moved beyond “software-defined vehicles” (SDVs) toward AI-defined vehicles, where competitive advantage is determined by the ability to deploy, validate, monitor, update, and monetize AI safely at scale across the full vehicle lifecycle. The show evolved from Generative AI in earlier years to Physical AI, with NVIDIA’s announcement of Alpamayo 1 stealing the spotlight.

Die Plattform von Sonatus verwaltet KI-Modelle direkt im Fahrzeug und ermöglicht neue Geschäftsmodelle wie prädiktive Wartung und Features-on-Demand.

Künstliche Intelligenz wird in Test- und Entwicklungsumgebungen des japanischen Automobilhersteller Nissan immer wichtiger. So nutzt das Unternehmen KI-Tools von Monolith und Cloud-Ressourcen von AWS im Zusammenspiel mit Fahrzeugdaten, um physikalische Phänomene zu modellieren und dadurch die Zahl von “echten” Tests zu reduzieren.