Wie groß ist der Markt für Fahrzeug AI – wirklich?

0:00 Vorstellung des Gastes

Heute ist Ajit Chander zu Gast bei „ The Garage “ – er ist Associate Partner und Leiter des Bereichs Mobilität bei Frost & Sullivan. Im heutigen Gespräch sprechen wir über einen aktuellen Analysebericht von Frost & Sullivan, der teilweise von Sonatus gesponsert wurde. Darin haben wir uns mit Cloud- und Edge- AI n sowie den Auswirkungen und Vorteilen dieser unglaublichen Innovationen im Bereich Mobilität in der Automobilbranche befasst. Es handelt sich um einen sehr detaillierten Bericht, in dem wir eine Reihe verschiedener Anwendungen und Anwendungsfälle untersucht haben, die greifbare Vorteile bieten. Und im heutigen Podcast besprechen wir diesen Bericht und hören von Ajit, der über einen beeindruckenden Hintergrund in den Bereichen Automobil und Mobilität verfügt. Los geht’s.

0:50 Ajits Werdegang und Berufserfahrung

Heute ist Ajit Chander von Frost & Sullivan zu Gast bei „ The Garage “. Ajit, herzlich willkommen bei „ The Garage “.

Danke für die Einladung.

Wir freuen uns riesig, dass Sie heute bei uns sind. Erzählen Sie uns doch zunächst einmal ein wenig über sich.

Na gut. Also, ich bin Ingenieur. Ich bin in Indien geboren und aufgewachsen.

Ich bin übrigens bei Frost & Sullivan in Indien eingestiegen, bevor ich nach Nordamerika gezogen bin. Mein Ziel war in erster Linie Toronto. Ich bin nun seit etwas mehr als siebzehn Jahren bei dem Unternehmen.

Siebzehn Jahre – das ist eine lange Zeit.

Das ist eine längere Zeit, als ich zugeben möchte, ja.

Außerdem war ich in verschiedenen Branchen im Bereich IT-Dienstleistungen tätig. Davor habe ich in der Fertigungsindustrie gearbeitet.

Ich bringe also diese branchenübergreifende Erfahrung mit.

In all den Jahren bei Frost & Sullivan war ich hauptsächlich in der Automobil- und Transportbranche tätig und habe mit den verschiedenen Akteuren des Ökosystems zusammengearbeitet – von Erstausrüstern über Zulieferer und Finanzinstitute bis hin zu Öl- und Gasunternehmen sowie Akteuren aus dem Energiesektor.

Also ein ziemlich weit gefasster …

Ein sehr vielfältiger Hintergrund.

Das ist toll. Also fängst du mit einer lustigen Anekdote über dich an.

Also, meine Tochter – ich habe zwei Töchter. Meine jüngere Tochter hat mit dem Volleyballspielen angefangen, einer Sportart, die ich selbst nie ausgeübt habe. Ich habe andere Sportarten betrieben. In einigen davon war ich ganz gut, aber Volleyball habe ich nie gespielt.

Aber weißt du, wenn, wenn, wenn deine Kinder anfangen und sich für den Sport begeistern, dann fängst du als Vater natürlich auch an, dich dafür zu interessieren. Also habe ich beschlossen, sie zu trainieren. Ich habe angefangen, mich mit dem Sport vertraut zu machen, und dann haben wir einen Personal Trainer engagiert und angefangen, sie einmal pro Woche zu trainieren.

Und wir sahen erste Ergebnisse bei den Spielen, ebenso wie ihre Freundinnen. Also wollten sie auch mitmachen, weißt du, als ihnen klar wurde, dass die Eltern anfingen, mich zu fragen, was da los ist – ich meine, woher kommt diese Veränderung? Also mussten wir ihnen erklären, was wir tun, und daraufhin brachten sie ihre Kinder mit. In kürzester Zeit leitete ich dann eine Mannschaft mit Teenager-Mädchen – mit den Snacks, dem Drama und den Gruppenchats. Ich habe auch jede Menge Augenrollen überstanden, habe sie aber trotzdem alle Übungen durchmachen lassen.

Das ist ja toll, dass du dich so sehr für deine Familie und deine Tochter engagierst. Hier ist eine kleine Anekdote von mir – ich gebe unseren Gästen immer gerne eine kleine Anekdote zurück. Meine Tochter hat vor einigen Jahren, als sie in der vierten Klasse war, an einem Wissenschaftswettbewerb teilgenommen. Ich bin im Vorstand eines Wissenschaftszentrums in San Jose, und sie haben an diesem Wissenschaftswettbewerb für Kinder teilgenommen, also für die vierte bis zur zwölften Klasse.

Ich war also Trainerin eines Teams aus Mädchen der vierten Klasse, das am Wissenschaftswettbewerb teilnahm. Es war total spannend, ihnen beizubringen, wie man Werkzeuge sicher benutzt und wie man Dinge baut, denn davon hatten sie noch nicht viel Ahnung. Und es hat richtig Spaß gemacht. Das war also meine kleine Anekdote für euch.

Schön. Okay. Okay. Schön.

3:36 Überblick über Frost & Sullivan

Erzählen Sie uns doch bitte etwas über Frost & Sullivan. Frost & Sullivan ist ein renommiertes Beratungs- und Analyseunternehmen. Erzählen Sie uns etwas über Ihre Rolle und den Tätigkeitsbereich von Frost & Sullivan.

Ich bin also Associate Partner und leite den Bereich Mobilität bei Frost & Sullivan. Wie bereits erwähnt, bin ich seit siebzehn Jahren im Unternehmen tätig. Ich lege die mittel- bis langfristige Geschäftsstrategie fest.

Bei Frost & Sullivan beschäftigen wir uns mit disruptiven Kräften und damit, wie diese die Branche neu gestalten.

Wir beschäftigen uns mit Technologien, die Auswirkungen auf unsere Kunden haben. Wir befinden uns tatsächlich mitten an der Spitze der Technologieintegration. Wir bringen OEMs, Zulieferer und Partner für die Technologieintegration zusammen. In diesem Zusammenhang veröffentlichen wir zahlreiche Forschungsstudien. Wir engagieren uns in strategischen Projekten.

Außerdem veröffentlichen wir zahlreiche branchenübergreifende Studien, die sich mit neuen Chancen befassen.

Genau das tun wir bei Frost & Sullivan.

4:36 Forschungsbericht zu „In-Vehicle“ und „Cloud“ AI

Nun, das ist ja ein guter Übergang: Sie waren der Hauptautor eines Berichts, an dem wir kürzlich gemeinsam mit Ihnen gearbeitet haben – zum Thema Cloud- und Edge- AI. Darin ging es darum, wie „ AI “ das Potenzial hat, Fahrzeuge wirklich zu verändern und einen Mehrwert zu schaffen.

Es war toll, mit dir zusammenzuarbeiten, und ich danke dir herzlich für deine Unterstützung dabei. Das Ergebnis war wirklich beeindruckend. Würdest du vielleicht zunächst einmal kurz vorstellen, welche wesentlichen Schlussfolgerungen und Erkenntnisse du bei dieser Arbeit gewonnen hast?

Klar. Lassen Sie mich also damit beginnen: Welche Herausforderungen stehen der Branche auf dem Weg zum SDV-Ziel bevor? Da wäre zum einen das fragmentierte ML-Ops-Framework. Die zum Trainieren dieser Modelle benötigten Daten stammen von verschiedenen Steuergeräten, die auf unterschiedlichen Modellen laufen; zudem verwenden viele dieser Modelle unterschiedliche Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow, und die Validierung, das Testen, die Bereitstellung und die Verwaltung dieser verschiedenen Workflows werden hinsichtlich der Toolketten und Teams unterschiedlich gehandhabt. Dies führt zu erheblichen Silos, und hinzu kommt die uneinheitliche Hardware und Software.

Das ist eine äußerst wichtige Erkenntnis, denn während wir daran arbeiten, „ AI “ in Fahrzeugen zu implementieren, möchten wir den OEMs unter anderem die Möglichkeit geben, ihre vielfältige Hardware zu nutzen. Wir sollten nicht denken, dass wir „ AI “ erst dann umsetzen können, wenn es einen zentralen Rechner gibt, oder dass wir „ AI “ erst dann umsetzen können, wenn es einen riesigen, optimierten „ AI “-Beschleuniger gibt.

Tatsache ist – und ich glaube, diese Schlussfolgerung wurde auch in Ihrem Bericht bestätigt –, dass es im Fahrzeug so viele Anwendungsfälle gibt, die deutlich geringere Leistungsanforderungen stellen und auf der heutigen Hardware umgesetzt werden können.

Und genau das ist eines der Ziele von „ Sonatus “, und es war spannend zu sehen, dass Ihr Bericht dies meiner Meinung nach bestätigt hat.

Ja. Du hast recht. Also, um fortzufahren: Die Daten stammen von verschiedenen Steuergeräten, und diese laufen auf ihren eigenen Echtzeitbetriebssystemen (RTOS), Betriebssystemen und Middleware-Stacks.

Und damit gehen Herausforderungen hinsichtlich des Datenzugriffs und der lebenslangen OTA-Verwaltung einher.

Richtig.

Schauen wir uns nun an, was die wichtigsten Faktoren für SDV sind, oder? Die Entkopplung der Anwendungssoftware von der Hardware mithilfe eines Middleware-Stacks und eines Betriebssystems, die Standardisierung von Schnittstellen, die Schaffung modularer Designs sowie die kontinuierliche Aktualisierbarkeit und Aufrüstbarkeit durch Integration.

Richtig.

Und dann die Entwicklung von SDV-fähiger Hardware.

Ja, genau. Auf jeden Fall. Und in Ihrem Bericht hieß es, dass es sich hierbei um einen recht großen Markt handelt. Ich meine, wie sehen die Aussichten hinsichtlich des Potenzials für „ AI “ im Fahrzeugbereich und für „ AI “ in der Automobilbranche aus?

7:17 Marktprognose für „ AI “ in der Automobilbranche

In Ordnung. Wir schätzen die Ausgaben für SDV bis 2030 auf über 500 Milliarden Dollar. Anschließend analysieren wir die verschiedenen Anwendungsfälle.

Im Jahr 2025 beläuft sich die aktuelle Auswirkung auf etwa 48 Milliarden US-Dollar, die bis 2030 auf 238 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Dazu gehören mehrere interessante neue Anwendungsfälle wie Prognostik und nutzungsabhängige Versicherungen.

Das ist also der Teil mit dem „ AI “.

Der Anteil der SDV-Ausgaben für „ AI “ steigt also von 2025 auf zweihundert und wie viel im Jahr 2030?

Von 48 Milliarden Dollar auf 238 Milliarden Dollar.

Das ist also echtes Geld. Das ist keine Nischenanwendung, und Sie wollten gerade sagen … Ich würde gerne etwas mehr über die Anwendungsfälle erfahren, die Sie als besonders überzeugend oder wertschöpfend empfunden haben.

8:05 OEM-Strategien und Investitionen in AI

Davon gibt es eine ganze Menge. Ich möchte aber vorher noch auf einen Punkt eingehen. Wir haben uns nämlich angesehen, welche Herausforderungen auf dem Weg zu den SDV-Zielen bestehen. Wir haben uns angesehen, was die, wie man so sagt, SDV-Treiber sind.

Deshalb schauen wir uns nun auch an, was die Automobilhersteller tun. Richtig. Ich meine, man hat ja die Ankündigung von General Motors zur zentralen Rechnerarchitektur verfolgt. Damit steigern sie ihre Rechenkapazitäten für „ AI “ um das 35-Fache und ihre OTA-Fähigkeiten um das Zehnfache. Nun versuchen die Automobilhersteller, diese Ressourcen in monetarisierbare Chancen umzuwandeln.

Eine Studie von Frost & Sullivan zeigt, dass zehn weitere OEMs – oder sogar mehr als zehn – im Rahmen ihrer DevOps-Umstellung auf eine zentrale Rechenarchitektur mit Middleware-Stacks, Ethernet-Backbones und OTA umsteigen.

Um einen Zeitraum von mehr als fünf Jahren für kontinuierliche Upgrades zu sichern. Wenn man sich ansieht, was Tesla allein im Jahr 2025 geleistet hat: Das Unternehmen hat, wie bekannt, acht OTA-Updates veröffentlicht und allein im Jahr 2025, glaube ich, etwa zweiundvierzig Funktionsupdates durchgeführt.

Bedeutsam. Ja.

Ich glaube, es besteht die Möglichkeit, „ AI “-Modelle auf der vorhandenen Hardware der aktuellen Chipgeneration einzusetzen. Es sind also keine fortschrittlichen NPUs oder Hochleistungs-SoCs erforderlich.

Und das hat unmittelbare Auswirkungen auf die Anwendungsfälle, die wir im Rahmen des Whitepapers analysiert haben.

Das ist großartig. Ihr Bericht war wirklich beeindruckend. Sie haben das toll gemacht, und wir werden einen Link zu dem Bericht in die Shownotes einfügen, damit die Leute ihn nachlesen und sich darüber informieren können. Du hast die Auswirkungen und den potenziellen Nutzen einiger dieser Anwendungsfälle mit vielen Zahlen untermauert. Hier auf der CES, direkt vor der Tür, wo wir gerade sitzen, können wir in unserem „ AI “-Bereich unter Sonatus AI Beispiele für viele verschiedene Anwendungsfälle sehen. Ich frage mich, welche Anwendungsfälle dir als besonders wirkungsvoll und besonders wertvoll aufgefallen sind?

10:00 Neue Anwendungsfälle in der Automobilbranche AI

Ich denke, es gibt mehrere neue Anwendungsfälle, die wir im Rahmen dieses Whitepapers analysiert haben. Ich meine, viele davon – insbesondere im Bereich ADAS und Cockpit – sind gut dokumentiert.

Die sind ja bekannt, ja.

Ja, also, aber wir haben uns auch mehrere andere neue Anwendungsfälle angesehen, die unmittelbare Auswirkungen haben. Wir haben uns mit Prognosen, nutzungsabhängigen Versicherungen, Sensorvirtualisierung, Cybersicherheit am Netzwerkrand und Sensorik im Fahrzeuginnenraum beschäftigt.

Und wir waren der Meinung, dass viele davon für OEMs ein erhebliches Umsatzpotenzial bzw. Monetarisierungsmöglichkeiten bieten. Was uns im Hinblick auf eine besonders große Wirkung besonders aufgefallen ist, ist die Sensorvirtualisierung. Ich kann Ihnen dazu einige Anwendungsfälle nennen, die wir uns angesehen haben.

Und tatsächlich bestehen in diesem Bereich bereits konkrete Partnerschaften mit COMPREDICT.

Wir arbeiten mit COMPREDICT zusammen – einem fantastischen Partner, der zeigt, wie man etwas, was normalerweise mit einer IMU erledigt würde – also einem Bewegungssensor, der den Fahrzeugwinkel erfasst, sowie Beschleunigungssensoren und so weiter –, auch anders lösen kann. Sie können die IMU weglassen und so zwanzig Dollar an Fahrzeug-Stücklistenkosten einsparen. Und zwanzig Dollar mögen nicht viel erscheinen, aber es ist eine enorm wichtige Kosteneinsparung, da die Erstausrüster versuchen, die Kosten für das Fahrzeug zu senken. Und das ist nur ein Anwendungsfall. Das stimmt. Es gibt viele weitere Anwendungsfälle für virtuelle Sensoren, allein schon in Ihrem Beispiel.

Ja.

Und dann schreibt die EU das ab 2027 vor. Das stimmt.

Da Sensoren zur Scheinwerferhöhenverstellung in allen Fahrzeugen verbaut werden sollen, werden dadurch die Stücklistenkosten für die Erstausrüster steigen. Und natürlich gibt es noch das indirekte Reifendruckkontrollsystem (TPMS), das den Reifendruck anhand des Antiblockiersystems, von Trägheitsmesseinheiten, Geschwindigkeitssensoren und visuellen Daten ableiten kann.

Außerdem kann es Luftverluste und Druckabfall erkennen und bietet insgesamt eine effiziente Lösung für das Reifenmanagement.

11:59 „ AI “ ist für den Fahrer nicht immer sichtbar

Das stimmt. Was mir aufgefallen ist – und wir haben hier diese Woche während der Messe mit sehr vielen Kunden gesprochen, und ich habe ihnen diese verschiedenen Technologien erklärt und mit ihnen erörtert –, ist Folgendes: Was mir aus dem Bericht und aus diesen vielen Gesprächen besonders aufgefallen ist, ist, dass es nicht nur darum geht, dem IVI eine neue Funktion hinzuzufügen. Es geht nicht nur darum, etwas hinzuzufügen, das für den Fahrer sichtbar ist.

Manche Dinge sind für den Fahrer sichtbar. Sie könnten eine nutzungsabhängige Versicherung anbieten, bei der der Fahrer Feedback erhält, das ihm hilft, sicherer zu fahren, und dadurch wiederum niedrigere Versicherungsprämien zu erzielen. Das wäre für den Fahrer sichtbar. Dann gibt es vielleicht etwas, das etwas weniger sichtbar ist, wie zum Beispiel der Reifenverschleiß: Sie überwachen den Reifenverschleiß und kommunizieren vielleicht mit dem ADAS-System, um mitzuteilen: „Hey, das Profil ist schon ziemlich abgenutzt, du solltest den Bremsweg verlängern und beim Beschleunigen etwas zurückhaltender sein.“

Und später warnt man den Fahrer manchmal: „Hey, übrigens, dein Reifendruck ist zu niedrig, du solltest die Reifen austauschen – und hier ist eine tolle Möglichkeit, Originalreifen zu bekommen.“ Wir wissen, dass wir an Ihrem Fahrzeug arbeiten werden. Das ist also für den Lkw-Fahrer teilweise sichtbar, manchmal sichtbar, vielleicht manchmal auch unsichtbar. Und dann gibt es noch so etwas wie die von Ihnen erwähnten virtuellen Sensoren, die für den Fahrer möglicherweise völlig unsichtbar sind. Der Fahrer bekommt davon nichts mit, aber wir sind in der Lage, die Stücklistenkosten des Fahrzeugs zu senken, was dem Erstausrüster vielleicht bessere Margen ermöglicht oder ihm hilft, mit seinem Fahrzeug kostengünstiger zu sein – oder vielleicht eine Kombination aus beidem. Ich denke also, es gibt ein Spektrum von Dingen, die sehr sichtbar bis hin zu völlig unsichtbar sind. Und ich halte das für eine wichtige Erkenntnis – nicht nur für mich, sondern für die gesamte Branche –, denn nicht viele Menschen sind sich bewusst, dass die Bandbreite so groß sein kann.

Auf jeden Fall. Und tatsächlich glaube ich, als wir diese Analyse gesehen haben, haben wir uns sozusagen drei Kategorien angesehen.

Zum einen wirkt sich dies direkt auf die Stückliste der Erstausrüster aus. Zum anderen steigert es die betriebliche Effizienz und ermöglicht es ihnen, über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg kontinuierlich Einnahmen daraus zu erzielen, und schafft zudem ein personalisiertes Erlebnis für die Nutzer, also die Endverbraucher.

Ich halte das also für eine bedeutende Chance, die die OEMs auf ihrem Weg zum SDV-Ziel voranbringt.

Das finde ich toll, wie du das in eine etwas andere Systematik unterteilt hast als ich. Aber es ist interessant, denn in manchen Fällen, wie zum Beispiel bei den Stücklistenkosten: Wenn man Kosten aus der Stückliste einsparen kann, bedeutet das einen unmittelbaren Umsatz- oder Kostenvorteil, also sofortige Margenvorteile beim Umsatz oder beim Ergebnis.

Und wenn es darüber hinaus noch laufende Vorteile gibt, nun, dann ist das ebenfalls nützlich und kann zu laufenden Service- oder Ersatzteilumsätzen führen, nach denen OEMs stets Ausschau halten.

Aber auf eine Art und Weise, die für Fahrer möglicherweise attraktiv ist. Denn darüber reden wir ja immer wieder. Wir haben im Podcast schon oft darüber gesprochen, dass die Leute sagen: „Na ja, es ist schwer, Geld zu verdienen und Fahrer dazu zu bringen, ein Abonnement abzuschließen.“ Aber in Wirklichkeit ist es gar nicht schwer, wenn man ihnen etwas bietet, das für sie einen Mehrwert schafft. Wenn man ihnen eine Funktion bietet, die sie sich wünschen, werden sie gerne ein Abonnement abschließen. Anders ist es, wenn sie das Gefühl haben, dass man ihnen etwas aufdrängen will, das sie nicht wollen oder von dem sie meinen, dass sie es kostenlos bekommen sollten.

Wissen Sie, wir haben mehrere Studien durchgeführt, bei denen wir mit Endnutzern gesprochen haben, um herauszufinden, was sie bereit sind, für ein Fahrzeug zu bezahlen. Wir haben uns die gewünschten Funktionen angesehen, ebenso wie Sicherheit und Schutz sowie die Fahrzeugleistung. Also alles, was ihr Fahrerlebnis verbessern und ein persönlicheres Erlebnis schaffen kann. Wenn man sich ansieht, warum Xiaomi so erfolgreich ist: Das Unternehmen verfügt mittlerweile über dieses vernetzte Ökosystem, nicht wahr? Es gibt Haushaltsgeräte, die miteinander vernetzt sind.

Richtig.

Und dann steigt man ins Auto ein, und sie betrachten all diese Dinge als miteinander verbundene Einheiten.

Es ist eine Fortsetzung Ihres digitalen Lebens.

Genau. Ich meine, die Haushaltsgeräte sind sozusagen Roboter in Ihrem Haus, und das Auto ist ein Roboter, der sich außerhalb Ihres Hauses befindet. Und wenn man dann noch den humanoiden Roboter zu diesem Konzept hinzufügt, entsteht ein vernetztes Ökosystem, oder? Ich meine, noch einmal: Die Fähigkeit der OEMs, dem Endnutzer ein nahtlos vernetztes Leben zu ermöglichen, ist genau das, was der Endnutzer sucht.

Das sind wirklich spannende Beispiele, die Sie da genannt haben. Und Sie haben mich auch zum Nachdenken angeregt – insbesondere Ihr letzter Punkt, dass wir als Branche nicht wissen, welche Algorithmen als Nächstes kommen werden. Wir wissen nicht, welche Rechenanforderungen in Zukunft auf uns zukommen werden. Daher denke ich, dass es unsere Pflicht ist – und ich glaube, genau das versucht „ Sonatus “ zu tun, aber ich denke, die Branche als Ganzes versucht es ebenfalls –, die Infrastruktur für die Dinge bereitzustellen, die als Nächstes kommen werden.

16:13 Die Zukunft von „ AI “ in der Automobilbranche und die kontinuierliche Verbesserung

Damit der OEM kein Fahrzeug ausliefert und in dem Moment, in dem er es ausliefert, gewissermaßen „gefesselt“ ist, was ihn daran hindert, die nächste spannende Innovation bereitzustellen, sondern dass er über eine gewisse Flexibilität und Spielraum verfügt – wobei es nicht unbedingt nur um Spielraum geht, sondern vor allem um die Flexibilität, Dinge umzusetzen. Und das gilt auch für bereits vorhandene Modelle – in dem Bewusstsein, dass sich diese Modelle weiter verbessern und verfeinert werden können. Wie können wir sicherstellen, dass sie sowohl per OTA als auch über andere Wege aktualisierbar sind? Unser „ Sonatus “AI Director-Produkt, zum Beispiel der „ AI Director“, ist so konzipiert, dass Modelle sehr einfach und auf eine sehr schlanke Art bereitgestellt werden können – ganz ohne den hohen Aufwand, den man sonst mit einem vollständigen OTA-Update assoziieren würde.

Denn wir gehen davon aus – und ich glaube auch –, dass sich „ AI “-Modelle dank der Datenoptimierung schneller und häufiger weiterentwickeln könnten. Das sieht man am Beispiel des autonomen Fahrens. Denken Sie zum Beispiel an selbstfahrende Autos wie Tesla oder Riviera oder ähnliche Modelle. Ja.

Es gibt Funktionsupdates. Davon hast du vorhin schon gesprochen. Aber sie nehmen auch kontinuierlich Aktualisierungen an den Fahralgorithmen vor. Kontinuierlich. Und zwar nicht nur, wenn man ein Update anfordert, sondern sie optimieren die Parameter ständig.

Ich gehe davon aus, dass viele dieser AI -Modelle so funktionieren werden, wobei es kontinuierliche Verbesserungen bei AI geben wird, um sie intelligenter zu machen und die Genauigkeit der Modelle zu steigern.

Anstatt sich ausschließlich auf umfangreichere OTAs zu verlassen, die vielleicht einmal im Monat, alle zwei Monate oder alle sechs Monate stattfinden.

Da stimme ich zu. Und tatsächlich möchte ich zu Ihrem ersten Punkt zwei Aspekte anführen. Bei den leistungsstarken SoCs für ADAS und das Cockpit war das Wachstum bei den leistungsstarken SoCs beträchtlich. Von Qualcomm über NVIDIA bis hin zu Horizon Robotics und AMD: Wenn man sich die zehn Prozent der chinesischen Fahrzeuge ansieht, die heute hergestellt werden, sind in ihnen leistungsstarke Komponenten von Qualcomm und NVIDIA verbaut.

Richtig. Die rechenintensiven AI Workloads der NPU-Engines nehmen zu. Und dies ist entscheidend, um Anwendungsfälle für agentische AI Modelle im Fahrzeug zu realisieren, wie beispielsweise den virtuellen persönlichen Assistenten. Nun benötigen Sie ein einziges Orchestrierungs AI -Modell, das den gesamten Lebenszyklus von AI in Fahrzeugen verwaltet, und dies ist entscheidend für die Beschleunigung auf dem Weg zum SDV-Ziel, wie wir zu Beginn dieses Gesprächs besprochen haben.

18:13 „ Sonatus “ Fahrzeug- AI -Produkte

Die Lösungen von Sonatus sind für die Erreichung des SDV-Ziels von entscheidender Bedeutung.

Der Collector AI, der AI Director, der Automator AI und der AI Technician. Es handelt sich um eine durchgängige Toolkette für das Lebenszyklus- AI -Management sowie eine Laufzeitumgebung, die für viele dieser Bereitstellungen eine sichere, containerisierte Laufzeitumgebung bereitstellt.

Ja. Vielen Dank für diese Rückmeldung. Und wir haben bereits so viele verschiedene Möglichkeiten aufgezeigt, wie all die von Ihnen erwähnten Produkte zusammenwirken. Wissen Sie, in manchen Fällen verfügen die Erstausrüster (OEMs) bereits über die Daten, die sie zur Verwaltung ihrer Modelle benötigen, und dann können wir unser Produkt „ AI Director“ einsetzen, um diese bereitzustellen. In anderen Fällen sagen einige unserer Modellanbieter: „Wissen Sie, eigentlich würde ich sehr gerne Ihre Daten nutzen, um das Modell für das jeweilige Fahrzeug zu optimieren.“ In manchen Fällen, bei bestimmten Modellen, muss man das Modell tatsächlich für das spezifische Fahrzeuggewicht, die Reifen und ähnliche Faktoren optimieren. Daher möchten einige unserer Partner „Collector“ AI nutzen, um Fahrzeugdaten für dieses spezifische Fahrzeug zu erfassen und dessen Parameter so anzupassen, dass das Modell möglichst genau ist. Diese Art von Kontinuum ist für uns sehr spannend, und wir haben hier auf der Messe großartige Resonanz erhalten.

Das Interessante an einigen davon war, als wir uns die verschiedenen Lösungen etwas genauer angesehen haben, dass es sich um eine durchgängige Lösung handelt, nicht wahr?

Ich meine, es verwaltet den gesamten Lebenszyklus – und das ist entscheidend –, wodurch OEMs in die Lage versetzt werden, Daten zu erfassen, zu analysieren, bereitzustellen, zu trainieren und – wie Sie wissen – zu überwachen, zu optimieren und zu automatisieren.

Das stimmt. Diese Idee eines geschlossenen Regelkreises funktioniert nicht nach dem Prinzip „Fire-and-Forget“. Es ist nicht so, dass man das Fahrzeug ausliefert und damit hat man es dann hinter sich. In Wirklichkeit wird es meiner Meinung nach in Zukunft unerlässlich sein, das System zu verstehen, es abzustimmen und kontinuierlich zu optimieren.

Und deshalb freuen wir uns sehr, daran mitwirken zu können. Und ich glaube, es scheint, als wären die Möglichkeiten schier unbegrenzt. Die Vielzahl der verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten, die immer wieder vorgeschlagen werden, scheint beträchtlich zu sein. Ja.

20:43 Fazit und Aufruf zum Handeln

Also, wir freuen uns riesig, dass wir bei diesem Bericht mit euch zusammengearbeitet haben. Wir können nur jedem empfehlen, einen Blick darauf zu werfen. Er umfasst – wie viele Seiten sind es, vierzig, fünfzig? – es ist ein ziemlich umfangreicher Bericht, der aber das Wertversprechen und die potenziellen Auswirkungen auf den Umsatz wirklich gut dokumentiert.

Da sind jede Menge Dollar… Das stimmt. Es gibt jede Menge Zahlenangaben, auf die wir hier unmöglich alle eingehen könnten. Also ermutige die Leute, sich das mal anzuschauen. Ich freue mich riesig, dass du bei uns zu Gast bist.

Sie verfügen dank Ihrer siebzehnjährigen Tätigkeit bei Frost & Sullivan über einen unglaublich reichen Erfahrungsschatz. Vielen Dank also, dass Sie heute bei uns zu Gast sind.

Ja. Vielen Dank für die Einladung. Es war mir eine große Freude.

Es hat uns viel Spaß gemacht, dieses Whitepaper gemeinsam mit Ihrem Team zu erstellen, und Sie haben Recht. Ich meine, es gibt viele Auswirkungen auf den Umsatz, die wir in diesem Gespräch nicht abdecken konnten. Es ist ein sehr quantitativer Bericht. Ich meine, wir haben uns Anwendungsfälle aus der Praxis angesehen. Ich meine, es ist an der Zeit, über Pilotprojekte hinauszugehen und zur tatsächlichen Echtzeit-Implementierung überzugehen, damit OEMs diesen Mehrwert auf Unternehmensebene erkennen können. Und genau darauf zielen wir mit diesem Whitepaper ab, und wir möchten, dass es jeder liest.

Das ist wirklich beeindruckend. Ich kann es nur wärmstens empfehlen. Schaut euch die Shownotes an. Seht es euch mal an, und vielen Dank, dass ihr in der Sendung zu Gast wart.

Oh, danke für die Einladung.

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