In London wurde kürzlich die Zukunft des Transports demonstriert: eine völlig autonome Taxifahrt in einem modifizierten Ford Mustang Mach-E. Das in Großbritannien ansässige Unternehmen Wayve hat einen bedeutenden Meilenstein erreicht, indem es ein Fahrzeug über längere Zeiträume hinweg freihändig durch den komplexen Stadtverkehr fuhr, einschließlich der Navigation ungeschützter Kurven in stark befahrenen Straßen. Dabei geht es nicht nur um selbstfahrende Autos; Es stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie autonome Fahrzeuge entwickelt werden.
Die Evolution des autonomen Fahrens: AV 1.0 vs. AV 2.0
Die Branche erkennt derzeit zwei unterschiedliche Ansätze für autonomes Fahren. Das erste, „AV 1.0“ genannte Modell wird durch Waymo von Google veranschaulicht, das eine Flotte von Jaguar I-Paces in mehreren US-Städten betreibt. Der Erfolg von Waymo mit über 10 Millionen durchgeführten Fahrten hat die Idee fahrerloser Taxis normalisiert. Der Ansatz beruht jedoch auf einer riesigen, teuren Reihe von Sensoren – Kameras, Radar und LiDAR –, was eine breite Einführung kostspielig macht.
Wayve schlägt „AV 2.0“ vor, einen Paradigmenwechsel, bei dem künstliche Intelligenz Entscheidungen in Echtzeit trifft, anstatt vorprogrammierten Regeln zu folgen. Das bedeutet, die Abhängigkeit von teurer Hardware zu reduzieren und die KI mit unvorhersehbaren Bedingungen zurechtzukommen.
Kostenreduzierung: Der Schlüssel zur Skalierbarkeit
Die größte Hürde für autonome Taxidienste sind die hohen Umstellungskosten. Der Umbau eines Jaguar I-Pace in ein Robotaxi im Waymo-Stil wird aufgrund der umfangreichen Sensorausstattung schätzungsweise etwa 30.000 US-Dollar kosten. Wayve behauptet, diese Rechnung drastisch auf 1.000 bis 2.000 US-Dollar gesenkt zu haben. Diese Kostensenkung wird dadurch erreicht, dass man sich mehr auf KI und weniger auf Hardware verlässt.
Wie Wayves Ansatz funktioniert
Bei Wayves System geht es nicht darum, Sensoren vollständig zu eliminieren. Es geht darum, ihren Einsatz zu optimieren. Durch die Konzentration auf KI-gesteuerte Entscheidungsfindung möchte Wayve eine skalierbarere und erschwinglichere autonome Taxilösung schaffen. Die Mach-E-Demonstration zeigte, dass das System komplexe Manöver, wie ungeschützte Rechtskurven, ohne menschliches Eingreifen erfolgreich bewältigt.
Implikationen für die Zukunft
Der Erfolg von Wayves Ansatz könnte die Einführung autonomer Taxis beschleunigen. Durch die Senkung der Kostenbarriere wird die Technologie für Mitfahrunternehmen und Kommunen zugänglicher. Während Waymo die Machbarkeit vollständig autonomer Fahrzeuge bewiesen hat, bietet Wayve einen Weg zu einer breiteren Umsetzung.
Bei der Umstellung von AV 1.0 auf AV 2.0 geht es nicht nur um die Kosten; es geht um Anpassungsfähigkeit. KI-gesteuerte Systeme können unter realen Bedingungen lernen und sich verbessern und möglicherweise regelbasierte Systeme in unvorhersehbaren Umgebungen übertreffen.
Letztlich legt Wayves Demonstration nahe, dass die Zukunft des autonomen Transports möglicherweise nicht durch teure Hardware, sondern durch intelligente Software bestimmt wird. Dies könnte eine neue Ära erschwinglicher, zugänglicher und sicherer fahrerloser Mobilität einleiten
