Autonomes Fahren : Die Gretchenfrage

Einst war das autonome Fahren ja nur eine Utopie, die für die Nerds gleich nach der DeLorean-Zeitmaschine aus der 1980er Kultfilm-Triologie „Zurück in die Zukunft“ kam. Seit rund zehn Jahren rückt es aber als reale Option in das Bewusstsein der Öffentlichkeit – nicht zuletzt aufgrund der geschickten Vermarktung durch die IT-Branche: Im Frühjahr 2012 veröffentlichte Google auf Youtube einen bemerkenswerten Videoclip, in dem Steve Mahan, ein Blinder, von einem selbstfahrenden Auto zum Taco-Imbiss am anderen Ende der Stadt gebracht wird und über diesen Gewinn an individueller Mobilität zu Tränen gerührt scheint.

Neben der Verbesserung der gesellschaftlichen Teilhabe von Menschen mit Behinderung werden eine erhöhte Verkehrssicherheit und Nutzungseffizienz von Ressourcen und Straßenraum seither regelmäßig als Potenziale des automatisieren Verkehrs propagiert. Insbesondere in der Kombination mit Elektromobilität und Sharing-Betrieb und als Ergänzung öffentlicher Verkehrsmittel weise das autonome Fahren den Weg in eine mit der Umwelt verträgliche, transformierte Mobilität, die insbesondere den von Abgasen, Staus und Parkflächen geplagten Städten zugutekomme.

In dieser Woche kommt die mit dem automatisierten Straßenverkehr befasste weltweite Entwicklungs- und Innovations-Community nach zweijähriger Corona-Pause in Los Angeles erstmals wieder in Präsens zu ihrer Jahreskonferenz zusammen. Bei dem vom Transportation Research Board der amerikanischen Wissenschaftsakademie organisierten Symposium wird eine kritische Bilanz des bisher Erreichten gezogen werden müssen: Automatisierte Fahrfunktionen wurden inzwischen in einer Vielzahl von Forschungsprojekten entwickelt, validiert und erprobt und in einer ganzen Palette von Fahrzeugen vom Shuttlebus über den Lieferroboter bis zum fahrerlosen Taxi der Öffentlichkeit vorgestellt – häufig gefördert durch öffentliche Gelder, gerade in Deutschland und der EU. Die Markteinführung lässt indes weiter auf sich warten.

Was noch zum vollautomatisierten Fahren fehlt

Zwar verfügen sehr viele Neuwagen heute über eine rudimentäre Version der Automatisierung, die es den Fahrenden erlaubt, für einige Sekunden die Hände vom Lenker und die Augen von der Straße zu nehmen. Auch werden mancherorts auf vorprogrammierten Routen nur noch von Sicherheitspersonal begleitete, automatisierte Minibusse im Linienbetrieb eingesetzt und – wo die Gesetzgebung dies zulässt – vereinzelt schon einfache Taxiservices ohne Fahrer angeboten.

Vollautomatisiertes Fahren im Sinne der Stufe 4 nach SAE, bei dem man zumindest innerhalb eines gewissen Gebiets so wie Steve Mahan autonom, risikofrei und uneingeschränkt im normalen Straßenverkehr von A nach B gelangen könnte, ist all dies noch nicht wirklich. Selbst beim wohl am weitesten fortgeschrittenen Robotaxi-Service von Waymo in Phoenix im US-Bundesstaat Arizona scheiden sich darüber die Geister. Noch sitzt dort im Hintergrund ein Mensch, der der Fahrzeugsteuerung in unvorhergesehenen Situationen weiterhilft; auch kommt es immer wieder zu Unfällen, die bislang allerdings weitgehend glimpflich verliefen.

Damit das Einsatzgebiet des automatisierten Fahrens nicht auf die für den Autoverkehr optimierten Vorstädte in amerikanischen Wüsten begrenzt bleibt, muss die Wahrnehmungs- und Entscheidungskompetenz des Fahrzeugs die des Menschen erst wirklich übertreffen. Dazu braucht es noch ein Quantensprung der Technik. Künstliche Intelligenz, die aus einer Vielzahl von Vergleichsdaten Muster erkennt und Bewertungen des Verkehrsgeschehens abgibt, gilt hierfür als einer der erfolgversprechenden Wege. Unklar ist aber noch, wo die dafür benötigten großen Datenmengen überhaupt gespeichert und ausgewertet werden sollte, verteilt in jedem einzelnen Fahrzeug oder irgendwo an zentraler Stelle in der digitalen Infrastruktur, also in der Cloud, mit der dann alle Fahrzeuge vernetzt sein müssten.

Asien und Nordamerika gehen verschiedene Wege 

Im asiatischen Raum hält man Letzteres für den richtigen Weg, vielleicht weil in China zentrale Steuerung auch in anderen gesellschaftlichen Bereichen die Normalität darstellt, und vermutlich weil man in Japan einem autarken selbstlernenden System mit unvermeidlich begrenztem Erfahrungsschatz noch nicht ohne Weiteres zutraut, die dort traditionell hohen Erwartungen an Sicherheit, Effizienz und Qualität zu erfüllen. In Nordamerika hingegen, wo man sich mit der lückenlosen Bereitstellung von Infrastrukturen zur Kommunikation und Verarbeitung von Daten gemeinhin schwertut, gilt die fahrzeugbasierte Lösung als die pragmatischere.  

In Europa ist man sich über die Gretchenfrage, wo die Intelligenz für das autonome Fahren denn angesiedelt werden sollte, noch uneins: Im Fahrzeug, genauer „at the edge“ der elektronischen Komponenten, wäre dies eine eher einfache, weil evolutionäre Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen zur automatisierten Fahrzeugsteuerung. Ob sich damit aber die äußerst komplexen und vielschichtigen Verkehrssituationen europäischer Innenstädte mit spezifischen Verhaltensmustern der am Verkehr Teilnehmenden, oft in engen Gassen, bewältigen lassen, sei dahingestellt.

Besser gelänge dies möglicherweise einem zentralen „Gehirn“ in der Cloud, das alle Fahrzeuge, oder besser noch alle am Verkehr Teilnehmenden, auf einer dynamischen Karte sieht und managt. Das wäre revolutionär, bräuchte aber eine Vernetzung mit hoher Datenrate in Echtzeit und extrem viel parallele Rechenleistung, die sich wohl erst in ferner Zukunft mit einem Quantencomputer realisieren ließe, und es wäre dann auch ein eher schwer vorstellbarer Eingriff in die Privatsphäre der Menschen. Vermutlich läuft es daher in Europa zunächst auf eine Mischform hinaus, wie es in manchen Forschungsprojekten schon vorgemacht wird.

Gemeinsame Standards nötig

Die Partnerschaft „Connected, Cooperative and Automated Mobility“ (CCAM), in der sich Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit der Europäischen Kommission über die Schwerpunktsetzung der Forschungsförderung im Bereich des autonomen Fahrens austauschen, verfolgt dementsprechend beide Optionen, die fahrzeug- wie die cloudbasierte Intelligenz. Allmählich wird jedoch klar, welch erhebliche Konsequenzen schon einfache Schritte der Vernetzung des Fahrzeugs mit der digitalen Infrastruktur haben werden: Will man essenzielle Funktionen der Steuerung mit Daten und Code aus der Cloud „over the air“ versorgen, dann geht das nicht mit dem Puzzle aus Sensoren, Mikrocontrollern und Aktoren, welches das Elektroniksystem eines Automobils heute ausmacht. Vielmehr braucht es eine völlig neue zentrale Elektronikarchitektur, in deren Zentrum ein Fahrzeugcomputer schaltet und waltet, und deren konkrete Funktionen von einem Betriebssystem und von Erfahrungsdaten bestimmt wird, für die es regelmäßig Updates aus der Cloud gibt.

Mancher deutsche oder europäische Fahrzeughersteller mag hierin eine Chance sehen und davon träumen, ähnlich wie Apple alles für die automatisierte Steuerung Benötigte selbst herzustellen, vertikal vom Chip bis zum Reifen zu integrieren und aus einer Hand anzubieten. Für die hoch ausdifferenzierte und an definierten Schnittstellen miteinander konkurrierende europäische Zulieferindustrie wäre das ein Paukenschlag.

Wahrscheinlicher ist wohl, dass Mitbewerber, vor allem aus China, längst an einer Art „Blackbox“ arbeiten, die alle automatisierten Fahrfunktionen integriert und steuert, und dass diese dann auch in Europa angeboten wird. Industrie- und innovationspolitisch betrachtet ist dies nicht erstrebenswert, weil damit unsere Wettbewerbsfähigkeit gefährdet, die technologische Souveränität untergraben und möglicherweise mancher Entscheidungsmaßstab importiert würde, der mit demokratischen Werten nicht ohne Weiteres verträglich ist.

Gerade vor dem Hintergrund des aktuellen Chipmangels kommt es also darauf an, dass sich deutsche und europäische Automobilhersteller von solchen Angeboten nicht verunsichern lassen und keine kurzsichtigen Entscheidungen treffen. Vielmehr sollten sie sich zusammen mit der Zulieferindustrie auf ihre Stärken besinnen und gemeinsame Standards für die Innovation der Steuerungsarchitektur des autonomen Fahrens festlegen, mit denen sich einerseits die vielfältigen Neuentwicklungen und Ideen aus Europa aufgreifen und andererseits die Anforderungen des hiesigen Marktes und der Transformation des Mobilitätssystems erfüllen ließen. Sonst könnte es noch recht lange dauern, bis die Potenziale der autonomen Mobilität für Gesellschaft, Umwelt und Wirtschaft zufriedenstellend realisiert werden.