In einem aufschlussreichen Gespräch gibt Alexander Barth, Geschäftsführer von Digitrans, Einblicke in die Welt des autonomen Fahrens und die Rolle seines Unternehmens in diesem Bereich. Digitrans, 2018 gegründet, hat sich als Testregion für hochautomatisiertes Fahren in Österreich etabliert. Das Unternehmen bietet eine breite Palette von Dienstleistungen an, von Simulationen über ein spezielles Testgelände in Sankt Valentin bis hin zu Tests auf öffentlichen Straßen.

Es hat fünf Jahre intensiver Arbeit und Entwicklung gebraucht, um das Testgelände für verschiedene Wetterbedingungen, insbesondere für Regentests, vorzubereiten. Trotz der technologischen Fortschritte liegt der Hauptfokus von Digitrans auf dem Transport von Gütern und Personen, vornehmlich auf der ersten und letzten Meile, und nicht auf privaten PKWs.

Während internationale Technologie- und Fahrzeughersteller zu den Hauptkunden von Digitrans gehören, arbeitet das Unternehmen auch eng mit österreichischen Gemeinden und Städten zusammen. Diese Partnerschaften zielen darauf ab, spezifische Mobilitätsprobleme durch den Einsatz autonomer Fahrzeuge zu lösen. Ein besonderes Merkmal des Testverfahrens von Digitrans ist ihre spezielle Regenanlage, die es ermöglicht, Fahrzeuge unter verschiedenen Regenbedingungen zu testen.

Blickt man in die Zukunft, so erkennt Digitrans den Wert der während der Tests gesammelten Daten. Das Unternehmen plant, in den nächsten fünf Jahren diese Daten intensiv zu nutzen, um fundiertes Wissen aufzubauen und seinen Kunden tiefere Einblicke und bessere Lösungen zu bieten. Abschließend betont Alexander Barth die steigende Nachfrage nach Tests für autonome Fahrzeuge, insbesondere im Hinblick auf extreme Wetterbedingungen. Wir steigen direkt ein.

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Dr. Mario Herger, Gründer des Beratungsunternehmens Enterprise Garage, stand als Experte rund um das Thema autonomes Fahren, in dieser Folge des Drive.AI-Podcast zur Verfügung. In der aktuellen Folge haben wir uns über seine Erfahrungen mit der Tesla FSD-Beta ausgetaucht, ebenso über die CPUC (Taxiregulierung in Kalifornien) welche Hürden für autonomes Fahren lassen möchte. Als auch über Hütchen-Aktivisten, welche aktiv autonome Shuttles ausbremsen.

Mario argumentiert in diesem Fall, dass das menschliche Verhalten eine große Herausforderung für autonome Fahrzeuge darstellt, da es oft unvorhersehbar ist. Er berichtet von Aktivisten, die autonome Fahrzeuge blockieren, um deren Fähigkeiten zu testen. Gleichzeitig betont er die Notwendigkeit von Gesetzen, die sowohl Menschen vor Robotern als auch Roboter vor Menschen schützen. Er sieht autonome Fahrzeuge als wichtigen Schritt zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und des Zugangs zu Mobilität für jene, die aktuell beschränkt sind.

Trotz der Herausforderungen, die autonome Fahrzeuge mit sich bringen, ist er optimistisch und sieht sie als zukunftsweisende Technologie, die eine verbesserte Mobilität für alle verspricht. Was er entsprechend gestützt durch eigene Erfahrungen, beispielsweise durch das Fahren mit der Tesla FSD Beta im Alltag. Lass uns direkt rein in die Folge gehen, mit Mario Herger.

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Das autonome Fahren haben wir zuletzt im Drive.AI-Podcast vor allem immer im Fahrzeug selbst betrachtet beziehungsweise aus der Softwaresicht. In der aktuellen Folge habe ich David Cleaves zu Gast. Er ist Head of Creative bei argodesign, einer Designagentur, die sich mit Design im unterschiedlichsten Umfeld in der Industrie beschäftigt. Er selbst kommt eigentlich auch aus dem Automotiv-Bereich, hat dort jahrelang für BMW, Porsche, VW, Audi gearbeitet.

War somit direkt am Kern der Veränderung unterwegs. Konnte einiges mitnehmen und hatte auch schon erste Überlegungen zu UX-Design Aspekten eben dort erfahren im Rahmen seiner Tätigkeit. Und mit ihm habe ich mich ein Stück weit darüber ausgetauscht, wie sich Design im Exterieur und im Interieur bei Automobilen verändern wird, wenn autonomes Fahren Einzug hält.

Waren sehr spannende Ansätze mit dabei, muss ich ganz ehrlich sagen. Und vor allem hat er darauf abgezielt, dass das Auto, das Fahrzeug an sich immer mehr zum Lebensraum wird und dadurch auch eine gewisse Verschmelzung stattfinden wird. Im Detail führt er das natürlich am besten selbst aus. Wir gehen direkt rein ins Gespräch mit David. Viel Spaß damit.

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Im Gespräch war ich für diese Folge des Drive.AI-Podcast mit Andreas Lauringer, seines Zeichens Mitgründer von Kontrol, einem Unternehmen, was sich mit den Regularien im Straßenverkehr auseinandersetzt, vor allem mit der StVO hier in Deutschland. Dabei versucht Kontrol, diese alten, verstaubten, aber sinnvollen Gesetze und Regularien eben in die digitale Welt zu überführen, damit Fahrzeuge auch in der Lage sind, entsprechend diese Daten zu erkennen, damit umzugehen, die eigenen Prozesse zu steuern und somit keinen Menschen, keine anderen Fahrzeuge im Straßenverkehr zu schaden.

Im Detail versteht das Andreas natürlich wesentlich besser zu erläutern als ich. Insofern gehen wir jetzt direkt rein in die aktuelle Folge. Viel Freude damit.

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Willkommen bei einer neuen Folge des Drive.AI-Podcast, der Podcast, wenn es um das Thema autonome Fahren hier in Deutschland, DACH-Region, aber auch in den USA und China geht. Wir versuchen aufzuklären, was es mit dem autonomen Fahren auf sich hat, was der Stand der Technik ist und wohin die Reise gehen kann.

In dieser Folge habe ich Marian Gläser, CEO und Co-Founder von Brighter.AI zu Gast, der sich einem speziellen Thema angenommen hat, und zwar dem Umgang mit der DSGVO beziehungsweise mit der datenschutzgerechten Aufarbeitung von Daten, die natürlich im Umfeld des autonomen Fahrens eine immens wichtige Rolle haben. Im Detail versteht er es natürlich wesentlich besser herüberzubringen als ich. Insofern gehen wir direkt rein in die Folge mit Marian. Viel Spaß damit!

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In der aktuellen Drive:AI Podcast-Folge habe ich Dr. Holger Banzhaf zu Gast, seines Zeichens Geschäftsführer von DeepScenario, einem Unternehmen, welches die reale in die virtuelle Welt hineinbringt, dort verschiedenste Testszenarien durchspielt für Automobilhersteller, um das autonome Fahren eben ein Stück weit näher und besser kennenzulernen.

DeepScenario entwickelt eine Software, die gemessene Daten in virtuelle Welten transformiert - eine sogenannte "AI Scenario Engine". Die Hauptaufgabe besteht darin, Videodaten durch Bildverarbeitungsalgorithmen in 3D-Welten zu konvertieren und die Bewegungen aller Objekte in den Videoaufnahmen zu extrahieren.

Nach der Extraktion werden spezielle Szenarien, meist Grenzfälle oder schwierige Situationen, für Simulationen vorbereitet. In diesen Simulationen, an die Automobilhersteller bereits ihre Algorithmen angebunden haben, können sogenannte Closed-Loop Tests durchgeführt werden. Diese Tests erlauben es, die Leistung des autonomen Fahrsystems unter realitätsnahen Bedingungen zu evaluieren und zu sehen, wo noch Verbesserungsbedarf besteht.

Diese Informationen helfen dabei, die Systemreife zu beurteilen und informierte Entwicklungsentscheidungen zu treffen. Für die Umsetzung dieses umfassenden Prozesses sind Expertise in den Bereichen automatisiertes Fahren, KI-Algorithmen, Softwareentwicklung und Robotik erforderlich.

Im Detail versteht das Holger natürlich wesentlich besser, das Ganze zu vermitteln und da mit uns gemeinsam in diese Welt einzutauchen. Insofern gehen wir jetzt auch direkt rein in die aktuelle Folge. Viel Spaß beim Zuhören.

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Dr. Mario Herger, Gründer des Beratungsunternehmens Enterprise Garage, stand als Experte rund um das Thema autonomes Fahren, in dieser Folge des Drive.AI-Podcast zur Verfügung. Im Detail haben wir uns mit dem Disengagement Report aus 2022 auseinandergesetzt. Dieser zeigt auf, wie viele Disengagement es bei Unternehmen im Umfeld des autonomen Fahrens es gab.

Ein Disengagement wird hierbei als das Ereignis beschrieben, bei der das autonome Fahrzeug entweder nicht mehr weiter wusste und die Kontrolle an einen im Fahrzeug anwesenden Sicherheitsfahrer übergab, oder wenn ein Sicherheitsfahrer die Kontrolle selbst übernahm. Beispielsweise dann, wenn das Fahrzeug dabei war einen Fehler zu machen oder aus einer Verkehrssituation nicht mehr herausgefunden hätte. Dabei obliegt es dem Lizenznehmer, der seine autonomen Shuttles auf die Straße bringt, ein entsprechendes Disengagement entsprechend zu werten und einzuordnen.

Mario konzentriert sich seit 2015 auf die Auswertung der Reports der kalifornische Verkehrsbehörde DMV und kann hierdurch in seinen Artikel, als auch in unserem Gespräch, entsprechende Verknüpfungen zu den vorherigen Jahren ziehen. Uns wird es aus seinen Erkenntnissen und den publik gemachten Fakten möglich, einen Blick darauf zu werfen, wie das Thema autonomes Fahren sich in den Vereinigten Staaten von Amerika, im Speziellen in Kalifornien, entwickelt.

Im Detail wird uns Mario abholen, mehr dazu erläutern und dann verstehen wir das Thema am Ende der Folge besser. Insofern reinhören, lernen und eine positive Bewertung am Ende der Folge da lassen, wenn du den möchtest!

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In der aktuellen Drive:AI Podcast-Folge habe ich Michael Wiesinger von Kodiak Robotics zu Gast, der uns ein Stück weit in die Welt des autonomen Fahrens bei Trucks mitnimmt. Als Vice President of Commercialization bei Kodiak Robotics ist er verantwortlich für den Aufbau des Geschäfts, die Entwicklung eines Ökosystems von Partnern, sowie die Definition und Bereitstellung des kommerziellen Produkts von Kodiak.

Ein Produkt, welches man so bereits auf der Straße sieht. 31 Trucks hat das Unternehmen mittlerweile mit der eigenen Kodiak Driver-Lösung ausgestattet, welche ein autonomes Fahren zwischen Level 2 und Level 3 ermöglicht. Die Vision zielt auf autonomes Fahren Level 4 ab, was laut Michael durchaus erreichbar erscheint. Das soll er am besten selbst erläutern.

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Drive:AI - der Podcast rund um Themen aus dem Umfeld des autonomen Fahrens hatte sich in den ersten Folgen eher technischen und wirtschaftlichen Aspekten gewidmet. In der aktuellen Folge gehe ich mit Claudia Suppan darauf ein, wie autonomes Fahren aus sozialen und gesellschaftlichen Aspekten zu betrachten ist.

Claudia ist in Brüssel tätig und bringt dort ihre "regionale Sicht" auf verschiedene Projekte ein. So auch im Umfeld des autonomen Fahrens geschehen. Im Rahmen der GEAR 2030 Working Group "highly automated and connected vehicles" hat sie im Zeitraum von 2014 bis 2017 ihre Gedanken eingebracht. In welcher Form genau, das erläutert sie im gemeinsamen Gespräch mit mir.

Unter anderem haben wir betrachtet, wie autonomes Fahren dazu beitragen kann, die persönliche Autonomie beizubehalten. Man kann somit auch im Alter auf dem Land wohnen, ohne die Chauffeurdienste der Kinder zu benötigen. Denn in der Tat wohnen diese nicht immer direkt nebenan. Oder haben eben auch ihre eigenen Pläne.

Auch sind wir zu dem Urteil gekommen, dass autonomes Fahren gut für den ländlichen Raum ist. In den Städten gibt’s ÖPNV, in Landgemeinden ist das derzeit kaum finanzierbar. Ein paar auf Anfrage zu rufende autonome Fahrzeuge wären dafür perfekt: wo jetzt jede Stunde mal ein leerer Bus hält, könnte künftig über eine App ein Shuttle gerufen werden.

Abschließend sollte man auch den Tourismus als solchen nicht außer Acht lassen. Um Claudia inhaltlich wiederzugeben: "Eine Fahrt durch die steirische Weinstraße, bei der alle ein Glas trinken können, wäre super! Ich könnte mich günstig zum Wandern irgendwo absetzen lassen und an anderer Stelle autonom abholen." Welche Gründe gibt es nun noch mal gegen das autonome Fahren? Wir gehen direkt rein in den Podcast.

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Dr. Mario Herger, Gründer des Beratungsunternehmens Enterprise Garage, stand als Experte rund um das Thema autonomes Fahren, in dieser Folge des Drive.AI-Podcast zur Verfügung. Er hat uns tiefe Einblicke auf Teslas Weg zum autonomen Fahren geboten sowie anhand realer Beispiele ausgeführt, was aktueller Stand der Dinge bei Tesla FSD Beta ist.

Wer mehr über Mario erfahren möchte, dem kann ich die erste Folge des Drive:AI Podcast ans Herz legen, in diesem haben wir uns ein wenig über seinen Werdegang ausgetauscht, bevor wir auf das nicht lineare Wachstum des autonomen Fahrens zu sprechen gekommen sind.

In der aktuellen Folge haben wir uns mit dem Tesla FSD Beta auseinandergesetzt, quasi der autonomen Fahrlösung von Tesla, die Schritt für Schritt lernt. Dabei sehr viele Daten im Hintergrund sammelt und mit wenig Hardware, dafür umso mehr Software und Algorithmen das Thema „Autonomes Fahren“ angeht. Gegenwärtig ist man bei einer Level-2-Plus-Lösung angelegt. Schreitet aber teilweise mit deutlich höherem Tempo bei der Entwicklung voran, als andere Marktbegleiter.

Im Detail wird uns Mario abholen, mehr dazu erläutern und dann verstehen wir das Thema am Ende der Folge besser. Insofern reinhören, lernen und eine positive Bewertung am Ende der Folge da lassen, wenn du den möchtest!

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