Robotaxi-Experte Jan Becker: "Beharrungskräfte bei Autobauern sind groß"

Jan Becker, Gründer und CEO von Apex.AI, ist ein Pendler zwischen Deutschland, den USA und dem Rest der Welt. Für das Interview erwischen wir ihn per Videochat beim Frühstücks-Kaffee im Büro in Palo Alto.

Herr Becker, sind Sie heute mit dem Robotaxi ins Büro gekommen?
Nein, mit dem Fahrrad. Hier in Palo Alto ist Waymo noch in der Testphase, bietet bislang aber keine kommerziellen Fahrten an. Wann immer ich aber in San Francisco oder in Los Angeles bin, nutze ich Waymo. Die haben mit Abstand das beste Angebot.

Ist die Nutzung von Robotaxis schon Alltag oder sind es eher Tech-Freaks, die auf das Angebot zurückgreifen?
Das Robotaxi ist im Alltag angekommen. Waymo macht derzeit etwa eine viertel Million Fahrten pro Woche, hat in den Städten, in denen sie Fahrdienste anbieten, höhere Marktanteile als Uber oder Lyft und besitzt auch eine höhere Kundenbindung als die Konkurrenten.

Wir reden jetzt schon über das autonome Fahren, eigentlich soll es um Assistenzsysteme gehen. Aber lässt sich das überhaupt noch differenzieren oder haben nicht alle Entwicklungen in diesem Bereich das autonome Fahren zum Ziel?
Es gibt immer noch zwei grundsätzliche Ansätze, wie man an ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) und AD (Autonomous Drinving) herangeht. Der eine ist das traditionelle Verfahren, bei dem man Fahraufgaben wie Geschwindigkeitsregelung, Spurhalteassistent oder Einparkhilfen zumindest teilweise in Regeln herunterbricht und dann Algorithmen entwickelt, die die Regeln befolgen.

Dazu zählen beispielsweise das Spurhalten, nicht bei Rot über die Ampel fahren, die üblichen Verkehrsverhaltensweisen. Diesen Ansatz verfolgen in der westlichen Welt immer noch die meisten Hersteller, inklusive Waymo.

Und der zweite Ansatz?
Der nennt sich End-to-End-Learning. Hierbei fließen alle Informationen direkt von den Sensoren, Kameras und oder Lidar in ein KI-Modell und das lernt ohne weitere Zwischenschritte, wie das Fahrzeug bremsen, Gas geben und lenken muss.

In den USA bezeichnen sich die Firmen, die sich damit befassen, gerne als AV 2.0. Diesen Ansatz verfolgen in China alle neuen Hersteller und in der westlichen Welt Wayve, Waabi und seit etwa einem Jahr auch Tesla. Mit dem traditionellen Ansatz hat man in China keine Chance.

Welches ist der bedeutendere Ansatz für die Entwicklung von ADAS und AD Systemen?
Es gibt hier kein richtig oder falsch. Es gibt bislang genau eine Firma, die das Autonome Fahren zur industriellen Reife gebracht hat und skaliert, und das ist Waymo. Die erreichen das nicht mit End-to-End, sondern weitestgehend mit dem traditionellen Verfahren.

Wie kann man sich den Lernprozess bei den End-to-End-Systemen in der Praxis vorstellen?
Es gibt inzwischen unglaublich viele Hersteller von ADAS-Fahrzeugen in China. Die starten in einer Stadt, sagen wir Schanghai, den Testbetrieb mit ihren Modellen und sammeln über ein, zwei Monate Unmengen von Daten. Über die lernt das ADAS- oder AD-System, sich sicher und verkehrskonform zu bewegen.

Wenn ein hoher Reifegrad erreicht ist, dann wird das Modell für kommerzielle Nutzung freigeschaltet, bevor es zwei bis vier Wochen später auf die nächsten Städte ausgerollt wird. Denn es ist nicht so, dass man ein ADAS/AD-System implementiert und das funktioniert in Schanghai genauso sicher und zuverlässig wie in Peking und umgekehrt.

Das System muss auf die jeweilige Stadt trainiert werden. Die Stärke des End-to-End-Learning ist: dass das System immer lernt und durch permanente Updates im Betrieb ständig verbessert wird. Die Fortschritte, die man in ein, zwei Wochen erzielt, sind beeindruckend. Nach dem Verfahren kann man sich relativ schnell von Stadt zu Stadt vorarbeiten. Im Grunde orientieren sich die Chinesen daran, womit Tesla vor zehn Jahren begonnen hat.

Wie kommt es zu, dass in der westlichen Welt und in China so unterschiedlich agiert wird? Sind die Chinesen hier einfach progressiver?
In der westlichen Welt und insbesondere mit den Sicherheitsanforderungen, die in Europa herrschen, hat noch keine Firma eine Serienlösung für den End-to-End-Ansatz entwickelt. Die Hürde sind die Sicherheitsanforderungen, insbesondere in Europa, wobei ich jetzt nicht bewerten möchte, ob diese sinnvoll sind oder nicht. In China findet die Entwicklung in einem komplett anderen Umfeld statt.  

Kann man sagen, dass die Regulatorik in der westlichen Welt und vor allem in Europa den technologischen Fortschritt, wenn nicht verhindert, dann doch mindestens behindert?
Verhindern ist ein zu hartes Wort. Letztlich geht es um die grundsätzliche Entscheidung, wie sicher eine Gesellschaft technische Systeme haben möchte, die um uns fahren und mit denen wir fahren. Die Rahmen dazu setzt die Politik. Das hat jahrzehntelang sehr gut funktioniert. 

Das System hat Sicherheit für alle geschaffen, für die Menschen, die sich im Verkehrsraum bewegen, aber auch für die Unternehmen, die die Systeme entwickelt haben. Es hat auch eine strafrechtliche Dimension, die verhindert, dass unsichere Systeme in den Verkehr gebracht werden.

Um als Unternehmen auf der sicheren Seite zu stehen, ist man – um in Deutschland zu bleiben – zu einem TÜV oder einer Zertifizierungsorganisation gegangen und hat sich bezüglich den funktionalen Sicherheitsfunktionen bescheinigen lassen, dass alle Anforderungen erfüllt sind. So, wie wir das 2020 mit unserer Software Apex.OS gemacht haben.

Das ist aber ein System, das vorrangig in Europa relevant ist, nicht aber global…
Richtig. Eine Zertifizierung funktioniert weder in den USA noch in China in ähnlicher Form. In den USA wird das Thema im Wesentlichen über die Produkthaftung geregelt. Wenn dort ein fehlerhaftes System auf den Markt kommt, drohen der Firma zivilrechtliche Folgen in so exorbitanter Höhe, dass man schon aus Eigeninteresse strikt darauf achtet, sichere Produkte auf den Markt zu bringen. Beide Systeme haben sich über viele Jahrzehnte bewährt.

Wo liegt dann das Problem?
In der Methodik. Für die End-to-End-Systeme gibt es aktuell keine Methodik, um die Systeme nach einem normierten Verfahren zu zertifizieren. Ein Beispiel: Eine Kamera erkennt ein Hindernis auf der Straße, das Auto muss bremsen oder ausweichen. Bei den bisherigen Verfahren ist jeder Schritt genau beschrieben: Was erkennt die Kamera und wie sehen alle einzelnen folgenden Schritte danach aus, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Bei den End-to-End-Systemen, bei denen die Informationen ohne Zwischenschritte ins KI-System fließen und das Verhalten gelernt wird, lässt sich das Funktionieren der einzelnen Schritte nicht messen. Das System selbst kann genauso gut funktionieren wie ein formvollendet funktionierendes traditionelles System. Um es auf den Punkt zu bringen: es gibt kein Verfahren, um die Sicherheit eines End-to-End-Systems nachzuweisen, womit auch eine Zertifizierung derzeit nicht möglich ist.

Sie sagten, dass man im chinesischen Markt bei ADAS/AD Systemen nur noch mit End-to-End-Lösungen Erfolg haben kann. Heißt das im Umkehrschluss, dass die westlichen Hersteller für den Erfolg in China auch in China entwickeln müssen?
Absolut richtig, aber das passiert ja bereits und das sowohl auf der Hersteller- als auch auf der Lieferantenseite. Der Local für Local-Ansatz wird inzwischen von allen westlichen Herstellern mit Ambitionen in China verfolgt. 

Wo stehen denn die deutschen Hersteller technologisch, wenn man über ADAS/AD-Systeme und die Fähigkeit zu Over-the-Air-Updates spricht?
Über was wir jetzt reden, ist die technische Grundfähigkeit, Software über das gesamte Fahrzeug updaten zu können. Das ist genau das, was sich hinter dem Stichwort Software Defined Vehicle verbirgt und was unter anderem auch die technologische Grundvoraussetzung ist, um etwa End-to-End-Learning zu realisieren. Nach allem, was ich bislang gehört und gesehen habe, ist BMW mit der Neuen Klasse der erste deutsche Hersteller, der mit einem soliden SDV-System auf den Markt kommen wird.

Das Tempo bei der technologischen Entwicklung wird aber weiter aus China und den USA vorgegeben?
Ich würde da nicht nach Ländern oder Nationalitäten gehen. Es ist besser, zwischen den neuen, vornehmlich aus dem Software-Umfeld kommenden Unternehmen zu unterscheiden und den traditionell gewachsenen Autoherstellern. Wir sehen hier zwei völlig unterschiedliche Unternehmenskulturen.

Es gibt in China und vor allem in den USA Autobauer, die sehr in ihrer Historie verhaftet sind. Es gibt dort aber auch Tesla und Unternehmen wie Rivian. Rivian hat in drei Jahren eine komplett neue Software-Architektur aufgebaut. Auch in China gibt es eine Reihe Hersteller, die sehr stark aus dem traditionellen Fahrzeugbau kommen. Es gibt aber auch die Xiaomis, BYDs, Nios, die massiv die technologische Entwicklung vorantreiben.

Wo liegt das Problem der traditionellen Autohersteller?
Es ist meiner Einschätzung nach in erster Linie eine Kultur- und Mindset-Frage. Bei den traditionellen Autobauern sind die Beharrungskräfte unglaublich groß. Und: Das Top-Management in diesen Firmen hat - bis auf wenige Ausnahmen - wenig bis keine Kompetenz in Software und KI. Das macht es dann in Kombination mit den Beharrungskräften schwierig, Software und KI in die Fahrzeuge zu bringen.

Gerade von den deutschen Herstellern hört man seit mindestens zehn Jahren, dass man das Auto als Software Device verstehen muss. Genauso lange wird beschworen, dass die Organisationen entsprechend umgebaut werden müssen. Warum klappt das nicht?
Nehmen wir als Beispiel Volkswagen. Dort hat man 2020 Cariad als Software-Automotive-Tochter gegründet. Es war eine super Idee von Herbert Diess, die Software als eigene Tochtergesellschaft auszugründen.

Das Problem war die Umsetzung. Es wurde nicht wirklich eine neue Software-Organisation aufgebaut, sondern lediglich eine Hülle geschaffen, in der alles zusammengefasst wurde, was irgendwie im Unternehmen nach Software und IT ausgesehen hat. Damit wanderte auch die alte Kultur in diese neue Hülle. Am Ende eines schmerzhaften Prozesses hat Volkswagen jetzt die richtige Konsequenz gezogen…

…die da wäre?
Neuer Ansatz, komplett Greenfield mit Rivian. Dieses Mal haben sie gemacht, was ich schon vor zehn Jahren als "xNonsense-Firewall“ bezeichnet habe: die Organisation so aufzubauen, dass die alte, traditionelle Kultur draußen bleibt und nicht in die neue Einheit wandert. Sie haben dem Rivian Software-Chef freie Hand gelassen und Rivian hat handverlesene Mitarbeiter von Cariad und von Volkswagen in das Joint Venture geholt. Das JV hat 1000 Mitarbeiter, davon sind 900 von Rivian. Das hat Volkswagen richtig angelegt.   

Wer in der Entwicklung von ADAS/AD-Systemen über Jahre einen richtig guten Job gemacht hat, sind die deutschen Lieferanten. Aber im Moment scheint deren Geschäftsmodell gerade im Softwarebereich und in China wegzubrechen. Täuscht der Eindruck?
Die Geschäftsmodelle der Tier-1 Lieferanten sind durch das Software definierte Fahrzeug stark unter Druck geraten. Das sieht man in Europa auch an am massiven Stellenabbau bei Bosch, Conti, ZF und anderen. Ein Abbau, der vielfach in den Zukunftsbereichen stattfindet. Das hat nichts damit zu tun, dass sie die Technologie nicht verstehen würden. 

Das Problem ist ein anderes: für ein SDV kommen von oben die Hersteller und bauen größere Software-Teams auf. Das ist auch absolut richtig. Für ein echtes SDV muss der Hersteller einen Großteil der Software-Stacks (Sammlung von Software-Komponenten) bei sich machen.

Und von unten kommen die Chiphersteller wie Nvidia oder Qualcomm mit immer mehr und größeren Softwarebibliotheken, die passgenau für ihre Chips gemacht sind. Von der Seite kommen Spezialsoftware-Unternehmen wie wir, ApexAI, und bieten zwar keine Komplettlösung, aber Komponenten und eine Komponentenlösung zur Entwicklung und Implementierung autonomer Fahrzeugtechnologie.

Dies ermöglicht es den Herstellern, aus den besten Angeboten auszuwählen und nicht mehr die Gesamtlösung vom Tier-1 zu kaufen, wie das vor zehn Jahren der Fall war. Die großen Tier-1 Zulieferer haben vor ein paar Jahren mit dem Systemgeschäft, zum Beispiel bei ADAS-Systemen, Milliardenumsätze gemacht. Das Geschäft gibt es so nicht mehr…

...und kommt auch nicht wieder?
Nein, das kommt nicht wieder. Das ist mit den SDV weg. Was jetzt von den Tier-1 gefragt ist, sind Komponenten, heißt Performance-Computer oder Sensoren, aber einzeln und nicht mehr im System. Ein sehr großer Teil der Software-Entwicklung läuft dann beim OEM zusammen mit Software-Partnern wie Apex.AI, ab. Entscheidend ist, dass der OEM vollen Zugriff auf den Source Code hat.

Lassen Sie uns nochmal zur Zukunft des vollautonomen Fahrens kommen. Ist es eher eine Lösung für die Personenbeförderung, sprich Robotaxis, oder sind wir demnächst im Privatwagen autonom unterwegs. Und wenn ja, wann?
Ich kann mir schon vorstellen, dass mich mein Privatauto in Zukunft im Umkreis von 40 bis 70 Kilometern autonom überall hinfahren kann. Aber von Palo Alto nach New York? Das ist noch eine ganze Weile hin.

Wenn ich mir den heutigen Stand anschaue und, dass es mit Waymo genau einem Unternehmen gelungen ist, ein Robotaxis in Serie zu bringen und das mit einer technischen Ausstattung im Wert von bis zu einer halben Million Dollar, dann nehme ich den Service gerne an, aber so ein Auto würde ich mir nicht kaufen.  

Jetzt habe ich im Lauf des Gesprächs einige Namen gehört im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren, deutsche Unternehmen waren nicht dabei. Wo sind die?
Leider machen sie nichts. Moia macht einen Superjob dabei, Ridepooling in Fahrzeuge zu bringen, das AD-System kommt von Mobileye und Teile der Software von Apex.AI.

Ist das eine weitere Unterlassungssünde der deutschen Autoindustrie? Schaffen sie es nicht, weil der Umstieg in die Elektromobilität zu viel Kapital bindet?
Es ist leicht für eine Firma wie Google, die jede Woche im Werbegeschäft fünf Milliarden US-Dollar Umsatz macht, jedes Jahr ein paar Milliarden in eine Langfristwette wie autonomes Fahren zu investieren. Das fällt im großen Bild nicht ins Gewicht. Für einen Autohersteller oder Lieferanten ist es schwer, hier mitzugehen.