AV2.0
AV2.0 bezeichnet eine neuere Bauweise für selbstfahrende Autos: Statt vieler von Menschen programmierter Einzelmodule lernt ein einziges großes Programm das Fahren direkt aus Millionen Stunden Videomaterial. Die Idee stammt aus der Sprach-KI und hat die Entwicklung autonomer Fahrzeuge seit etwa 2023 stark verändert.
AV2.0 ist eine Bauweise für Autos, die ohne Fahrer fahren. « AV » steht für autonomous vehicle, also autonomes Fahrzeug. Die ältere Bauweise, rückblickend AV1.0 genannt, zerlegt das Fahren in getrennte Arbeitsschritte: Erst erkennt ein Programmteil Objekte auf den Kamerabildern, dann sagt ein zweiter deren Bewegung voraus, dann berechnet ein dritter die eigene Route. Menschen haben dabei viele Regeln von Hand einprogrammiert, etwa wann das Auto an einer Kreuzung wartet. AV2.0 kehrt das um: Ein einziges großes lernendes Programm bekommt die Sensordaten hinein und gibt direkt Lenk- und Bremsbefehle aus. Was dazwischen passiert, hat niemand vorgeschrieben, sondern das Programm hat es sich aus aufgezeichneten Fahrten selbst abgeleitet.
Warum die Regelsammlung an ihre Grenzen kam
Der Straßenverkehr besteht aus unendlich vielen Sonderfällen. Ein umgestürzter Einkaufswagen, eine Polizistin, die von Hand winkt, ein Ball, der zwischen parkenden Autos hervorrollt. In der alten Bauweise musste für jeden solchen Fall früher oder später eine Regel ergänzt werden. Diese Regelsammlungen wuchsen auf hunderttausende Zeilen an und wurden so kompliziert, dass eine Änderung an einer Stelle unerwartete Fehler an anderer Stelle auslöste.
AV2.0 verspricht stattdessen eine Art Wachstum durch Daten. Mehr aufgezeichnete Kilometer bedeuten bessere Fahrleistung, ohne dass Menschen neue Regeln schreiben. Genau dieses Muster kennt man von Sprachmodellen wie ChatGPT: Sie wurden nicht mit Grammatikregeln gefüttert, sondern mit riesigen Textmengen. Diese Übertragung auf das Fahren ist der eigentliche Kern der Idee.
Wirtschaftlich ist das interessant, weil Software billiger wird als Personal. Ein Team, das Regeln pflegt, kostet dauerhaft Geld. Ein System, das aus Flottendaten lernt, verbessert sich mit jedem Kunden, der fährt. Deshalb reden Autohersteller und Investoren seit 2023 auffällig oft von AV2.0.
Vom Video zum Lenkbefehl
Grundlage sind aufgezeichnete Fahrten echter Menschen, oft Millionen Stunden Kameravideo mit den zugehörigen Lenk- und Pedalbewegungen. Das System lernt daraus, welche Reaktion in welcher Situation typisch war. Fachleute nennen das Imitationslernen: Nachahmen guten Verhaltens statt Befolgen von Vorschriften. Das Ergebnis ist ein sogenanntes End-to-End-Modell, also eines, das von Anfang bis Ende in einem Stück rechnet.
Weil man ein Auto nicht auf echten Straßen üben lassen kann, kommt eine Simulation dazu. Dort werden gefährliche Szenen künstlich erzeugt und tausendfach wiederholt. Manche Systeme nutzen zusätzlich ein sogenanntes World Model, ein Programm, das vorhersagt, wie die Szene in den nächsten Sekunden weitergeht. Das Auto kann so mehrere Handlungsoptionen gedanklich durchspielen.
Der große Nachteil ist die Nachvollziehbarkeit. Bremst ein AV1.0-System falsch, kann man nachsehen, welches Modul die Fußgängerin übersah. Bei AV2.0 steckt die Entscheidung in Milliarden von Zahlen und lässt sich kaum zurückverfolgen. Prüfbehörden verlangen aber Erklärungen. Deshalb bauen die meisten Hersteller in der Praxis einen zusätzlichen Sicherheitswächter davor, der harte Regeln durchsetzt, etwa nie über Rot fahren.
Welche Anbieter darauf setzen
Am sichtbarsten ist Tesla. Die Fahrassistenz FSD wurde 2023 auf einen weitgehend end-to-end lernenden Ansatz umgebaut, was Tesla ausdrücklich als Wende bewirbt. Das britische Unternehmen Wayve gilt als Vorreiter der Idee und arbeitet mit Nissan und Uber zusammen. In China verfolgen Anbieter wie Momenta und Xpeng ähnliche Wege, häufig unter dem Schlagwort « one model ».
Nicht alle folgen dem Kurs vollständig. Waymo, der Robotaxi-Dienst von Googles Mutterkonzern, kombiniert lernende Bausteine mit Karten, Laserscannern und festen Sicherheitsregeln. In Fachdiskussionen wird deshalb bestritten, dass AV2.0 einfach der Nachfolger von AV1.0 ist. Realistischer sind Mischformen, bei denen ein gelerntes Modell fährt und ein regelbasiertes System die Grenzen überwacht.
Im Nachrichtenalltag begegnet dir der Begriff vor allem bei Quartalszahlen und Börsenmeldungen. Wer AV2.0 sagt, signalisiert Anlegern: Wir skalieren mit Daten und Rechenleistung, nicht mit Ingenieurstunden. Ob diese Rechnung aufgeht, ist offen. Der Nachweis, dass ein solches System zuverlässiger fährt als ein Mensch, steht noch aus.