Autonomes Fahren fährt immer schneller in die Realität
Autonome Fahrzeuge fahren mit beispielloser Geschwindigkeit in die Realität. In den letzten Jahren kamen die ersten Fahrzeuge der Stufe L3 auf den Markt, die Zahl der wöchentlichen Fahrten mit vollautonomen Robotaxis überstieg 700.000, und autonome Lkw absolvierten ihre erste Fahrt ohne Fahrer. Dieser Prozess findet weltweit statt: In Europa wurden mehr als 35 Pilotprojekte für autonomes Fahren gestartet, während die USA und China jeweils über 450.000 bzw. 250.000 kommerzielle Fahrten pro Woche anbieten.
Die rasche Dynamik der Branche bedeutet nicht, dass der Wettbewerb schon vorbei ist. Die Entwickler arbeiten weiterhin daran, die nächsten Hürden bei Technologie und Investitionen zu überwinden, und auch die Frage, wie sich der Technologie-Stack weiterentwickeln wird, ist noch offen. Mit anderen Worten: Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren haben weiterhin großes Skalierungspotenzial.
Einführung wird allgemein später erwartet
Das McKinsey Center for Future Mobility hat zusammen mit The Autonomous eine zweijährliche Umfrage unter 91 Entscheidungsträgern der Branche weltweit durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Einführungszeitpläne für die meisten Anwendungsfälle des autonomen Fahrens im Vergleich zur Umfrage von 2023 im Durchschnitt um ein bis zwei Jahre verzögern. Beispielsweise wird erwartet, dass die großflächige globale Einführung fahrerloser Robotaxis der Stufe L4 erst 2030 Realität wird, während zuvor 2029 erwartet wurde; städtische Pilotprojekte für private Pkw der Stufe L4 verschieben sich von 2030 auf 2032; und vollautonome Lkw werden voraussichtlich erst 2032 kommerziell tragfähig sein, statt wie zuvor erwartet 2031.
Die Umfrage zeigt außerdem deutliche Unterschiede bei der Einführungsgeschwindigkeit zwischen den Regionen der Welt. Die USA und China haben bereits fahrerlose Robotaxis auf den Markt gebracht, andere Regionen könnten jedoch drei bis sieben Jahre für eine breite kommerzielle Einführung benötigen. Experten erwarten, dass Lkw und Pkw ein ähnliches Muster aufweisen: China und die USA sind führend, und die meisten Anwendungsfälle werden deutlich früher eingeführt als in Europa und im übrigen Asien. Diese regionalen Unterschiede werden von mehreren Faktoren beeinflusst, darunter schnellere Entwicklungszyklen, flexible Geschäftsmodelle und Start-up-Kultur, regulatorische Unterstützung, Verfügbarkeit von Kapital, eine starke KI- und Software-Basis, eine für autonomes Fahren günstigere gebaute Umgebung, größere Märkte sowie eine stärkere Bereitschaft, neue Technologien in großem Maßstab zu testen.
Massenmarkt für Privatwagen verlagert sich auf L2+-Funktionen
Unter den in diesem Jahr befragten Experten war die größte Gruppe (49 %) der Ansicht, dass sich der Massenmarkt für Privatwagen (nicht Robotaxis) bis 2035 auf L2+-Funktionen konzentrieren wird. Das steht in deutlichem Kontrast zur Umfrage von 2023 – damals erwarteten 52 % der Experten, dass sich der Markt auf Systeme der Stufe L3 oder höher verlagern würde. Die bisherigen Prognosen beruhten hauptsächlich auf der Annahme sinkender Kosten für L3-Systeme sowie auf dem Vorteil, dass L3-Fahrzeuge dem Fahrer erlauben, sich auszuruhen oder nicht fahrende Aufgaben wie Arbeiten oder Spielen zu übernehmen.
Heute gehen jedoch nur noch 39 % der Experten davon aus, dass sich der Markt auf L3 oder höher konzentrieren wird. Dieser Rückgang könnte auf fehlende Finanzmittel, hohe Entwicklungs- und Validierungskosten sowie langsame technologische Fortschritte zurückzuführen sein. Experten betrachten das autonome Fahren der Stufe L3 zunehmend als optionale Nischenlösung, die sich vor allem an Oberklasse-Modelle richtet, statt an den breiten Massenmarkt.
Kostenschätzungen für höhere Autonomiestufen steigenIm Vergleich zu 2023 sind die Kostenschätzungen der Experten für autonomes Fahren auf höheren Stufen gestiegen – trotz zusätzlicher Durchbrüche im Bereich KI. Dies könnte daran liegen, dass die Kosten für den Übergang von Tests zur kommerziellen Bereitstellung unterschätzt wurden – etwa für die Produktindustrialisierung, die Fähigkeit zur Bewältigung von Long-Tail-Randfällen sowie hohe Verifikations- und Validierungskosten. Laut Umfrage sind die Kostenschätzungen für L4-Robotertaxis nur leicht gestiegen, möglicherweise weil sich Robotertaxis bereits in der Skalierungsphase befinden und die führenden Akteure sicherer darüber sind, welche Bedingungen für die kommerzielle Reife erforderlich sind. Im Gegensatz dazu wurden die Kostenschätzungen für autonome Lkw stärker korrigiert – je nach Anwendungsszenario um 50 bis 60 Prozent nach oben.
Niedrigere Automatisierungsgrade erfordern in der Regel relativ einfache Algorithmen und eine reduzierte Hardwareausstattung (Sensoren und Rechenleistung). Experten zufolge könnten die Softwareentwicklungs-, Test- und Validierungskosten dadurch vier- bis siebenmal niedriger sein als bei höheren Stufen (L4- und L5-Robotertaxis und -Lkw). Andererseits müssen städtische Robotertaxis und andere hochautomatisierte Fahrzeuge komplexe Verkehrsszenarien und vielfältige Randfälle bewältigen. Diese technischen Hürden bedeuten, dass Robotertaxis und autonome Lkw der Kategorie „Full Journey“ Softwareinvestitionen von über 3 Milliarden US-Dollar benötigen, um Marktreife zu erlangen. Die Kosten für die Hardwareentwicklung scheinen eher mit der Fahrzeugform als mit dem Automatisierungsgrad zusammenzuhängen. Bei Lkw – egal ob für Hub-to-Hub oder Full Journey – liegen die Hardwarekosten deutlich über denen anderer Fahrzeugtypen.
Hohe Kosten sind der größte Schmerzpunkt der Branche
Um die weiterhin bestehenden Hindernisse für vollautonomes Fahren zu bewerten, konzentrierte sich die diesjährige Umfrage auf die Schmerzpunkte in der Entwicklungspipeline. Obwohl man vielleicht erwartet hätte, dass Haftungs- oder Technikfragen an erster Stelle stehen, sind hohe Kosten eindeutig der größte Schmerzpunkt in der ADAS-Entwicklungspipeline. Dies zeigt deutlich, dass sich die Branche von der Entwicklung zur Bereitstellung verlagert. Tatsächlich steigen die Kostenschätzungen für ADAS Jahr für Jahr, während sich der Zeitplan für die Marktreife immer weiter nach hinten verschiebt, was die Technologieakteure unter enormen Druck setzt.
Produkthaftung und regulatorische Unsicherheiten wurden als mittlere Schmerzpunkte eingestuft. Dies könnte daran liegen, dass die Gewährleistung von Sicherheit und Konformität bei ADAS und autonomem Fahren von entscheidender Bedeutung ist, während es in der Wertschöpfungskette an einem etablierten Haftungsrahmen zwischen Zulieferern, OEMs, Endkunden und Nutzern mangelt. Der Wettbewerb rangiert unter den potenziellen Schmerzpunkten am niedrigsten. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass die Akteure, die in die Phase nach der Marktkonsolidierung eintreten, den potenziellen Wertpool als groß genug ansehen, um mehreren Wettbewerbern Koexistenz und Wachstum zu ermöglichen. Auch die Talentknappheit wird vergleichsweise niedrig eingestuft, was vermutlich auf die jüngste Branchenkonsolidierung sowie die Unterstützung und Beschleunigung der F&E-Prozesse durch KI zurückzuführen ist.
Expertenausblick: Eine pragmatischere Ära des autonomen Fahrens
Während die Branche weiter voranschreitet, bleibt die Zukunft autonomer Fahrzeuge voller Unwägbarkeiten. Die Verzögerung der Einführungszeitpläne, die Verlagerung des Massenmarktfokus, steigende Kostenschätzungen und hohe Kosten als Hauptschmerzpunkt deuten darauf hin, dass die Branche von einer idealisierten Phase in eine pragmatischere und stärker ausdifferenzierte Phase übergeht. Ob es sich um die globale Einführung von Robotertaxis, die Verbreitung von L2+-Funktionen in Privatfahrzeugen oder den Langstreckentransport mit autonomen Lkw handelt – jedes Marktsegment wird sich entlang seiner eigenen Entwicklungskurve bewegen.Für Entscheidungsträger und Praktiker kommt es nicht mehr darauf an, die fortschrittlichsten Stufen des autonomen Fahrens zu verfolgen, sondern darum, ein Gleichgewicht zwischen Kosten, Technologie, Regulierung und Marktakzeptanz zu finden. Die neuesten Erkenntnisse von Experten liefern wichtige Anhaltspunkte für das Verständnis dieser komplexen und sich rasant entwickelnden Branche.