Teslas Robotaxi-Pläne Wie groß Teslas Vorsprung wirklich ist

Ganz anders sieht das Alejandro Vukotich: "Für eine Level-3-Fahrt auf der Autobahn braucht man dreifach redundante Sensoren: Lidar als Basis, Kamera und Radar. Unsere Versuchsfahrten zeigen: Allein die Kamera reicht nicht", sagt der BMW-Bereichsleiter für autonomes Fahren. Mit dem israelischen Start-up Innoviz arbeiten die Münchner an einer neuen Lidar-Generation, die ohne bewegliche Teile auskommt. Bis zum Start des BMW iNext 2021 sollen diese Halbleiter-basierten Sensoren für wenige Hundert Euro pro Stück einsatzbereit sein: "Unser Ziel ist ein System, das verlässlich und präzise 200 Meter weit sehen kann. Diese Reichweite brauchen wir mindestens bei 140 km/h." Auf deutschen Autobahnen ist dieses Tempo nichts Ungewöhnliches, auf US-Highways allerdings verboten. Auch davon profitiert Teslas kamerabasierte Lösung.

Tesla beharrt darauf, dass sich auch menschliche Fahrer nur auf ihre Augen verlassen. Selbst bei Schnee würden hochauflösende Kameras Straßenmarkierungen erkennen, solange Menschen noch irgendwelche Anhaltspunkte fänden. Gravierende Probleme bekommen Kameras aber bei Blendungen durch die tief stehende Sonne und Nachtfahrten ganz allgemein. Der Laser-Scanner strahlt das Licht dagegen selbst aus, dessen Widerschein er misst: Nur so lassen sich bei wechselnden Witterungsbedingungen auch die letzten Promille an Unsicherheiten aus dem Weg räumen. Ein unerwartetes Problem ist zum Beispiel ein (verrutschtes) Rohr, das weit über die Ladefläche eines Lkw nach hinten herausragt: Aufgrund seines kleinen Querschnitts können Kamera oder Radar dieses Objekt nicht zuverlässig erkennen, es würde in der Rasterung der Sensoren als Fehlerrauschen untergehen. Deshalb entwickelt BMW Lidar-Scanner mit 150 Ebenen.

Automobilindustrie Erneut fängt ein Tesla Feuer
Shanghai

Erneut fängt ein Tesla Feuer

Das Video eines brennenden Tesla-Modells sorgt in China für Aufregung. Der Autohersteller schickt ein Team nach Fernost.

Letztlich versucht Tesla, teure Sensoren durch vergleichsweise günstige neuronale Netzwerke zu ersetzen. Um die künstliche Intelligenz (KI) auf Trab zu bringen, und die Videobilder von acht Kameras in Echtzeit auswerten zu können, hat Tesla in nur drei Jahren einen maßgeschneiderten Hochleistungs-Computer entwickelt. Die Platine im Format eines Schulheftes ist nicht größer als der Computer für den Standard-Autopiloten. Doch sie arbeitet 21-mal so schnell.

Hat Tesla die Konkurrenz mit 144 TOPS Leistung wieder einmal abgehängt, wie Musk behauptet? Die Abkürzung steht für 144 Tera-OPS, was 144 Billionen Rechenschritten pro Sekunde entspricht. Doch Teslas Vergleich mit den 21 TOPS des Nvidia-Chip Drive Xavier hinke, stellte Nvidia sofort klar: Der neueste Computer für autonomes Fahren (Drive AGX Pegasus) leiste 320 TOPS. So beeindruckend das Wettrüsten in der Halbleiter-Branche auch ist - es wird den Ausgang des Roboterrennens nicht entscheidend beeinflussen. Sowohl Nvidia als auch Intel werden bis zum nächsten Jahr im großen Stil maßgeschneiderte Rechner für verschiedenste KI-Aufgaben auf den Markt bringen. So weitsichtig es 2016 von Musk auch war, konsequent auf Künstliche Intelligenz zu setzen: Anwendungs-optimierte Chips mit extrem hoher Leistung und geringem Energieverbrauch werden momentan zur Basistechnologie. Und es wäre vermessen, in dem globalen Rennen der Chip-Giganten (die alles aufkaufen, was an neuen Technologien entsteht) als Autohersteller mithalten zu wollen. Der Vorsprung durch Technik, soviel zeichnet sich jetzt schon ab, wird nicht ausschlaggebend sein. Viel wichtiger sind die Fähigkeiten des Betriebssystems.

Elon Musk jongliert gerne mit falschen Zahlen

Es geht darum, die Erfahrung eines versierten Menschen in Software zu gießen. Was nicht so einfach ist, weil Maschinen völlig anders wahrnehmen und "denken" als ein menschlicher Fahrer. Und genau das ist das Problem. Selbstlernende neuronale Netzwerke sind eben kein genau bekanntes Computer-Programm, sondern letztlich eine Black Box. Einem Menschen kann man zwar auch nicht ins Hirn schauen, aber man kann ihn nach einem Unfall zumindest befragen. Deshalb gehen viele Experten davon aus, dass Teslas eilige Plattform-Träume an den Zulassungsbehörden oder spätestens an den ersten Schadensersatzklagen von Unfallopfern oder deren Hinterbliebenen platzen werden. Denn noch ist unklar, wie sich die Entscheidungswege der Künstlichen Intelligenz vor Gericht nachvollziehen und im Einzelfall als "sicher" qualifizieren lassen.

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Teslas Mittelklasse-Stromer ist aktuell konkurrenzlos. Die Beschleunigung ist brachial, die Reichweite ausreichend. Aber bei Service und Bedienkonzept zeigt sich, dass weniger nicht immer mehr ist.   Von Christina Kunkel

Fest steht momentan nur, dass Musk einen Befreiungsschlag braucht, weil er ein Getriebener seiner schlechten Quartalszahlen ist. Er hat auf der Analystenkonferenz am Montag durchblicken lassen, dass die Firma ohne das Tesla-Network absehbar auf keinen grünen Zweig komme. Das überstürzt eingeführte autonome Fahren ist seine bisher riskanteste Wette, bei der die Zukunft der Firma auf dem Spiel steht. Dabei hätte Tesla strategisch eigentlich gute Karten: Seit Jahren haben alle ausgelieferten Fahrzeuge Verkehrsdaten gesammelt und die wichtigsten an Zentralrechner in der Cloud gesendet. Anhand von schwierigen Verkehrssituationen wurde der Algorithmus ständig verbessert. Im Hintergrund habe man zudem das vollautonome System mitlaufen lassen und dessen Entscheidungen überprüft. Unbemerkt von den Kunden seien so Milliarden Testkilometer im "Shadow-Mode" zusammengekommen. Getarnt hinter der Fassade des eher mittelprächtigen Autopiloten haben die Kalifornier demnach ähnlich viel Erfahrung mit Roboterautos gesammelt wie der weltweit anerkannte Innovationsführer Waymo.

Was das in der Praxis bedeutet, wird das nächste Jahr zeigen: Wenn der Computer regelmäßig den Dienst quittiert, weil er sich nicht sicher ist, dann floppt das Tesla-Network. Oder er ist auf gut Glück unterwegs - dann setzt Tesla mutwillig Menschenleben aufs Spiel.

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