Beyond Bulls & Bears

Perspektiven

Selbstfahrende Fahrzeuge: Beurteilung der möglichen Folgen

November 29, 2017

Der Wettlauf zur Entwicklung wirklich autonomer Fahrzeuge gewinnt weiter an Fahrt. Hierbei geht es nicht nur um Pkw, sondern auch um Lkw und Busse. Die Technologie für autonome Fahrzeuge birgt wahrlich das Potenzial zur Umgestaltung vieler Branchen, wie wir uns das vielleicht noch nicht vorstellen können. Vor kurzem brachte Franklin Templeton Investments eine Reihe von Branchenexperten zusammen, um mit ihnen über die Zukunft dieser Technologie und den Zeitraum, bis sie sich durchgesetzt haben wird, zu sprechen.

Dieses Posting steht Ihnen in den folgenden Sprachen zur Verfügung: Englisch Polnisch

Hören Sie sich unseren vollständigen “Talking Markets” Podcast an und erfahren Sie mehr zu diesem spannenden Thema: 

Hier in Kürze einige der wichtigsten Einschätzungen der Podcast-Teilnehmer:

  • Die Automobilbranche ist in der Regel traditionell eine Maschinenbaubranche. Es gibt eine digitale Kluft. Sie entwickelte sich durch die Einführung von Elektronik und eingebetteter Software langsam voran. Dann war plötzlich Auto-Tech eine große Sache.
  • Es gab bei der Industrietechnologie so viele Fehlstarts. Im öffentlichen Personenverkehr versuchen sich die Kommunen mit Methanol, Ethanol, Biodiesel, flüssigem und komprimiertem Erdgas, parallelem und seriellem Hybrid, doch all diesen Technologien ist gemein, dass sie nicht so viel Geld sparten und den ökologischen Fußabdruck nicht so verbesserten, wie man sich versprochen hatte. Daher gibt es bei jeder Neuerung derzeit ein wenig Skepsis.
  • Der Betrieb von Lkw wird durch menschliche Fahrer eingeschränkt, nicht nur durch die Stundenzahl, die ein einzelner Fahrer arbeiten kann, sondern auch durch Arbeitskräftemangel in der Branche, der das Wachstum begrenzt. Mithilfe von Platooning kann die Lkw-Auslastung gesteigert werden, auch wenn nicht die gesamte Fahrt automatisiert wird.
  • Es ist wichtig, die einzelnen feinen Beziehungen an der Schnittstelle zwischen Technologie, Gesellschaft und Finanzen zu verstehen. Wie lässt sich mit einer Flotte autonomer Fahrzeuge am besten Geld verdienen?

Es folgt das vollständige Transkript der Expertenrunde:

Moderator/Richard Banks: Hallo und willkommen zu „Talking Markets“ von Franklin Templeton Investments: exklusive und spezielle Einblicke von Franklin Templeton. Mein Name ist Richard Banks. In dieser Folge nimmt uns eine Expertengruppe mit in die Zukunft der selbstfahrenden Fahrzeuge.

 Moderator/Richard Banks:  Geleitet wird die Gesprächsrunde mit unserer Expertengruppe von Robert Stevenson, einem Research-Analysten und Portfoliomanager bei Franklin Equity Group, dessen Spezialgebiet die Analyse der Automobil-, Transport- und Technologiebranche ist.

Hören Sie nun Robert und seine Gäste.

Robert: Ich beginne mit einer kurzen Vorstellungsrunde. Ryan Popple:  Er ist CEO von Proterra. Die Firma ist führender nordamerikanischer Hersteller emissionsfreier Busse. Dragos Maciuca: Er ist technischer Direktor des Ford Innovation Center in Palo Alto [Kalifornien]. Chad Partridge: Er ist CEO von Metamoto. Die Firma entwickelt Software, um Software autonomer Fahrzeuge zu trainieren, zu testen und zu validieren. Josh Switkes: CEO von Peloton Technology. Er hat eine Methode für Lkw-Kolonnenfahrten auf Hauptverkehrsstraßen entwickelt, mit der die Zahl der Unfälle verringert und die Kraftstoffeffizienz verbessert wird.

Nun möchte ich unseren Gästen die Gelegenheit geben, von sich, ihren Unternehmen und dem Ziel ihrer Arbeit zu erzählen. Ryan, möchten Sie den Anfang machen?

Ryan: Wir haben derzeit einen Auftragsbestand für ein, anderthalb Jahre und wir liefern schwere, vollständig elektrische, Langstrecken- und ÖPNV-Busse z. B. nach Seattle und San Jose [Kalifornien] und die Stadt Los Angeles, aber auch an Orte, von denen man die frühe Anwendung dieser Technologie nicht unbedingt erwarten würde, wie z. B. Louisville, Kentucky, Nashville [Tennessee]. Gerade ging eine Lieferung nach Shreveport, Louisiana, raus. Ich denke, dass ein beachtenswerter Aspekt bei der Industrietechnologie darin besteht, dass die Early Adopter möglicherweise nicht nur auf die Innovationszentren beschränkt sind, sondern dass es scheinbar auf dem gesamten Branchenmarkt einen riesigen Hunger nach besserer Produktivität gibt.

Robert: Dragos, sagen Sie uns bitte, warum eine Präsenz hier im Silicon Valley für Ford so wichtig ist.

Dragos: Der Hauptgrund, warum wir hier sind, ist diese digitale Kluft. Die Automobilbranche im Allgemeinen und Ford als Teil davon ist traditionell eine Maschinenbaubranche, und wir entwickeln uns durch die Einführung von Elektronik und eingebetteter Software langsam voran. Und viele dieser Technologien waren nicht einmal für die Automobilbranche gedacht.

Dann war plötzlich Auto-Tech eine große Sache. Die Wagniskapitalgeber verstanden uns, weil wir allmählich die gleiche Sprache sprechen. Wir sprechen nun von Software, wir sprechen von Sensoren, wir sprechen von Rechenplattformen. Die sprachliche Kluft zwischen dem Silicon Valley und der Automobilbranche ist kleiner geworden.

In meinem Team sind zu rund 80 % Ingenieure, die anderen 20 % sind Ethnographen und Industriedesigner, die sicherstellen, dass tatsächlich Dinge für menschliche Wesen entwickelt werden und nicht für andere Ingenieure. Rund 80 % des Teams sind ganz neu in der Automobilbranche, und ich wage nicht zu fragen, wie viele von ihnen kein Auto mit Handschaltung fahren können, denn das dürften die meisten sein. Und 20 % kommen aus der Automobilbranche, um sicherzustellen, dass wir tatsächlich Dinge entwickeln, die für ein Auto und nicht für ein Telefon bestimmt sind.

Robert: Chad, vielleicht erklären Sie uns, was es heißt, Software zu entwickeln, die Software trainiert.

Chad: Gut, dann fange ich mit dem Prinzip der Simulation an, von dem in den Nachrichten in letzter Zeit häufig die Rede war und das für autonome Systeme äußerst wichtig und eine Voraussetzung für Sicherheit ist. Wir beobachten, dass sich die Automobilbranche, einst eine Hardware-Welt, in eine auf Software ausgerichtete Welt wandelt, und dass damit viele bewährte Methoden aus dem Software-Bereich Einzug halten. Das Konzept insbesondere bei diesen neuronalnetzwerkbasierten Ansätzen für das Fahren besteht darin, dass Sicherheit nicht mehr bloß durch Fahren erlangt werden kann, dass Milliarden von Testkilometern nötig sind, um diese Sicherheit angemessen überprüfen zu können, und dies nicht bloß für den Test-Aspekt, sondern auch für den Trainings-Aspekt.

Es geht also darum, in einer sicheren virtuellen Umgebung imstande zu sein, Trainingsdatensätze zu erfassen, um Fahrzeuge trainieren zu können, und außerdem darum, die Datensätze noch mehr und in der Regel an völlig unterschiedlichen Datensätzen testen zu können; man möchte nicht mit den gleichen Typen von Datensätzen testen und trainieren, um Probleme wie z. B. Überanpassung zu bekommen. Und dann geht es darum, diese Methoden mit Methoden der physikalischen Prüfung, die noch da sind, zu verkuppeln, um validieren zu können, dass die von dir durchgeführte skalierbare Simulation eine Verbindung mit der physischen Welt hat. Und dies auf eine äußerst skalierbare Art und Weise, dann, wenn es Änderungen an deinen Trainingsdatensätzen gibt. Wenn du etwas Neues trainierst, gibt es eigentlich kein tiefes intuitives Verständnis davon, wie sich dein Black-Box-Controller geändert hat.

Daher musst du einen äußerst ausführlichen Ansatz verfolgen, um dein System immer dann zu testen, wenn du etwas verändert hast.  Und dies resultiert in Millionen von Tests in einem Zyklus und zur Übernahme von bewährten Methoden für Regressionstests und Einheitstest, und nun nimmt die Simulation daneben den gleich Raum ein, wie deine Standard-Funktionstests in der Software-Welt dies täten.

Robert: Josh, in letzter Zeit wurde sehr viel über Autonomie geredet. Peloton ist etwas anders. Können Sie uns sagen, wie Sie zu der Idee kamen, sich auf Platooning zu konzentrieren, was die Technologie macht und warum Sie dies gerade jetzt für den richtigen Ansatz halten?

Josh: Ich glaube, es gibt zwei Unterschiede zwischen Peloton und den meisten anderen Unternehmen im Bereich autonomes Fahren. Zum einen sind wir im Bereich Lkw tätig. Und ich werde erläutern, warum unser Schwerpunkt auf Lkw liegt. Zum anderen ist unser ursprüngliches Ziel kein selbstfahrender Lkw. Wir möchten mit unserem Ansatz zeigen, wie Automation auf Lkw anwendbar ist, um Frachtkunden echten Nutzen zu bringen. Wir konzentrierten uns auf den Bereich Lkw und Fracht, weil Lkw pro Jahr viel mehr Kraftstoff, Arbeitsaufwand usw. benötigen als Pkw, weil sie einfach nicht 2.500 Meilen pro Jahr fahren, sondern 130.000 Meilen pro Jahr. Somit sind die Ausgaben für all dies viel höher. Dies bedeutet, dass die Hardware-Kosten für jedes Autonomie-Level bei Lkw weniger bedeutend sind als bei Pkw.

Aus diesem Grund beschäftigen wir uns mit Lkw. Und wir sagten uns: „Gut, lasst uns ein System entwickeln, das Nutzen bietet.“ Und so entwickelten wir Platooning, also Kolonnenfahrten. Platooning bedeutet die paarweise elektronische Verkopplung von Lkw. Wir kombinieren also Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation mit Fahrzeug-zu-Cloud-Kommunikation, um im Grunde eine virtuelle Kopplung zwischen diesen beiden Lkw zu bilden. Im hinteren Lkw ist nach wie vor ein Fahrer, und der Fahrer steuert, aber die Füße sind nicht auf den Pedalen. Man steuert also Gas und Bremse ähnlich wie beim Tempomat oder beim radargesteuerten, adaptiven Tempomat. Aber wir sind in der Lage, die Handlungen dieser beiden Lkw zu synchronisieren.

Wenn beim vorderen Lkw also die Bremse betätigt wird, geschieht dies auch beim hinteren Lkw. Noch bevor der vordere Lkw wirklich langsamer wird, wird am hinteren Lkw schon die Bremse betätigt. Wenn Sie in dem Lkw sitzen, fühlt es sich so an, als würden beide Lkw gleichzeitig abbremsen. Auf diese Weise können wir viele Unfälle verhindern. Der häufigste Unfall bei Lkw ist ein Frontalaufprall. Wenn nicht rechtzeitig reagiert wird und man auf das vorausfahrende Fahrzeug auffährt. Wichtig ist auch, dass wir die Lkw so viel enger zusammenbringen können, so dass es normalerweise nicht mehr sicher wäre. Und beide ziehen sich dann gegenseitig, ähnlich wie bei Rennautos oder im Radsport. Es kommt zu aerodynamischen Verbesserungen. Der Windwiderstand wird verringert und somit viel Kraftstoff gespart. Bei Tests mit Flotten und der Bundesregierung haben wir rund 10 % Einsparungen beim hinteren Lkw gemessen, und für viele überraschend durch aerodynamische Verbesserungen auch einen um rund 4,5 % geringeren Kraftstoffverbrauch beim vorderen Lkw.

Ein Frachtunternehmen in den USA gibt in der Regel pro Jahr und Lkw 80.000 bis 100.000 Dollar für Dieselkraftstoff aus. 5 % bis 10 % Einsparungen können sich schon beim Gewinn bemerkbar machen. In puncto Automationsniveau ist dies Level 1. Im Silicon Valley sage ich häufig, dass wir ein Level-1-System entwickelt haben. Wir sind also irgendwie nicht die coolen Kerle, die nur von Level 4 und Level 5 reden. Das Gute dabei ist aber, dass wir unsere Produkte schon liefern und den Kunden jetzt Nutzen bringen können, dass wir Erlöse erzielen, die wir dann als Ausgangspunkt für diese höheren Automationslevel verwenden können.

Robert:  Ryan, wo gibt es im Land Kommunen, die bereit sind, Elektrobusse anzunehmen und damit zu arbeiten, und welcher Zeitplan besteht dort für die Einführung der Technologie?

Ryan: Die frühen Implementierungsphasen werden viel Zeit benötigen und werden sehr klein sein. Und es wird viele Mühen kosten, um die sehr wenigen Industriekunden, die Early Adopter sein werden, zu finden – wie Nadeln im Heuhaufen. Jeder probiert eine neue App, eine neue GPS-Laufuhr oder Fitnesstracker oder so was aus. Aber an den Industriemärkten, wo es in jedem Quartal darum geht, optimale Ergebnisse zu erzielen, und es um die Verschlankung und Vervollkommnung dieser Industriesysteme geht, ist das Interesse an Gesprächen mit Unternehmen aus dem Silicon Valley nicht besonders groß, bevor nicht klar ist, dass das Kerngeschäft nicht darunter leiden wird. Auf unserem Markt tat sich bis 2015 sehr, sehr wenig, und ich glaube, 2014 verkauften wir weniger als 10 Elektrobusse.

Im Grunde hatten wir einige vereinzelte Aufträge, bei denen die Kunden sagten: „Ich nehme ein paar.“ In puncto Risikobeseitigung wollte der Kunde erstens wissen: Sind die sicher? Zweitens: Sind die sicher? Drittens: Sind die sicher? Und viertens: Tun die auch das, was uns gesagt wurde? Es gab bei der Industrietechnologie so viele Fehlstarts. Im öffentlichen Personenverkehr versucht man sich mit Methanol, Ethanol, Biodiesel, flüssigem und komprimiertem Erdgas, parallelem und seriellem Hybrid, doch all diesen Technologien ist gemein, dass sie nicht so viel Geld sparten und den ökologischen Fußabdruck nicht so verbesserten, wie man versprochen hatte. Deshalb gibt es da viel Skepsis. Der Beginn der S-Kurve ist noch sehr flach, aber wenn es funktioniert, kommt es an Industriemärkten zu einem Nachahmereffekt, der viel schneller ist als an Verbrauchermärkten.

Die Verbreitung einer Technologie erfolgt an diesen Märkten sehr schnell, und ich glaube, das ist ein Grund, warum sich Analysten so schwer damit tun, die Akzeptanz von Industrietechnologien vorherzusagen, weil niemand 2014 die verrückte Prognose aufstellen will, dass der Markt bis 2017 um mehr als eine Größenordnung wachsen würde. Und das dürfte ein Grund sein, warum Industriebetriebe schwer zu verstehen sind. Sie sind in Bezug auf den Betrieb zurückhaltend. Dies sollte ein flaches, stetes Wachstum bei der Verbreitung von Technologie bedeuten. Weit gefehlt! Dies bedeutet, dass die Pilotprojekte wohlüberlegt, zurückhaltend und vorsichtig durchgeführt werden. Und sie sind nutzbringend. Auf unserem Markt gibt es rund sechs Kunden, und mittlerweile haben wir Bestellungen von mehr als 60 Verkehrsbetrieben bzw. 10 % des US-Marktes. Nur als Beispiele: unser erster Markt in Bezug auf die Größe ist Kalifornien, gefolgt vom Staat Washington. Unser drittgrößter Markt ist jedoch Texas.

Wir haben eine Vielzahl von Kunden in Kalifornien und Washington und nun einen in Georgia, wo auf Basis der Erfahrungen mit der Technologie und den erfolgreichen Pilotprojekten die Vision besteht, die Flotten vollständig auf elektrisch umzustellen. 2022 soll es in Park City, Utah, so weit sein, und 2034 in Seattle, Washington. Sobald diese Technologien funktionieren und falls damit wirklich Geld pro Meile gespart wird, werden sie ihren Einsatz massiv steigern. Ich glaube, man muss auf all diesen Märkten am Anfang geduldig sein. Aber betrachtet man das tatsächliche Nutzenversprechen, werden wir eine rasche Einführung von vermutlich 60 % bis 70 % erleben.

Und auf unserem Markt dürften letztlich auch die Aufsichtsbehörden entscheidend sein, wenn sie allmählich denken: Ist uns egal, ob Sie elektrische Technologie verstehen oder nicht oder ob Sie autonomer Technologie vertrauen. Alle anderen Flotten sind sicherer und sauberer als Ihre, deshalb muss diese analoge bzw. schmutzige Option vom Tisch. Einige dieser Technologien werden mit der besten verfügbaren Steuerungstechnologie gleichwertig sein, und den Nachzüglern auf dem Markt machen die Aufsichtsbehörden Beine.

Robert: Bitte, Josh…

Josh: Wissen Sie, eine große Flotte hat in der Regel Nettomargen von vielleicht 1 %, und damit ist man schon zufrieden, denn in den USA hat die Frachtbranche ein Volumen von 800 Milliarden Dollar. 1 % ist also schon ziemlich gut. Man ist mit 1 % zufrieden. Dies bedeutet, dass bei den Betriebskosten viele Prozent eingespart werden können, wenn wir bspw. für 5 % Kraftstoffeinsparungen sorgen. Kraftstoff macht 35 %, 40 % der Betriebskosten aus. Wir reden also von einer Verringerung der Betriebskosten um 2 %. Das wird sich beim Gewinn bemerkbar machen. Andererseits vernichten Sie den gesamten Gewinn, wenn die Nettomargen bei 1 % liegen und Sie für 1 % Ausfallzeit sorgen, wenn alle Ausgaben gleich bleiben.

Deshalb sind sie zurückhaltend. Sie müssen ihr Kerngeschäft am Laufen halten. Aber wenn sie sagen, dass etwas funktioniert und ihr Kerngeschäft nicht beeinträchtigt, dann verzichten sie auf Geld, wenn sie es nicht schnell einführen. Und im Gegensatz zum Verbrauchermarkt können sie leicht große zentralisierte Entscheidungen treffen. Sie können also im Falle einer Flotte oder über die großflächige Nutzung von Platooning einfach so mit einer Entscheidung beschließen. Sie können entscheiden, nur Elektrobusse zu kaufen. Das sind einige Merkmale, die uns an diesem Sektor gefallen.

Robert: Und Ryan, vielleicht könnten Sie ein wenig die wirtschaftliche Seite von Elektrobussen behandeln, denn die Leichtfahrzeugbranche steht sehr im Blickpunkt, und Kostenparität zwischen Elektrofahrzeugen und Verbrennungsmotor ist noch nicht erreicht. Aber bei Bussen ist das etwas anders, und vielleicht könnten Sie uns hierüber und über die Gründe dafür etwas erzählen.

Ryan: Es ist eine Zwei-mal-zwei-Matrix. Auf der vertikalen Achse sind die gefahrenen Meilen eines Fahrzeugs, und auf der horizontalen Achse die Gallonen pro Meile bzw. umgekehrt die Meilen pro Gallone. Technologie für Kraftstoffeffizienz ist am sinnvollsten bei allem, was in der rechten oberen Ecke ist. Sie fahren viele Meilen, und die Anwendung verlangt viel Kraftstoff pro Meile. Somit ist ein Stadt- oder Schulbus, abgesehen von Bulldozern oder Panzern, das am wenigsten effiziente Fahrzeug auf der Straße. Es ist eine urbanisierte Stopp-Start-Anwendung. Einige unserer Kunden stehen mit ihren Dieseln bei 3,8 Meilen pro Gallone bzw. sie verbrauchen eine viertel Gallone Kraftstoff pro Meile.

Wir reden also von Kraftstoffkosten von 40 bis 60 Cent pro Meile. Kaum zu glauben, aber Stadtbusse sind tatsächlich weniger kraftstoffeffizient als Schwer-Lkw, weil Verbrennungsmotoren Start und Stopp und Aufwärmen und Abkühlen nicht mögen. Meiner Meinung nach sind die Vorteile von Elektrofahrzeugen am stärksten bei Stopp/Start-Verkehr, Schwerfahrzeugen, hoher Meilenzahl. Man spart 40 bis 50 Cent pro Meile beim Kraftstoff. Wir haben eine Betriebshistorie von rund sechs Jahren. Auf Basis unserer Erfahrung schätzen wir die Einsparungen bei der Wartung – Ersatzteile und Arbeitskosten – genau so hoch wie die Energieeinsparungen. Als wir anfingen, dachten wir daran, ein Nutzenversprechen für Kraftstoffeinsparung und ein Nutzenversprechen für grüne bzw. Umweltnachhaltigkeit zu vermarkten. Den Wartungsaspekt hatten wir völlig unterschätzt, besonders weil er sich auf die Ausfallzeit bezieht.

Ein Beispiel: Die Stadt New York hat rund 5.500 schwere Verkehrsbusse. Sie sind das Bindegewebe der Schieneninfrastruktur. An jedem Tag sind 10 % dieser Busse geparkt. Und wenn wir von einem Wert von 500.000 US-Dollar pro Fahrzeug reden, brauchen Sie eine ganze weitere Flotte nur zum Ausgleich für den Umstand, dass andauernd Getriebe kaputt sind.

Wir haben einen anderen Kunden in Nevada. Sie sind ein Zwei-Mann-Team, das ununterbrochen automatische Getriebe überholt. Sobald sie mit einem fertig sind, liegt das nächste kaputte Getriebe vor ihnen. Und das ist eine lebenslange Beschäftigung für zwei Kerle, die Allison-Getriebe überholen. Prima für Allison, um Ersatzteile zu verkaufen, und prima für einen Getriebemechaniker. Aber ein ganz schlechtes Betriebsmodell für den tatsächlichen Endnutzer. Unsere Kunden können pro Jahr bei Energieverbrauch und Betrieb und Wartung zwischen 25.000 und 50.000 Dollar einsparen.

Wir sehen, dass einige unserer Kunden diese Vorteile verstehen und sie die Laufleistung von Elektrofahrzeugen erhöhen und die von Dieselfahrzeugen verringern. Park City in Utah ist ein gutes Beispiel. Sie haben sechs Fahrzeuge in einem Bus-Schnellverkehrssystem. Wir lieferten die Fahrzeuge im April. Zu der Zeit fuhr jedes Fahrzeug rund 50.000 Meilen pro Jahr. Mittlerweile lassen sie sie 18 Stunden pro Tag fahren, und einige der Fahrzeuge werden mehr als 140.000 Meilen pro Jahr fahren. Sie sind sehr klug und haben verstanden, dass sie umso mehr zurückkriegen, je mehr sie die Elektrofahrzeuge einsetzen, und deshalb lassen sie die Dieselfahrzeuge stehen.

Der Kapitalrückfluss erfolgt so wahrscheinlich nach zwei bis sechs Jahren bei einem 12-jährigen Wirtschaftsgut. Das dürfte einen IRR [interner Zinsfuß] von rund 15 % bedeuten. Dies führt zu einem interessanten Problem. Ich sollte einem Kunden vermutlich keinen IRR von mehr als 15 % bieten. Ich möchte meine Preise also nicht mehr weiter senken. Ich erwäge nun Modelle wie z. B. die Vermietung der Batteriesätze, weil Park City herausgefunden hat, wie man mit diesen Dingen im Grunde Geld drucken kann, wenn man die Dieselfahrzeuge stehen lässt.

Robert: Dragos, reden wir von der Einführung neuer Technologien. Offensichtlich wurden Uber und Lyft im Bereich Mitfahrangebote sehr rasch angenommen. Aber offensichtlich stehen wir hier im Hinblick auf den Prozentanteil an den weltweit gefahrenen Meilen noch ganz am Anfang. Was halten Sie von diesen Mitfahrangeboten? Wie könnte dies die Produkte und Dienstleistungen, die Ford anbieten muss, ändern? Gibt es Geschäftsmodelle, die wir in der Vergangenheit nicht mit Erstausrüstern in Verbindung gebracht hätten, doch künftig werden wir dies tun? Und erzählen Sie vielleicht auch etwas über die Unterschiede weltweit? Wir gehen von einer Nutzung in den Städten aus, aber vielleicht gibt es diese Anwendung nicht überall.

Dragos: Wir hoffen nach wie vor auf den eigentlichen Start für autonome Fahrzeuge bis 2021. Das wird im Bereich Car-Sharing, hauptsächlich Robotertaxis, auf Level 4 in einigen urbanen Gebieten sein.  Und ja, wir halten sie in sehr dicht besiedelten urbanen Gebieten für am effizientesten, weil: wir das Leben der Menschen stark verändern und sie immer einfacher von A nach B bringen können; aber auch aus finanzieller Sicht sollten diese Fahrzeuge so viel wie möglich genutzt werden, damit sie zumindest am Anfang die von uns aufgrund der Sensoren und Rechnerplattformen usw. erwarteten höheren Kosten pro Fahrzeug ausgleichen können. Wir werden sie also zunächst nicht aus finanziellen Gründen an die Verbraucher verkaufen können, sondern weil wir sicherstellen wollen, dass wir diese Daten sammeln, dass wir daraus lernen, dass wir die Sensoren richtig angebracht haben. Dies ist wiederum neu für die Automobilbranche.

Es gibt verschiedene Geschäftsmodelle auf der ganzen Welt. Faszinierend fand ich unsere Gespräche mit einigen japanischen Ministern, die eine genau entgegengesetzte Verwendung von autonomen Fahrzeugen sehen, nämlich aufgrund der alternden Bevölkerung in dünn besiedelten ländlichen Gebieten. Da die Jungen in die urbanen Gebiete ziehen, gibt es abgelegene Städte, in denen überwiegend ältere Menschen leben, für die Mobilität heute in der Regel bedeutet, in Busse oder Züge gesteckt zu werden, die wiederum ineffizient sind und hohe Kosten verursachen.

Falls die Regierung tatsächlich autonome Fahrzeuge subventionieren kann, um ältere Menschen zum Einkaufen und zum Arzt usw. zu fahren, ist das kein sinnvolles Geschäftsmodell. Es wird von Region zu Region verschieden sein. Auch in den USA gibt es bei der Nutzung von Fahrzeugen abhängig davon, ob Sie an der Ost- oder Westküste sind, große Unterschiede.  Es wäre also wichtig, die einzelnen feinen Beziehungen an dieser Schnittstelle zwischen Technologie, Gesellschaft und Finanzen zu verstehen, um zu wissen, wie mit dieser Flotte autonomer Fahrzeuge am besten Geld zu verdienen ist.

Robert: Chad, überall – in San Francisco, Phoenix, Pittsburgh – werden von vielen verschiedenen Unternehmen Tests durchgeführt. GM hat kürzlich viel Wirbel um seine Tests in San Francisco gemacht. Es wird davon geredet, dass man für das autonome „Bolt“-Testfahrzeug schon bei der dritten Iteration für die Hardware binnen 14 Monaten sei. Normalerweise erneuern diese Unternehmen die Hardware alle sieben Jahre. GM redet davon, dies alle sieben Monate zu tun. Wenn sie das tun, werden dann ihre zuvor gefahrenen Meilen weniger aussagekräftig? Es wird bei jeder Iteration neue Hardware eingesetzt. Wie also kann Simulation bei der Lösung dieses Problems helfen? Immer wenn ich an meinem Fahrzeug etwas verändere, was ich schneller und schneller und schneller versuche, sind meine alten Daten nicht so valide wie zuvor.

Chad: Wenn man das System aktualisiert, macht dies das vorherige System in vielerlei Hinsicht invalide: die vorher durchgeführten Tests sind nicht mehr valide, und alles muss ausführlich noch einmal getestet werden.  Und aufgrund dessen muss eine Infrastruktur darum aufgebaut werden. Dies ähnelt stark modernem Software Engineering. Jede Nacht führt man Einheits- und Funktionstestreihen durch und erfährt, ob es Regressionen und Änderungen gibt. Falls etwas defekt ist, wird es sofort behoben, und man sammelt kontinuierlich die Tests, die im Laufe der Zeit durchgeführt werden, auf Basis der Weiterentwicklung seiner Software. Bei autonomen Systemen ist es das Gleiche, aber sogar noch mehr. Bei der traditionellen Software-Entwicklung gibt es ein Verständnis und eine Logik, sich ändernde Wenn-dann-Aussagen, ein Verständnis dessen, wie sich das System geändert hat. Neuronalnetzwerkbasierte Entwicklung ist viel undeutlicher. Das ist an sich eine weitere Milliarden-Dollar-Branche, und die Unternehmen sind imstande, mehr Intuition in die Veränderung neuronaler Netzwerke einzubringen.

Falls man also seine Trainingsreihen ändert und seine Black Box aktualisiert, muss man alles ausführlich durchgehen.  Genau deshalb brauchen wir diese Millionen von Tests jede Nacht. Noch interessanter ist der Umstand, dass es immer noch diesen Software-Bereich und einen Bereich auf Basis von Gerätesteuerung gibt, und man möchte wirklich in der Lage sein, die Art und Weise der Tests funktional zu unterteilen und zu trennen. Unser Schwerpunkt als Unternehmen liegt stark auf dem subskriptionsbasierten „Software in the loop“-Testing. Falls Sie imstande sind, eine Vielzahl von virtuellen Testfällen vorzulegen und sie zu parametrieren und nach der Monte-Carlo-Methode zu simulieren – d. h. wenn Sie imstande sind, Parameter wie Fußgängerverhalten und Tageszeit und all diese Dinge zu parametrieren – und dann ausführlich für alle diese verschiedenen Ansätze zu testen, und Sie imstande sind, unverwechselbare Grenzen und Grenzfälle für Ihre Systeme zu finden, und Sie auf Software-Seite in der Lage sind, diese Probleme zu identifizieren und spezifische Probleme auszuschließen und diese ausführlich getestete Software an Ihr Team für physikalische Prüfungen zu übergeben, haben Sie schon viele Probleme beseitigt. Bei einem sehr begrenzten physikalischen Prüfungsumfang müssen Software- und Hardware-Probleme nicht gleichzeitig gelöst werden. Man kann zuerst zahlreiche Punkte ausschließen, und diese Simulation kann für die Zukunft großen Nutzen liefern.

Robert: Josh, Ihr Schwerpunkt liegt im Bereich Lkw. Autonome Lkw sind im Moment in aller Munde, und alle Welt erwartet ungeduldig, dass Elon Musk einen Elektro-Lkw herausbringt. Wer weiß schon, welchen Schnickschnack er dieses Mal für die autonomen Fähigkeiten einbaut? Worin unterscheidet sich die Arbeit für autonomes Fahren zwischen den Bereichen Schwer-Lkw und Leichtfahrzeuge? Die dürften doch unterschiedliche Problemspektren haben.

Josh: Erstens muss man, um nutzbringend zu sein, mit Straßengeschwindigkeit fahren können. Was mir bei dem ganzen Presse-Hype um autonome Pkw ein wenig zu kurz kommt und untergeht, ist der Umstand, dass sich fast die gesamte aktuelle Entwicklung auf geringe Geschwindigkeiten bezieht. Vielleicht denken die Firmen beim Testen an hohe Geschwindigkeiten, aber die Entwicklung ist wirklich auf geringe Geschwindigkeiten konzentriert. Das bedeutet bspw., dass die sichere Entfernung, auf die Hindernisse erkannt werden müssen, viel kürzer ist. Sie ist bei 60 Meilen pro Stunde nicht einfach das Doppelte der Entfernung bei 30 Meilen. Sie ist erheblich größer, oder? Nehmen Sie einen Lkw im Vergleich zu einem Pkw auf einer Hauptverkehrsstraße. Dann ist sie noch größer. Es gibt in puncto Entfernung also Herausforderungen. Schauen Sie sich LIDAR [Lichterfassung und Entfernungsmessung] an. Die meisten heutigen LIDAR-Systeme haben als einziger Sensor nicht genug Reichweite für schnelle Geschwindigkeiten. Vielleicht lässt es sich mit Radar oder anderen Sensoren kombinieren. Das sind die Herausforderungen.

Dabei sind Hauptverkehrsstraßen eine viel stärker strukturierte Umgebung als urbane Umgebungen. Ein Großteil der Pkw-Arbeit bezieht sich auf die urbane Umgebung, weil die Menschen dort Taxi fahren. Strukturierter vor allem, wenn man es auf Straßen mit getrennten Fahrbahnen beschränkt. Es gibt eine Fahrtrichtung, Auffahrten und Abfahrten und keine Kreuzungen – solche Beschränkungen meine ich. Es gibt Beschränkungen für die Quer- und die Längsneigung der Fahrbahn usw., die die Interaktion mit dem sonstigen Verkehr sehr erleichtern. Und es gibt auf diesen Straßen keine Fußgänger, keine Radfahrer usw. Diese Dinge machen es irgendwie einfacher, aber die höhere Geschwindigkeit und der längere Bremsweg sorgen für neue Herausforderungen.

Die Hardware-Kosten dürften bei einer Lkw-Anwendung kaum jemals eine Rolle spielen, und die Kosten für LIDAR sinken für den Pkw-Bereich schon schnell. Ich glaube, dass dies für den Lkw-Betrieb geeignet sein wird. Wenn man, sagen wir, 80.000 Dollar pro Jahr für das Personal für diesen Lkw ausgibt, rechnen sich die Hardware-Kosten für diesen Lkw ziemlich schnell.

Außerdem ist der Betrieb von Lkw heutzutage durch die Dienstzeitbeschränkungen für die Fahrer ziemlich eingeschränkt. So können Fahrer von 14 Stunden nur 11 Stunden fahren. Sie müssen Ruhezeiten einhalten usw. Das bedeutet, dass die Lkw einer Flotte nicht so ausgelastet sind, wie sie sein sollten und könnten. Wie schon bei den Automationsleveln für Platooning erwähnt kann die Auslastung des Lkw erhöht werden. Auch dies sorgt für erhebliche Einsparungen für die Flotte über die direkten Arbeitskosten hinaus. Und das ist nützlich, selbst wenn nicht die gesamte Strecke automatisiert wird.

Wenn man also von hier nach Los Angeles fährt, kann man manuell oder mithilfe von Platooning bis zur Autobahn fahren, dann einige Stunden autonom, und dann übernimmt der Fahrer wieder die Kontrolle. In einer Pkw-Anwendung könnte das eine prima Komfortausstattung sein. Im Lkw-Bereich bedeutet dies, dass die Fahrer nur einen Teil ihrer Dienstzeiten verbrauchen. Man müsste sie nur für die Zeit bezahlen, in der sie gefahren sind, und würde erhebliche Einsparungen erzielen. Und wir halten dies lange vor der „Tür zu Tür“-Anwendung auf Level 5 für möglich.

Wir sind von Level 1 wirklich begeistert, also Platooning mit dem Fahrer am Steuer. Dann Level 4, also automatisierte Folgefahrt, wo wir immer noch zwei Lkw haben, aber der hintere Lkw voll automatisiert fährt. Das ist unsere Basis, auf der wir in die Zukunft gehen wollen.

Robert: Ryan, wir werden also bis 2021 scharenweise äußerst günstige, perfekt fahrende, autonome Mitfahr-Fahrzeuge haben?

Ryan: Ja.

Robert: Wie ändert dies möglicherweise den Bedarf an Bussen in Städten, wenn diese Option den Individualverkehr theoretisch in puncto Kosten pro Meile günstiger macht?

Ryan: Dies ist eine der Fragen, über die meiner Ansicht nach jemand eine wirklich interessante Simulationsreihe erstellen könnte, oder fast schon Kriegsspiele darüber, wie sich das umsetzen lässt, denn es gibt eine Vielzahl an verschiedenen Angeboten für Individualverkehr, und es gibt eine Vielzahl von Käufern für Individualverkehr.

Ein gutes Beispiel dafür, dass dieses Modell wirklich scheitern könnte, vor allem wenn wir daran denken, dass diese Scharen von privaten Betreibern oder privat besessenen und betriebenen Taxis alles tun werden, sind die Brände, die wir gerade in Napa [Valley, Kalifornien] hatten. Ich war zum Abendessen eingeladen, und es ist eine ganz schlimme Geschichte. Eine der Familien war auf einem Weingut. Sie nahmen von San Francisco zum Weingut ein Uber-Taxi, und dann am Sonntagabend, als dieser Rauchgeruch allmählich über das Weingut waberte, wo sie waren, fiel ihnen ein, dass sie nicht selbst gefahren waren.

ÖPNV gab es nicht. Und natürlich hat kein Uber-Fahrer Interesse daran, in Richtung eines Flächenbrandes zu fahren, der mit 600 Grad brennt. Und gleich ob man ein selbstgefahrenes oder ein autonomes Fahrzeug hat, diese Situation wird auftreten. Das einzige Szenario, das ich kenne, bei dem die Regierung tatsächlich Fahrzeuge zu etwas zwingen kann – wie z. B. Menschen vor einem Hurrikan zu evakuieren, wie dies in Miami Dade [Florida] geschah – ist eine Situation, in die die Regierung irgendwie eingebunden ist.

Ich glaube auf jeden Fall, dass diese Fahrzeuge vieles ändern werden. Als ich Wagniskapitalgeber bei Kleiner war und wir zu den ersten Investoren bei Segway gehörten, dachte jemand, dass in zehn Jahren – das dürfte nun fünf Jahre her sein – in der Stadt jeder auf einem Segway fahren werde. Und es keine Autos mehr geben würde. Und auch keine Busse. Und auf der ganzen Welt sollte alles schön, gut und sauber sein. Und wir verloren bei diesem Investment unser gesamtes Geld.

Sehen wir heute Segways? Ja, klar. Vor allem in Einkaufszentren und bei Touristenattraktionen. Es gibt immer noch Taxis und Busse. Die Arbeit im Verkehrsmarkt lehrte mich auch, wie groß der Markt für Transportleistungen ist. Wenn man bei Gesprächen mit der Tokioter Metro die Größenordnung ihres Betriebs sieht, erscheinen unsere größten Systeme belanglos. Und wenn man sich den Massenverkehr in Indien oder China ansieht, erscheint Tokio winzig. Wenn man also eine Milliarde Menschen bewegt, die Tokioter Metro bewegt rund vier Millionen Passagiere, und man schaut einige dieser YouTube-Videos, erhalten die Sekunden, die ein Mensch zum Ein- und Aussteigen aus dem Fahrzeug braucht, eine Bedeutung.

Aber zurück zu dieser Simulation. Wirklich interessant wäre es, wenn ich im Grunde genommen das öffentliche Verkehrssystem bin. Du bist das autonome Auto. Du bist das Auto und dann hast du auch die Käufer heraussegmentiert. Da gibt es den Hedgefonds-Manager, [der] für jede Kleinigkeit einen Hubschrauber nimmt, einen, der keinen Job mehr hat, einen, dessen Auto gepfändet wurde, und einen, der sich keine Fahrt mit Uber leisten kann. Und man hat seine Käufer von Transportleistungen dabei; man hat Schulkinder und behinderte Menschen. Man wird herausfinden, dass Märkte logischerweise Segmente haben. So werden Menschen, die etwas mehr Zeit und etwas weniger Geld haben, vermutlich mit der Unannehmlichkeit leben müssen, mit einem anderen menschlichen Wesen zu fahren, weil das billiger sein wird.

Die Aufsichtsbehörden werden von uns wollen, dass wir dasselbe Fahrzeug nehmen, wenn wir an denselben Ort fahren. Und intelligente Unternehmen werden Versionen von Premium- und Luxus-Modellen entwickeln. Den Flugdienst Uber Elevate könnte es geben, aber auf keinen Fall wird jemand in einem Uber Elevate ins Veteranenhospital fliegen, und als Gesellschaft dürften wir uns immer noch einig sein, dass auch arme Kinder zur Schule und Kranke zum Krankenhaus kommen müssen. Wir werden also eine Vielzahl an Segmenten haben. Der Verkehr wird autonom und er wird elektrisch sein. Der Bus oder der Zug der Zukunft könnte eine Reihe von Fahrzeugen in einer Kolonne sein, wobei Fahrzeug 1 einen Fahrer hat und dort behinderte Personen, Kinder oder Eltern mit Kindern sitzen, und die zwei oder drei nachfolgenden Fahrzeuge sind dann bloß Überlaufkapazitäten.

Es gibt viele Szenarien. Manche wären für Verkehrsstaus und die Umwelt wirklich gut. Manche wären einfach schlecht. Und ich glaube, es werden viele Akteure eingebunden sein.

Josh: Kann ich dazu noch etwas sagen? Häufig wird die Frage gestellt, wann wir das selbstfahrende Auto haben. Und die Antwort kann nur lauten, dass das nicht auf Knopfdruck passieren kann. Es dürfte unwahrscheinlich sein, dass das erste entwickelte selbstfahrende Auto ein Level-5-Fahrzeug sein wird, das bei jedem Wetter, zu jeder Tageszeit, an jedem Ort der Welt usw. fahren kann. Manche Anwendungen werden sich nur langsam umsetzen lassen und anfangs nicht mit den erheblichen Kosteneinsparungen wie bei der letztlichen Entwicklung.

Ryan: Ich möchte noch einen Punkt erwähnen, für den wir bei unserer Arbeit eine kleine Simulation durchführten. Wir ließen das unsere software-Abteilung machen, und das kann jeder mit einer Gruppe von Personen tun, und wir simulierten, wie lange wir alle brauchen, um ein Fahrzeug zu besteigen, und bis die anderen Fahrzeuge eine Reihe gebildet haben. Und auch wenn die Fahrzeuge fehlerfrei reagieren, geht das wirklich schnell auseinander. Ich weiß nicht, was sein wird, aber für unterschiedliche Anwendungen werden wir unterschiedlich große Fahrzeuge haben. In Rio [in Brasilien] wird es Busse mit Türen auf beiden Seiten der Fahrzeuge und hoher Plattform geben, und wenn man nicht binnen 15 Sekunden ab Öffnen dieser Türen in dem Bus und abfahrbereit ist, schwebt man vermutlich in Lebensgefahr. Aber das ist interessant. Bei einer Simulation sprengt die Reibung durch die ein- und aussteigenden Passagiere bei kleinen Fahrzeugen das System entzwei. Und immer wenn ich hierauf hinweise, wird jemand sagen: der Folgeabstand zwischen autonomen Fahrzeugen wird perfekt sein. Aber die Straßengeometrie funktioniert hier nicht. Wenn man den gesamten öffentlichen Verkehr abschaltet, weil in Bezug auf autonome Fahrzeuge das Zeitalter des Wassermanns kommt, könnte man buchstäblich nicht alle Autos unterbringen, aus denen wir gleichzeitig aussteigen würden, wenn wir alle zwischen 8.00 Uhr und 9.00 Uhr anfangen zu arbeiten. Es wird also auf jeden Fall ein Portfolio an Lösungen geben.

Robert: Dragos, Autonomie und Mitfahrangebote. Welche Gedanken haben Sie im Innovationszentrum zur Änderung der Mensch/Maschine-Schnittstelle und des Fahrzeuginnenraums?

Dragos: Ein Teil unserer Überlegungen ist die Frage, wie wir eine Marke relevant machen, denn wenn man in ein Uber-Taxi steigt, interessiert man sich eigentlich nicht für die Fahrzeugmarke.  Man interessiert sich nicht für die Farbe. Es gibt diese emotionale Bindung wie bei einem eigenen Auto nicht mehr.

Somit wird der Innenraum äußerst wichtig. Der Innenraum, an den wir dachten, muss Sie umgeben und einhüllen, damit es Ihres ist. Je mehr wir also über Sie wissen, desto mehr können wir dieses Fahrzeug auf Sie und Ihre Zwecke zuschneiden. Es ist eine Umgebung, in der der Endnutzer, der Nutzer des Fahrzeugs ist, wollen, fühlen und auch begehren und bei den Betreibern nachfragen soll. Die Aufgabe wird dadurch interessanter, dass es nun auch diesen Zwischenkunden – den Flottenbetreiber– gibt, und wir müssen unsere Fahrzeuge und Flotten für sie interessanter machen. Das heißt einfacher zu unterhalten und einfacher zu verwalten. Und ein Verkehrsbetriebssystem zu liefern, bei dem man Anwendungen, Fahrzeuge und verschiedene Transport- und Verkehrsarten hinzufügen kann. Je einfacher wir es also für diesen Zwischenkunden machen, desto eher wollen sie unser Fahrzeug.

Gleichzeitig bieten wir es, wie soll ich sagen, Sie können es in jeder gewünschten Farbe haben, solange es schwarz ist. Dies verringert die Zahl der Wahlmöglichkeiten, die wir anbieten müssen. Anstatt möglicherweise hunderttausende Kombinationen und Optionen anzubieten und jeden Kunden seine Wahl treffen zu lassen, werden wir vielleicht nur zehn Optionen des gleichen Fahrzeugs haben und den Flottenbetreiber auswählen lassen. Dies verringert unsere Kosten für die Herstellung dieser Fahrzeuge.

Robert: Josh, wir haben viel darüber gesprochen, den Fahrer letztlich aus dem Fahrzeug zu nehmen. Wir haben schon eine ziemlich kraftvolle Interessenausübung gegen Leute wie Uber gesehen, die in die Städte gehen, und allmählich hören wir auch aus Washington [DC] ein Donnern, da dort mit der Ausarbeitung von Gesetzen begonnen wird, um den Bereich des autonomen Fahrens regulieren zu können. Wir sehen schon die Kräfte, die anfangen dagegenzuhalten, denn Fahren ist in gewisser Weise die Beschäftigung Nummer eins in diesem Land. Sie wollen diesen Markt aufbrechen. Was sehen Sie? Und ich weiß, dass einige Großunternehmen mit Ihnen zusammenarbeiten. Welche Vorstellungen haben sie, wenn sie versuchen, diesen Arbeitskräfte-Pool zu überspringen?

Josh: Die Lkw-Branche dürfte hierauf anders antworten als die Pkw-Branche. Ich beziehe mich vor allem auf die Lkw-Branche. Die Kraftfahrergewerkschaft in den USA ist nach wie vor ziemlich mächtig. Viele Menschen glauben, dass die meisten Lkw-Fahrer in den USA in Gewerkschaften Mitglied sind. Das war so vor 30 Jahren vor der Deregulierung. Mittlerweile ist die Mehrheit der Flotten nicht gewerkschaftlich organisiert, aber einige sind es. In Washington gibt es Widerstand der Lkw-Fahrergewerkschaften unter anderem dagegen, dass Lkw in das Gesetz über autonome Fahrzeuge aufgenommen werden, das gerade versucht, den Kongress zu passieren, und vielleicht gebremst wird. Und beim Platooning gibt es, weil wir den Fahrer nicht ersetzen, wenn überhaupt nur sehr wenig Widerstand. Ein klein wenig, wenn die Gewerkschaften nicht verstehen, was wir tun. Also keine große Sache für das Level-1-System. In der Transportbranche gibt es einen großen Fahrermangel.

Nach unterschiedlichen Schätzungen gibt es heute 100.000 Fahrer zu wenig, und diese Zahl kann in den nächsten Jahren auf hunderttausende Fahrer ansteigen. Fast jede Flotte, mit der wir sprachen, sagt, sie würden mehr Fracht befördern, wenn sie mehr Fahrer einstellen könnten. Das ist ein limitierender Faktor für ihr Wachstum. Was ich damit sagen will, ist, dass der Mangel an Fahrern zunehmen wird. Wir sprachen vorhin über Autonomie und davon, den Fahrer aus der Gleichung herauszunehmen. Level 4 oder Level 5 wird allmählich kommen. Das wird den Mangel über viele Jahre verringern, und es wird lange dauern, bis die Zahl der Fahrer, die in der Lkw-Branche gebraucht werden, niedriger ist als die aktuelle Zahl.

Die derzeitigen Fahrer werden also ihre Arbeit nicht verlieren. Es wird im Laufe der Zeit nur weniger neue Fahrer geben, die eingestellt werden.

Robert: Viele Leute scheinen in der Lage zu sein, ihre autonomen Fahrzeuge so hinzubekommen, dass sie mit normalen Alltagssituationen klarkommen, aber mit dem Rest gibt es Schwierigkeiten. Wie kann Simulation bei diesen restlichen Fällen helfen?

Chad: Hoffentlich bald. Wir haben die Vorstellung, dass die meisten Meilen langweilig und uninteressant sind. Sie wissen, besonders Meilen auf Hauptverkehrsstraße usw. Bei den Tests sind die Grenzfälle am wichtigsten, und die Fälle, bei denen ein Risiko besteht. Es gab in letzter Zeit einige aufsehenerregende Videos von dem Tesla, der auf Autopilot fährt. Die Fahrbahn endet und der Tesla fährt gegen die Wand, und es gab keinen Hinweis, dass dies passieren würde. Keine Signale für das Fahrzeug. Wir nehmen an, dass die Infrastruktur weitgehend so bleibt wie jetzt. Das stimmte bspw. schon nicht, als das Automobil in den 1920er Jahren erstmals aufkam, denn die Infrastruktur wurde völlig verändert, um sie an das Auto anzupassen. Und das ist sogar noch eine weitere Schicht der ohnehin schon komplexen Fragestellung. Aber lassen sie uns zurückgehen. Nehmen wir an, die Dinge bleiben gleich. Menschen sind imstande, sich anzupassen und zu überlegen „Meine Güte, die Fahrbahn endet. Ich muss rüberfahren“. Das sind solche Testfälle. Beim zweiten Fall verschwamm ein Lkw in der Farbe am Horizont, und es gab eines der ersten Unglücke, als das Auto auf die Seite aufprallte, weil der Lkw nicht erkannt werden konnte.

Dies sind die wichtigeren Grenzfälle, die man testen können muss und die die Zahl der restlichen Fälle verringern. Und man muss Datenbanken mit solchen Szenarien vollstopfen. Und wenn man neue erkennt, fügt man sie hinzu, und man muss diese Art von Fällen kontinuierlich testen können. Und erst wenn man diesen Bestand an Tests und diese Infrastruktur hat, damit man imstande ist, dies alles zu testen, und dann imstande ist, diese Tests rasch zu ergänzen, wird man diese restlichen Fälle erfolgreich testen können.

Robert: Ryan, wann wird der letzte Dieselbus an eine Kommune verkauft?

Ryan: USA?

Robert: Ja.

Ryan: Hm, 2025.

Robert: Level-5-Leichtfahrzeuge?

Robert: Der Traum „Level-5-Auto“.

Chad: Für jedermann oder nur die First Adopter?

Robert: Für jedermann.  Welches Jahr?

Chad: 2020.

Robert: Level-5-Lkw?

Josh: 2030.

Robert: Level-5-Auto?

Dragos: Ich will auf der sicheren Seite bleiben. Ich schrieb meine Doktorarbeit über autonome Fahrzeuge 1997. Das war vor 20 Jahren, und vollständig autonome Fahrzeuge sollten noch 20 Jahre brauchen. Und seit den 50ern sollten es 20 Jahre sein. Ich bleibe auf gleitender Basis also bei 20 Jahren.

Robert: Unsere Gesprächsrunde geht hiermit zu Ende. Ich danke Ihnen allen vielmals.

Moderator/Richard Banks: Und danke auch an Robert Stevenson von Franklin Templeton, der uns durch dieses interessante Thema geleitet hat.  Wir hoffen, dass unsere Gesprächsrunde Ihr Gefallen gefunden hat.

 

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Dieses Material beruht auf den Analysen und Einschätzungen der Sprecher zum 27. Oktober 2017 und weicht möglicherweise von den Einschätzungen der Portfoliomanager, Investmentteams oder Anlageplattformen von Franklin Templeton Investments ab. Es wurde zur allgemeinen Information erstellt und ist nicht als Rechts-, Steuer- oder Anlageberatung bzw. -empfehlung anzusehen; es handelt sich hierbei auch um kein Angebot von Anteilen, keine Aufforderung zur Zeichnung von Anteilen oder zur Anwendung einer Anlagestrategie. Sie stellen auch keine Rechts- oder Steuerberatung dar.

Die zum Ausdruck gebrachten Meinungen sind die der Sprecher, und die Kommentare, Ansichten und Analysen entsprechen dem Stand zum 27. Oktober 2017 und können sich ohne Ankündigung ändern. Die hierin aufgeführten Informationen stellen keine vollständige Analyse aller wesentlichen Fakten in Bezug auf ein Land, eine Region, einen Markt, eine Branche, ein Wertpapier oder eine Strategie dar. Die beschriebenen Sachverhalte stammen aus Quellen, die als zuverlässig betrachtet werden. Dennoch kann nicht zugesichert oder garantiert werden, dass diese vollständig oder korrekt sind.

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