Ihr findet die Folge zu autonomem Fahren und auch alle andere Episoden unseres Podcasts auf Spotify, iTunes, Deezer, Google Podcasts, Pocket Casts, Radio Public, Breaker, Overcast, Castbox, Podcast Addict und Anchor.
Wie fast immer war das Munich Startup Team auf Events unterwegs, wovon wir euch zu Beginn der Folge berichten: Dieses Mal geht es um den 8. Geburtstag des WERK1, der natürlich digital gefeiert wurde. Florian Mann nahm das Jubiläum zum Anlass, um mit Britta Weddeling nicht nur über die Vergangenheit des WERK1 und die gemeinsamen Erfahrungen in der Münchner Startup Szene zu sprechen, sondern auch um einen Blick in die Zukunft zu werfen. Ihr findet das komplette Gespräch übrigens auch auf Youtube.
Autonomes Fahren im Fokus
Bei Fans autonomer Fahrzeuge sorgt regelmäßig Elon Musk für Begeisterung, zuletzt als er Anfang März verkündete, dass die Betatests für Teslas Full Self Driving ausgeweitet werden. Doch der Schein trügt, denn eigentlich handelt es sich bei beim Full Self Driving gar nicht um ein vollautonomes System, sondern nur um einen fortgeschrittenen Fahrassistenten der Stufe 2. So zitiert zumindest die Süddeutsche Zeitung einen Anwalt von Tesla. Außerdem, schreibt die SZ weiter, hat Tesla bei der kalifornischen Verkehrsbehörde DMV gar keine Genehmigung für Testfahrten mit fahrerlosen Autos beantragt – sechs andere Firmen hingegen schon. Und eine Firma hat sogar schon eine Zulassung für ihre autonomen Fahrzeuge vom DMV erhalten.
Wie das Tesla-Beispiel zeigt, ist in der Diskussion um autonome Fahrzeuge der Grad der Autonomisierung (und die richtige Benennung) von großer Bedeutung. Dabei wird in sechs Stufen unterschieden: Von Stufe 0, wo nichts autonom läuft und der Fahrer alles selbst macht, bis hin zu Stufe 5, wo es keinen Fahrer im eigentlichen Sinne mehr gibt, und auch kein Lenkrad oder Pedale. Autonomiestufe 2 bedeutet, dass das Auto bestimmte Funktionen, wie etwa das Spurhalten oder auch das Einparken, selbst übernehmen kann. Der Fahrer muss das Ganze aber immer überwachen. Ein Level, auf dem sich derzeit viele Autobauer bewegen.
Selbstständig unterwegs in sechs Stufen
Wie autonomes Fahren auf Level 5 aussehen könnte demonstriert das erste Münchner Startup, das wir genauer beleuchten: Sigra Technologies entwickelt ein neuronales Netzwerk mit dem Namen „Deep Einstein“, das sich selbstständig auch durch unübersichtliche Verkehrssituationen navigieren können soll. Dazu trainieren die Entwickler die künstliche Intelligenz ähnlich wie ein Fahrlehrer seinen Schüler. Die KI fährt – natürlich in kontrollierter Umgebung – und die Entwickler greifen ein, wenn sie Fehler macht. Alle Details zu Sigra hört ihr ab Minute 5:30.
Ebenfalls mit KI arbeitet Recogni (ab Minute 8:15). Das Startup mit Sitz in München und Kalifornien arbeitet an einer bildverarbeitenden KI-Plattform, die die Verarbeitung von Sensordaten aus LiDAR, Kamera und RADAR-Sensoren ermöglicht. Und zwar in Echtzeit und bei geringem Stromverbrauch. Zu der Plattform zählen auch leistungsstarke KI-Prozessoren, die für den Einsatz in Autos ab der Autonomiestufe 2 optimiert werden.
Ein wirklich langer Weg
Das Startup Cognibit widmet sich – ebenfalls im KI-Bereich – einer ganz besonderen Herausforderung für das autonome Fahren. Denn damit die Hersteller beweisen können, dass ihre Fahrzeuge auch wirklich sicher sind, müssen sie viele Testkilometer unfallfrei zurücklegen. Allein im Autobahnbereich sollen das etwa 6,62 Milliarden Kilometer sein. Da dies auf den Straßen nur schwer zu erreichen ist, kommen Simulationen zum Einsatz. Und genau für diese Simulationen hat Cognibit (ab Minute 10:35) eine Software entwickelt, die menschliches Verhalten im Straßenverkehr simuliert. Dabei setzt das Startup auf die Ergebnisse neurokognitiver Forschung und nicht rein auf datenbasierte Machine-Learning-Ansätze.
Sensoren für autonomes Fahren
Natürlich funktioniert autonomes Fahren nicht ohne ordentlich Sensoren. Das Münchner Startup-Ökosystem hat hier auch einiges zu bieten, wie zum Beispiel Blickfeld (ab Minute 13:35). Die Münchner stellen LiDAR-Sensoren her, mit denen optisch Abstände und Geschwindigkeit gemessen werden können. Das Startup gehört zu den Pionieren in dem Bereich und arbeitet seit seiner Gründung 2016 daran, die Sensoren immer robuster, kleiner und kostengünstiger zu bauen.
Eine andere Technologie kommt bei Toposens zum Einsatz. Das Startup setzt auf Ultraschall und imitiert mit seinem Gerät den Ortungssinn von Fledermäusen. Der Unterschied zum LiDAR liegt hier vor allem in der Reichweite. Während die Sensoren von Blickfeld Objekte je nach Größe auf bis zu 150 Meter Entfernung wahrnehmen können, setzt Toposens mit maximal 4 Metern auf die Kurzstrecke und damit auf andere Anwendungsszenarien, wie zum Beispiel die Füllstandsmessung oder zur Kollisionsvermeidung bei Einparkhilfen. Außerdem soll der Preis des Ultraschallsensors einen großen Vorteil zu anderen Sensoren bieten. Alles weitere zu Toposens erfahrt Ihr im Podcast ab Minute 17:00.
Zum Abschluss des Themas haben wir uns zudem noch Gedanken darüber gemacht, warum autonome Fahrzeuge eigentlich auch immer Elektrofahrzeuge sind. Unsere Antwort: Laut einer Studie von Bain & Company setzt sich das Elektroauto deutlich früher durch als das selbstfahrende Auto. Daher plant die Industrie – so unser Schluss – autonome Fahrzeuge auch immer als Stromer.
Rebike und STS Ventures
Im zweiten Teil des Podcasts (Minute 21:15) nehmen wir das Mobilitätsstartup Rebike unter die Lupe. Die Münchner verkaufen und vermieten E-Bikes über 3 verschiedene Plattformen und konnten dafür schon einiges an Kapital einsammeln. Zuletzt weitere 10 Millionen Euro in einer Series-B. Von Anfang an mit dabei war CV STS Ventures, den wir ebenfalls genauer vorstellen.
