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180 B Anwendung Verkehrsmittel sowie der Infrastrukturen kann KI darüber hinaus den Verkehrsfluss optimieren. Die genauere Betrachtung des automatisierten Fahrens zeigt, dass KI hierbei zunächst genutzt wird, um das Umfeld zu erkennen. In diesem Entwicklungsbereich wurde die Zuverlässigkeit der KI z.  B. im Rahmen des ImageNet-Wettbewerbs kontinuierlich verbessert und übertraf zuletzt sogar menschliche Fähigkeiten (Wu et al. 2015). Auch an einer KI-gestützten Fahrzeugsteuerung wird derzeit intensiv geforscht. Prototypen zeigen immer bessere und auch schon zuverlässige Leistungen in komplexen Ver- kehrssituationen, wie z. B. in urbanen oder verschneiten Gebieten. Wichtiges For- schungsziel ist zum Beispiel das Erlernen einer intuitiven Fahrstrategie. Dass KI tat- sächlich Intuition lernen kann, wurde bereits beispielsweise beim Go-Spielen deutlich (Silver et al. 2017). Bislang fokussierte sich die Forschung zum automatisierten Fah- ren allerdings darauf, prinzipielle Funktionsweisen aufzuzeigen und Leistungsgren- zen zu ermitteln. Für den Durchbruch des automatisierten Fahrens wären eine effiziente Verarbeitung der zahlreichen Sensordaten in Echtzeit und daher eine deutliche Optimierung der Hardware erforderlich. Dabei ist davon auszugehen, dass die innerhalb eines Fahrzeugs generierte Datenmenge ständig größer wird. In diesem Zusammenhang ist auch (speziell bei Elektrofahrzeugen) der zunehmende Stromverbrauch zu berücksichtigen56 (IEEE Spectrum 2018). Er erhöht sich durch die aus Sicherheitsgründen erforderliche Redundanz der Systeme und damit deren Kontrolle um ein Vielfaches. Der Bedarf an leistungsfähiger und effizienter Hardware für KI-Anwendungen ist die Ursache, dass Autohersteller, Zulieferer und IT-Unternehmen entsprechend kooperie- ren und die spezifischen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten weiter zunehmen. Die Autohersteller haben erkannt, dass sie mit dem vorhandenen Know-how in den Unternehmen und dem Ausbildungsstand der Belegschaften die Herausforderungen einer KI-Entwicklung für das automatisierte Fahren nicht erfolgreich werden bewälti- gen können. Über Akquisitionen, Investitionen und/oder Kollaborationen verschaf- fen sie sich deshalb gegenwärtig Zugang zu den Kompetenzen von auf KI speziali- sierten Unternehmen, z.  B. VW und Hyundai mit Aurora, Ford mit Argo AI. Auswirkungen des automatisierten Fahrens auf die Mobilität Das automatisierte Fahren eröffnet Möglichkeiten, die Mobilität der Menschen sowie den urbanen Raum einschneidend zu verändern. Es lassen sich drei Visionen anfüh- 56 Mittlerweile ist die Verwendung von KI auch beim intelligenten Batteriemanagement durchaus interessant. Jedoch ist der Effekt nicht groß genug, um den signifikanten Mehrbedarf in der Zukunft zu kompensieren, der durch die Automatisierung entsteht.