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188 B Anwendung besteht nach Angaben des Unternehmens in der Erweiterung in Gebiete mit komplexeren Wetter- und Straßenbedingungen. Langfristig gesehen könnte diese Entwicklung die Geschäftsmodelle rund ums Auto grundlegend verändern. Einerseits wird sich der Anteil des Fahrzeugverkaufs am Umsatz verringern, andererseits werden die Einnahmen durch neue Mobili täts- dienstleistungen steigen („Mobility as a Service“). In einem autonomen Fahrzeug können den Passagieren auch weitere Dienste angeboten werden, da sie vollständig von Aufgaben der Fahrzeugführung entbunden sind. Da sich solche „Shared Mobility“-Angebote besonders für den Transport auf den ersten und letzten Kilometern einer Reise eignen, eröffnet sich hierdurch auch die Möglichkeit einer verkehrsträgerübergreifenden Echtzeit-Routenplanung von Haustür zu Haustür, z.  B. Moovel von Mercedes oder die Transportation Mobility Cloud von Ford. Dies wiederum wird ein Anwendungsfeld der KI in Form des maschinellen Lernens sein. Auswirkungen neuer Mobilitätsangebote Die möglichen Auswirkungen der KI-gestützten Mobilitätsdienstleistungen sowie eines neuen persönlichen Mobilitätsverhaltens sind mannigfaltig und lassen sich im Einzelnen nicht präzise vorhersagen. Denkbar ist beispielsweise eine Reduzierung der Anzahl von Kurzstreckenflugreisen zu Gunsten von automatisierten Übernachtfahr- ten oder eine Gegenbewegung zur Urbanisierung dank der effizienteren Nutzung der Fahrzeit. Zunächst wird interessant sein zu sehen, wie sich der Stadtverkehr entwickelt. Einer- seits wird er durch einen besseren Verkehrsfluss entlastet, andererseits kommt jedoch zusätzlicher Verkehr auf – etwa aufgrund von Bevölkerungswachstum oder vermehr- ten Logistikfahrten, die bereits heute den Stadtverkehr aufgrund von Online-Bestel- lungen und anschließenden Einzelauslieferungen belasten. In einem voll- oder hoch- automatisierten und mittels KI optimal koordinierten Verkehrssystem, in dem „Shared Mobility“ verbreitet ist und Fahrzeuge im Privatbesitz eine Seltenheit sind, kann man jedoch insgesamt von einer deutlichen Steigerung der Fahrzeugauslastung ausge- hen, die bei einem heutigen Stand von unter zehn  Prozent (Barter 2013) deutlich verbesserungswürdig ist. Auch kann aufgrund neuer Mobilitätsangebote der Bedarf an Parkplätzen in den Städten signifikant sinken. Dass sich dies in der Folge positiv auf den Verkehrsfluss auswirken würde, zeigt sich am Beispiel von Berlin, wo derzeit ein Drittel (Cookson und Pishue 2017) der durchschnittlichen Fahrzeit von 22,2 Minuten (Berliner Senats- verwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz 2013) der Parkplatzsuche gilt. Die- ses Verkehrsaufkommen würde sich bei einer besseren Fahrzeugauslastung naturgemäß verringern.