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190 B Anwendung spielt beim teilautomatisierten Fahren eine wesentliche Rolle, um Fahrsicherheit zu gewährleisten. Beim vollautomatisierten Fahren bieten sie darüber hinaus Möglich- keiten an, Dienstleistungsangebote weiter zu personalisieren. Beispielsweise plant Toyota aufbauend auf den Assistenten Yui, welcher KI zur Erkennung von Mustern und Routinen verwendet, den Zustand des Menschen festzustellen und diese Infor- mation dann zu nutzen, um einen empathischen Assistenten zu schaffen. Denn um das Vertrauen der Fahrzeuginsassen zu gewinnen, muss ein Fahrzeugassistent die Anforderungen eines permanenten Touring-Tests erfüllen. Solche Fahrzeugassisten- ten könnten sich beispielsweise in Robo-Taxis schnell bezahlt machen, wenn der digi- tale Assistent auch dazu genutzt wird, das Verhalten der Passagiere zu überwachen, gegebenenfalls Schäden am Fahrzeug einer identifizierten Person zuschreiben und in Rechnung stellen zu können. Für die Anwendung von KI in der Mobilität konnte innerhalb des zurückliegenden Jahrzehnts die Entwicklung von Hardware und Algorithmen die notwendigen Fort- schritte machen. Besonders in den vergangenen Jahren kam es zu einem rasanten Anstieg der Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Im Fokus steht zumindest in Deutschland das Automobil, da hier mit der Ablösung des Privatfahrzeugbesitzes ein fundamentaler Umbruch bevorsteht. Dieser Wandel bereitet völlig neuen Anwen- dungen den Weg, und damit einhergehend locken völlig neue Geschäftsmodelle auch neue, überwiegend KI-fokussierte Marktteilnehmer an. Ziel der Entwicklungen ist ein vollständig automatisiertes Verkehrssystem, welches ermöglicht, sowohl die Unfallrate zu reduzieren und die soziale Inklusion der Mobilität zu steigern als auch das Verkehrsmanagement in Verbindung mit einer besseren urbanen Raumplanung zu optimieren. Allerdings entsprechen der Stand der Vernetzung und Digitalisierung von Fahrzeugen und Infrastruktur sowie objektiv unverhältnismäßig hohe Anforde- rungen an das Sicherheitsniveau noch nicht den Anforderungen eines umfassenden, von der Gesellschaft akzeptierten Einsatzes. Da die Entwicklungsstrategien unter- schiedlich und die möglichen Entwicklungspfade mannigfaltig sind, lässt sich zum heutigen Zeitpunkt nur schwer abschätzen, wann hochautomatisiertes Fahren selbst- verständlicher Teil des Straßenverkehrs sein und sich das Mobilitätsverhalten auf- grund von individuell wirksamen KI-Anwendungen verändert haben wird. Vor allem sind zusätzliche disruptive Veränderungen, z.  B. die Einführung von Droh- nen-Taxis, sowie Entwicklungssprünge im Bereich der KI-Hardware nicht auszuschlie- ßen. Für eine Prognose lassen sich jedoch als Referenz europäische Roadmaps heran- ziehen, die hochautomatisiertes Fahren im Jahr 2030 als etabliert betrachten (ERTRAC Arbeitsgruppe Connectivity and Automated Driving 2017). Auf internationaler Ebene kann die als Teil einer sektorübergreifenden KI-Initiative erteilte Vorgabe der chinesi- schen Regierung gelten, die eine Etablierung von autonomen Fahrzeugen für den Autobahnverkehr innerhalb von drei bis fünf Jahren und für den Stadtverkehr bis 2025 als Richtschnur festschreibt. Auch wenn China bereits über umfangreiche KI-