gesponsertKünstliche Intelligenz KI im Fahrzeug: Standardisierung trifft Systemintegration

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Akkodis

Ob funktionale Sicherheit, Datenhoheit oder Systemintegration: Wer KI direkt im Fahrzeug oder Backend einsetzen will, braucht mehr als leistungsfähige Algorithmen. Akkodis bietet skalierbare Technologien, regulatorisches Know-how und Validierungskompetenz entlang der Entwicklungs- und Integrationskette.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie für die nächste Generation automatisierter Fahrfunktionen. Ihr Potenzial ist enorm – aber nur dann abrufbar, wenn sie transparent, validierbar und zertifizierbar ist und auf korrekten, unverfälschten Trainingsdaten basiert. Ein Serieneinsatz darf nur dann in Betracht gezogen werden, wenn die Technologie sicher beherrscht wird, sodass Akzeptanz und Vertrauen der Kunden aufgebaut werden können. Gerade bei komplexen, sicherheitskritischen Systemen für Fahrerassistenz- und autonome Fahrfunktionen steigen die Anforderungen an Entwicklung, Absicherung und Datensouveränität. Akkodis begegnet dieser Herausforderung, indem regelbasierte und KI-gestützte Ansätze mit tiefgreifender regulatorischer Expertise kombiniert werden – und leistet so einen Beitrag zur sicheren Mobilität der Zukunft.

Validierung in der Praxis: Verfahren & Werkzeuge

Die Absicherung KI-basierter Funktionen erfordert ein lückenloses, nachvollziehbares und skalierbares Test- und Validierungskonzept. Akkodis setzt dafür auf eine Kombination etablierter Testverfahren – darunter HiL-, SiL-, MiL und ViL – sowohl im Labor als auch auf dem Testgelände, ergänzt um fortschrittliche Prüfmethoden auf Basis neuronaler Netzwerke. Das Tool „AI-Core TestAId“, dessen Entwicklung vor fast zehn Jahren in enger Zusammenarbeit mit einem führenden Automobilkonzern begann, wird idealerweise in Kombination mit „PROVEtech“, einer weiteren Produktlinie von Akkodis eingesetzt, um maximale Testeffizienz, Qualität und Sicherheit zu gewährleisten.

Die Lösung ermöglicht unter anderem die automatisierte, vernetzte Prüfung visueller HMI-Systeme zur Verkehrszeichenerkennung – einschließlich Fahrzeugkommunikation und akustischer, zeitkritischer Warnfunktionen. Auch in der industriellen Anwendung, etwa in der Motorenfertigung, ließen sich signifikante Qualitäts- und Effizienzgewinne realisieren. So wird eine Brücke zwischen simulationsgestützter Entwicklung und realer Produktionsabsicherung geschlagen.

Plattformen für Datenintelligenz & Integration

Darüber hinaus hat das Unternehmen mit „Akkodis AI-Core“ eine modulare Plattform entwickelt, die den sicheren Einsatz von Machine-Learning-Methoden und generativer KI im Fahrzeugkontext ermöglicht. Besonders in sogenannten On-Premises-Szenarien, bei denen Datensicherheit und Modellkontrolle entscheidend sind, profitieren Kunden von der Flexibilität der Plattform. Ergänzende Tools von Akkodis wie „AI-Core Meta“ ermöglichen die automatisierte Extraktion relevanter Szenarien aus komplexen Fahrdaten.

Dies bildet die Grundlage für szenariobasiertes Testen, Ground-Truth-Extraktion und die validierbare Abbildung realer Verkehrssituationen. Die Lösungen von und mit Akkodis sind auf die internationale, kollaborative Zusammenarbeit zwischen OEMs, Zulieferern und Technologiepartnern ausgerichtet und lassen sich nahtlos in bestehende DevOps-Umgebungen integrieren.

KI-Absicherung im Realbetrieb: Projekte mit Praxisbezug

Akkodis bringt seine KI-Expertise auch in öffentlich geförderte Projekte ein – etwa im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Forschungsprojekt SafeAI, das gemeinsam mit Automobilherstellern und Tier-1-Zulieferern an der Absicherung von KI-Systemen für sicherheitskritische Funktionen arbeitet. Dabei werden Modelle zur Fußgänger- und Objekterkennung auf Konformität mit Standards wie ISO 8800 geprüft und entsprechende Werkzeuge zur Validierung entwickelt. Im Fokus steht dabei nicht nur die technische Machbarkeit, sondern auch die regulatorische Zulassungsfähigkeit über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Ein weiterer Baustein ist die Erprobung fahrerloser Systeme. Zum Einsatz kommt dabei auch der „Automated Testing Ground (ATG)“ – eine Lösung von Akkodis, bei der mit intelligenter Technologie ausgestattete Fahrzeuge Testabläufe autonom durchführen. Das steigert Reproduzierbarkeit, Testqualität und Effizienz. Im RepliCar-Projekt wird zudem unter anderem mit Porsche an einer Referenzsensorik zur präzisen KI-Validierung gearbeitet.

Standardisierung als Schlüssel zur Skalierung

Neben der technologischen Absicherung entscheidet auch die Standardisierung darüber, ob KI-Lösungen skalierbar und zuverlässig in komplexe Fahrzeugarchitekturen integriert werden können. Mit der aktiven Mitarbeit in Organisationen und Gremien wie ASAM e.V., der Modelica Association, dem VDA und weiteren Brancheninitiativen bringt Akkodis seine Erfahrung in die Weiterentwicklung von Standards wie OpenSCENARIO, OpenDRIVE oder FMI/FMU ein – auch im Kontext virtueller Absicherung. Ziel ist es, Entwicklung, Simulation und Integration über Systemgrenzen hinweg interoperabel zu gestalten und damit die industrielle Anwendbarkeit von KI systematisch zu erleichtern. Auch für die Zusammenarbeit mit internationalen Partnern bildet dies eine zentrale Voraussetzung.

Der erfolgreiche Einsatz und die Validierung von KI-Algorithmen im Fahrzeug fordern ein tiefes Verständnis für Systeme, Daten und regulatorische Rahmenbedingungen. Durch Validierungsprodukte, praxisnahe Entwicklung und aktive Standardisierungsarbeit schafft Akkodis die Grundlage dafür, dass KI sowohl in der Automobilbranche als auch in weiteren Industrien nicht nur funktioniert, sondern auch zugelassen und skaliert werden kann – in Deutschland, Europa und darüber hinaus.

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