Level 4 statt 3 Shashua: „Robotaxis werden die Welt verändern“

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Amnon Shashua, Gründer und CEO von Mobileye, über den nächsten Evolutionsschritt der Fahrassistenz, das Rennen um das autonome Fahren und die Abkehr vom Lidar-Zwang beim Robotaxi.

Herr Shashua, BMW und Mercedes-Benz machen in ihren Oberklasse-Modellen einen Rückzieher beim Fahren im Level 3. Ist hochautomatisiertes Fahren im Pkw gescheitert?

Amnon Shashua: Nein, allerdings ist Level 3 in einem Pkw extrem anspruchsvoll. Auf der Autobahn bei 130 km/h muss das System Hindernisse schon früh erkennen – etwa verlorene Ladung oder einen Reifen auf der Fahrbahn – und darf zugleich nicht ständig Fehlalarme produzieren oder sich abschalten. In mancher Hinsicht ist es schwieriger als in einem Robotaxi. Das fährt in der Stadt mit deutlich niedrigeren Geschwindigkeiten. Genau deshalb zögern viele Hersteller. Der Schritt von einem sehr guten Level-2-System zu echtem Level 3 ist ein technisch fundamentaler Sprung.

Hier hat sich die Denkweise in der Branche verändert. Lange galt die Vorstellung, der Weg führe vom einfachen Fahrerassistenzsystem über Level 3 und Level 4 zum Robotaxi. Heute hat sich das Bild gewandelt. Aber Waymo hat gezeigt, dass Robotaxis nicht nur technisch machbar sind, sondern auch von Kunden angenommen werden.

Wie ist der Stand beim Robotaxi-Projekt mit Volkswagen und Moia?

Derzeit sind rund 100 ID-Buzz-Fahrzeuge im Testbetrieb – in Hamburg, München, Oslo, Austin, Los Angeles. Das Besondere: Diese Fahrzeuge werden nicht nachgerüstet, sondern kommen direkt aus der Serienproduktion mit unserem System. In der zweiten Hälfte 2026 ist geplant, in einer Stadt den Sicherheitsfahrer aus dem Fahrzeug zu entfernen. Ab 2027 ist die kommerzielle Einführung in zunächst sechs Städten geplant. Volkswagen sieht ein Potenzial von bis zu 100.000 autonomen Robotaxis bis 2033. Robotaxis werden die Welt verändern und wir sind bereit für die Skalierung.

Warum ist die Nachrüstung für Level 4 ein Nachteil?

Mitbewerber kaufen Fahrzeuge von Hyundai, Zeekr und Jaguar und rüsten das autonome System in einem separaten Werk nach. Das funktioniert in kleinem Maßstab, aber wenn man auf Zehntausende oder Hunderttausende Fahrzeuge skalieren will, ist es nicht praktikabel. Dabei ist Skalierung heute die eigentliche Herausforderung im Robotaxi-Geschäft. Waymo hat trotz seines beeindruckenden Erfolgs derzeit nur rund 3.000 Fahrzeuge. Das Potenzial allein in den USA liegt bei Millionen Autos.

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Das ist ein Kostenfaktor, wie sieht es mit Tele-Operatoren aus?

Das ist eine andere Herausforderung, über die kaum ein Anbieter offen spricht. Hinter jedem Robotaxi sitzt heute im Backoffice eine Person, die das Fahrzeug aus der Ferne überwacht und bei komplizierten Situationen eingreift. Wenn das Verhältnis eins zu eins bleibt, hat man lediglich den Arbeitsplatz des Fahrers verlegt. Das ist kein Geschäftsmodell. Für Skalierbarkeit benötigt man einen Operator für hundert oder tausend Fahrzeuge. Das ist eine der offenen Fragen, auf die die Branche noch keine befriedigende Antwort gefunden hat.

Wie helfen Sie Ihren Kunden, das Problem zu lösen?

Mit einer mehrstufigen KI-Architektur, die wir Vision-Language-Semantic-Action – kurz VLSA – nennen. Im Fahrzeug läuft ein kompaktes, kleineres KI-Modell, das hochfrequente Videoaufnahmen analysiert. Parallel werden Aufnahmen an ein leistungsfähigeres Sprachmodell in der Cloud gesendet. Sperrt ein Polizist eine Kreuzung und gibt nur eine Fahrtrichtung frei. Liegt ein großes Hindernis im Weg. In diesen Fällen errechnet die cloudbasierte KI eine Lösung für das Fahrzeug. Genau dieser technologische Aufbau soll stetig die Rolle von Tele-Operatoren verringern. Aus unserer Sicht ermöglicht die Nutzung der Cloud die Skalierung. Ein weiterer Punkt ist die Übertragbarkeit auf neue Städte. Wie viele Daten muss man sammeln, um in einer weiteren Stadt dieselbe Zuverlässigkeit zu erreichen? Diese Frage ist noch nicht hinreichend gelöst.

Benötigt das Robotaxi Lidarsensoren, wie sie aktuell noch an Fahrzeugen zu sehen sind?

Nach unserer Überzeugung nicht. Wir sehen keinen Sinn darin, hier dogmatisch zu sein. Robotaxis brauchen Redundanz, aber Redundanz bedeutet nicht zwangsläufig ein teures Sensorset. Kameras plus Bildradar – das war‘s. Ein Set aus Kameras, Imaging-Radar und Rechner kommt auf rund 3.000 Dollar Gesamtkosten. Das ist der Sensorensatz, mit dem wir gegen Ende des Jahrzehnts Robotaxis betreiben wollen.

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Könnte der Erfolg der Robotaxis das autonome Fahren in Privatfahrzeugen voranbringen?

Ja, die Logik hat sich umgekehrt. Früher dachte man: Wir beginnen bei den Verbrauchern mit Level-2-Systemen, verbessern sie schrittweise zu Level 3 und landen beim Robotaxi im Level 4. Waymo hat gezeigt, dass es anders geht. Und das wirklich Überraschende: Die Menschen sind bereit, für Robotaxis mehr zu zahlen als für ein von Menschen gefahrenes Taxi. Waymo hat in San Francisco einen Marktanteil von 25 Prozent – bei höheren Preisen. Das hat die Pyramide umgedreht. Jetzt wird die Erfahrung aus dem Robotaxi-Betrieb auf Verbraucherfahrzeuge übertragen – und nicht umgekehrt.

Mobileye hat das Robotik-Unternehmen Mentee übernommen. Was hat ein ADAS-Spezialist mit humanoiden Robotern zu tun?

Vor fünf Jahren hätte ich noch geantwortet: wenig. Aber in den vergangenen drei Jahren haben humanoide Roboter rasante Fortschritte gemacht, und die technologischen Überschneidungen sind enorm. Autonome Autos und Roboter sind Beispiele für körperliche KI. Beide müssen ihre Umgebung wahrnehmen, vorausplanen und aus Erfahrung lernen. Beide setzen auf Simulation als Trainingsgrundlage. Was wir bei Mobileye für das Training autonomen Fahrens entwickelt haben, lässt sich direkt auf Roboter übertragen und umgekehrt genau so.

Was macht Mentee technisch besonders?

Die meisten Roboter-Demonstrationen, die man heute sieht, sind ferngesteuert oder wurden hundert bis tausendfach von Menschen trainiert. Das Versprechen humanoider Roboter ist aber Autonomie: die Fähigkeit, die Welt zu verstehen, Handlungen zu planen und neue Aufgaben selbstständig zu lernen. Mentee hat dafür ein Verfahren entwickelt, das wir „Real to Sim to Real“ nennen: Der Roboter beobachtet passiv, wie ein Mensch eine Aufgabe ausführt – ohne Brille, ohne VR, ohne Anzug. Daraus wird ein Basismodell abgeleitet, in einen Simulator übertragen, dort wird weiter trainiert und das Ergebnis zurück auf den Roboter gespielt – vollautomatisch. Das ist entscheidend für den Einsatz in unstrukturierten Umgebungen wie Privathaushalten, wo der Roboter ständig neue Aufgaben lernen muss.

Wann wird das Realität?

Wir rechnen damit, dass der Einsatz in strukturierten Umgebungen wie Logistikzentren und Montagewerken ab 2028 beginnt. Unstrukturierte Umgebungen – also Privathaushalte und Ähnliches – folgen einige Jahre später. Einmal werden wir Millionen dieser Roboter sehen, die Arbeiten übernehmen, die Menschen nicht mehr machen wollen: in der Altenpflege, im Einzelhandel, der Produktion und in der Logistik.

Ihr Mehrheitsaktionär Intel stand zuletzt unter Druck. Wie wirkt sich das auf Ihr Unternehmen aus?

Seit dem Börsengang von Mobileye vor drei Jahren gibt es keine operationale Abhängigkeit von Intel mehr. Was bei Intel passiert – ob gut oder schlecht – hat keine Auswirkungen auf unser Tagesgeschäft. Und 2026 ist für Mobileye ohnehin ein entscheidendes Jahr: Wir entfernen den Fahrer aus dem Robotaxi. Wir frieren die Software für unser Supervision- und Chauffeur-System ein, das dann 2027 in Produktion geht. Unsere Meilensteine sind gesetzt.

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