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Chiphersteller: Wichtige Akteure für die Automobilindustrie

Im Zuge der rasant fortschreitenden Möglichkeiten und Erkenntnisse im Bereich autonomer Fahrzeuge, werden auch immer komplexere und schneller umzusetzende Systeme benötigt. Das Automobil wird zum Computer. Wo früher Öl und Zündkerzen eingesetzt wurden, werden immer großflächiger Stromkabel und Schaltkreise verbaut. Diese Systeme benötigen eine Vielzahl an Komponenten, wie beispielsweise Mikrochips, an welchen es vielen Herstellerunternehmen momentan deutlich mangelt. Die deutsche Elektronikindustrie sieht als Ursache hierfür die Corona-Krise, welche dazu führte, dass die Abnahme für Mikrochips in der Automobilindustrie seit dem Frühjahr 2020 stark zurückgegangen war. Chiphersteller sahen sich gezwungen, andere Abnehmer zu finden und orientierten sich stärker in Richtung der Unterhaltungselektronik. [1] Darüber hinaus ist der zur Chipherstellung benötigte Rohstoff Silizium von der Knappheit betroffen. Dies liegt laut Peter Buchholz, Geschäftsführer der Deutschen Rohstoffagentur-Dera, an Entwicklungen in China, die dazu geführt hätten, dass 20 Schmelzanlagen zur Verarbeitung des Rohstoffes stillgelegt worden seien. [2] Durch den nun wideraufkommenden Bedarf der Automobilindustrie an Mikrochips führen diese Umstände zu Produktionsengpässen und Lieferverzug. Chiphersteller werden sich in naher Zukunft demnach wohl wieder verstärkt der Automobilindustrie zuwenden und den Fokus nicht mehr hauptsächlich auf die Unterhaltungsindustrie legen.

Dennoch gibt es Beispiele für Elektronikunternehmen, welche ihren Ursprung in der Unterhaltungsbranche haben und im Zuge der Entwicklung autonomer Systeme im Straßenverkehr und in der Industrie ein weiteres Handlungs- und Herstellungsfeld erschließen konnten.

Als Beispiel hierfür ist der Entwickler Nvidia zu nennen. Das Unternehmen gilt als einer der größten Hersteller und Vertreiber von Grafikkarten und Chipsätzen mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien. Seit dem Jahr 2015 orientiert sich die Firma zusätzlich in Richtung der autonomen Mobilität. Im Januar 2015 kündigten sie auf der Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas eine Computerplattform an, die darauf ausgelegt ist, Assistenzfunktionen für autonome Fahrzeuge bereitzustellen. Diese Plattform trägt die Bezeichnung Nvidia Drive. Das Projekt basiert auf „Deep Learning“, einer Methode aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Hierbei werden Algorithmen zur Mustererkennung verwendet, die auf Basis realer neuronaler Netze entwickelt wurden. [3] Auf der Nvidia Drive Plattform kommt diese Methode aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz in vier Handlungsfeldern zum Einsatz: [4]

  1. Als erstes ist der Drive Autopilot zu nennen. Hierbei handelt es sich um ein künstlich intelligentes Fahrerassistenzsystem, das fahrzeuginterne sowie -externe Probleme erkennen kann. Das System ist dem SAE-Level 2+ für autonomes Fahren zuzuordnen. Es unterstützt demnach teilautomatisiertes Fahren und stellt Visualisierungen der direkten Fahrzeugumwelt in Echtzeit zur Verfügung.
  2. Das zweite Handlungsfeld bezieht sich auf die Hardware. Diese tritt in Form der Hardwareplattform Nvidia Drive AGX auf und stellt das „Gehirn“ des autonomen Fahrzeugs dar. Die Plattform ist für das KI-basierte Steuern des Autos und die Verarbeitung von Umgebungsdaten in Echtzeit verantwortlich. Das Modul empfängt Daten von Radar- und Lidar-Sensoren sowie Kameras in der direkten Umgebung und nutzt diese zur Planung und Ausführung von Routen und Wegen. Zudem sind Innenraumfunktionen, wie Fahrerüberwachung, ein Bestandteil.
  3. Als dritte Komponente ist die Software zu nennen. Diese unterstützt wichtige Funktionen, wie die Sensorfusion, bei welcher die Ergebnisse der Lokalisierungssysteme (Kameras, Radar, Lidar) für eine präzise Zustandsschätzung kombiniert werden. [5] Darüber hinaus unterstützt die Software die Fahrzeuglokalisierung, Kartografie, Planung und Steuerung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Sprachassistenz).
  4. Der letzte Punkt der Nvidia Drive Plattform ist die Simulation. Nvidia Drive Constellation dient als skalierbare Lösung für eine fotorealistische Simulation zum Testen und Validieren von Hardware Plattformen, wie Nvidia Drive AGX. Hiermit können Milliarden von realistischen Fahrzeugstrecken und Szenarien abgebildet werden, auf welche das System so reagieren kann, wie es in der Praxis der Fall wäre. Die Simulation stellt einen notwendigen Inspektionsabschnitt für Hard- und Software dar.

Nvidia ist mit ihrer Plattform bereits stark in der Automobilbranche vertreten. So möchte der Hersteller Hyundai bis 2022 alle Modelle mit Nvidia Drive ausstatten. [6] Das System wird kontinuierlich weiterentwickelt und ist bereits für automatisierte Fahrzeuge bis zur Stufe 4 (vollautomatisiertes Fahren) verfügbar. Ein weiteres aktuelles Beispiel liefert der chinesische Autobauer NIO. Das Unternehmen gab kürzlich eine neue Partnerschaft mit Nvidia bekannt. Demnach sollen alle zukünftigen Elektrofahrzeuge von Nvidia Drive unterstützt werden, womit insbesondere dem Hersteller Tesla Konkurrenz gemacht werden soll. [7]

Quellen

[1] https://www.wiwo.de/unternehmen/auto/lieferengpaesse-der-grosse-mikrochip-mangel-autoindustrie-fehlt-nachschub/26831212.html

[2] https://www.badische-zeitung.de/mangel-an-mikrochips-macht-der-autoindustrie-zu-schaffen–199574634.html

[3] https://www.retresco.de/lexikon/deep-learning/

[4] https://www.nvidia.com/de-de/self-driving-cars/drive-platform/

[5] https://www.iis.fraunhofer.de/de/ff/lv/dataanalytics/sensorfusion.html

[6] https://www.all-electronics.de/hyundai-ruestet-alle-seine-automarken-mit-nvidia-drive-aus/

[7] https://mixed.de/autonomes-fahren-nvidia-und-nio-partnerschaft/

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