Autonomes Fahren: Wenn uns das Auto nicht mehr braucht

00:00:00: Dieser Podcast wird präsentiert von der Gruppe Mythiel, ihrem Partner für Gesundheit und Vorsorge.

00:00:09: Das ist Quantensprung.

00:00:12: Ein Podcast über Forschung, die bewegt.

00:00:24: Es sieht unauffällig aus.

00:00:26: Einfach ein ganz normales Auto.

00:00:28: Ein grauer SUV.

00:00:30: Mein Kollege Herbie Schmidt steigt gerade auf der Rückmange ein.

00:00:33: Er drückt einen Knopf an einem Bildschirm am Vordersitz.

00:00:39: Das Auto rollt los, wie bei jeder anderen Taxifahrt auch.

00:00:43: Nur das Lenkrad, das dreht sich wie von Geisterhand.

00:00:47: Auf dem Fahrersitz sitzt zwar ein Sicherheitsfahrer, aber der berührt weder die Pedale noch das Steuer.

00:00:54: Herbie macht es

00:00:55: sich gemütlich.

00:00:57: Man steigt natürlich mit einer gewissen Skepsis ein, weil man nicht weiß, was einen erwartet.

00:01:02: Und dann fährt man los und stellt fest, man gewöhnt sich da ganz schnell dran.

00:01:07: Das Auto fährt von ganz allein.

00:01:09: Herbie kann sich anderen Dingen zuwenden.

00:01:11: Ich könnte kürzer schlafen, weil ich könnte den Rest des Schlafes im Auto verbringen.

00:01:15: Oder ich könnte meine E-Mails checken oder ich könnte ein Artikel schreiben sogar.

00:01:19: Eigentlich ist es so, wie wenn man chauffiert wird von einem Unsichtbaren-Schauffeur.

00:01:24: Das Einzige, was er nicht macht, ist, dass einem die Tür aufhalten.

00:01:27: Herbie und sein unsichtbarer Chauffeur.

00:01:30: Die fahren aber nicht durch LA, San Francisco oder Shanghai.

00:01:33: Da sind selbstwahrende Taxis schon Alltag.

00:01:36: Nein.

00:01:37: Sie fahren durch die Gemeinde Otelfingen, einen kleinen Ort im Furtal.

00:01:42: Eine halbe Stunde Autofahrt von Zürich entfernt.

00:01:44: Hier soll für die Schweiz eine Revolution der Mobilität beginnen.

00:01:49: Das ist Quantensprung, ein Podcast aus der Wissenschaftsredaktion der NCZ.

00:01:54: Wir unterhalten uns jede Woche über eine Idee, die die Welt verändern könnte.

00:01:58: Und was es noch braucht, um dorthin zu kommen.

00:02:01: Ich bin Anna Weber und ich vertrete heute Lena Waldler als Host.

00:02:05: Mein Co-Host diesmal, Herbie Schmidt.

00:02:08: Herbie schreibt bei der NCZ über alles, was fährt, fliegt und rollt.

00:02:12: Mit ihm kläre ich, wie gut selbstfahrende Taxis schon durch den Verkehr kommen und welche Herausforderungen sie nach Meister müssen, damit sie auch in der Schweiz alltäglich werden.

00:02:21: Willkommen!

00:02:36: Von allen Orten auf der Welt hat sich das chinesische Unternehmen We-Right ausgerechnet ein kleines Schweizer Dorf ausgesucht, um seine selbstfahrenden Taxis zu testen.

00:02:45: Denn gerade auf dem Land könnten die Menschen sie besonders gut brauchen.

00:02:48: Ältere Menschen, solche die keinen Führerschein haben, Leute mit Behinderung, können sehr schnell zum nächsten Bahnhof gefahren werden und haben dann Zugriff auf den gesamten öffentlichen Verkehr.

00:03:00: Man denkt aber auch an all die Menschen, die ihre Kinder irgendwo hinfahren in die Schule, zum Geigenunterricht, zum Fußball.

00:03:08: Das machen alles zukünftig selbstfahrende Autos.

00:03:10: Da braucht es nicht mal mehr die Familie, die da Fahrdienste macht.

00:03:14: Investoren stecken momentan Milliarden in die Weiterentwicklung von selbstfahrenden Taxis.

00:03:19: Sie glauben, dass die eines Tages so attraktiv werden, dass kaum noch jemand ein privates Auto fahren wird.

00:03:26: Stellt euch einmal vor, was das bedeuten würde.

00:03:28: Nie wieder im Stau stehen.

00:03:30: Nie wieder einen Parkplatz suchen.

00:03:32: Und all die Autounfälle, die passieren, weil jemand am Steuer müde, abgelenkt oder betrunken war, die gäbe es nicht mehr.

00:03:41: Die ersten zwei selbstfahrenden Taxis rollen jetzt durch das Vorteil.

00:03:45: Es ist erst mal ein Pilotprogramm, das die Kantone Zürich und Aargau gemeinsam gestartet haben.

00:03:50: Wir wollen aufzahlen, dass automatisierte Fahrzeuge einen großen Mehrwert auch insbesondere für den öffentlichen Verkehr, öffentlichen Nahverkehr bringen.

00:03:58: Das ist Matthias Röther.

00:04:00: Er ist Präsident des Swiss Transit Lab.

00:04:02: Und das leitet das Projekt im Vorteil.

00:04:04: Aber was besonders spannend auch bei Wehrheit ist, hat unter der gleichen Softe unterschiedliche Fahrzeugtypen.

00:04:10: Sei das ein Personenwagen, sei das Kleinbus in unterschiedlichen Größen, aber auch Straßenreinigungsfahrzeugen.

00:04:17: Vorerst bleibt es im Vorteil aber bei zwei normalen Taxis.

00:04:20: Zugegeben, noch nehmen die selbstfahrenden Taxis keine normalen Passagiere mit.

00:04:25: Nur ein paar Journalisten wie Harvey.

00:04:27: In Notfällen können Sie den Remote-Hilfewagen auf dem Bildschirm betätigen, um mit uns zu sprechen.

00:04:34: Das ist eine Vorbereitungsphase.

00:04:36: Die Fahrzeuge sind aber auch natürlich zur Sicherheit jederzeit auch aus der Ferne überwacht.

00:04:41: Dazu sitzt jemand in einer Zentrale.

00:04:43: Bei einer unklären Situation kann das Auto dort anfragen und um Hilfe bitten.

00:04:48: Außerdem sitzt noch in jedem Auto ein Sicherheitsfahrer, der in einer kritischen Situation sofort eingreifen kann.

00:04:54: In ein paar Monaten sollen die Taxis dann selbstständig unterwegs sein.

00:04:58: Und jeder kann sie über eine App buchen.

00:05:00: Da sind natürlich die normalen Verkehrsrisiken grundsätzlich vorhanden, die wir aber sicherlich auch entschärfen können, dadurch, dass wir sehr eingehend testen, die Fahrzeuge trainiert werden, sehr eingehend trainiert werden.

00:05:11: Denn das Taxi muss ziemlich viel können.

00:05:13: Die Straße vom G-Steig unterscheiden, Tempolimits einhalten, an roten Ampeln stoppen.

00:05:18: Das alles geht nur mit guter Vorbereitung.

00:05:24: Das erste, was man es braucht, ist ein Plan von der Umgebung.

00:05:27: Und der ist in den meisten Fällen mit verschiedenen Sensorwärter aufgebaut.

00:05:32: Roland Sieckwert ist Professor an der ETH Zürich und forscht an selbstfahrenden Autos und an Robotern.

00:05:37: Und dann in diesem Plan muss das Fahrzeug wissen, wo es fahren darf und erkennen, wie die besten Wege sind von A nach B.

00:05:45: Dieser Plan ist viel detaillierter als zum Beispiel die Karte bei Google Maps.

00:05:50: Da sind alle Randsteine drauf, da sind alle Hindernisse drauf, Schilder, Verkehrsschilder, Ampeln sind drauf, Steigungen sind drauf, Berge unter Umständen sogar Schlaglöcher, größere Hindernisse oder eben dann auch übereinander liegende Straßen.

00:06:08: Also angenommen, ich bin im Tunnel, bin ich jetzt wirklich im Tunnel oder bin ich auf dem Berg darüber?

00:06:14: Das erkennt diese Karten.

00:06:17: Um diesen Plan aufzubauen, müssen die Autos jede einzelne Straße abfahren und all diese Details mit ihren Sensoren und Kameras aufnehmen.

00:06:25: Und jedes Mal, wenn selbstfahrende Taxis in einer neuen Region fahren sollen, muss wieder eine neue Karte erstellt werden.

00:06:35: Weltweit wurden schon einige dieser Karten erstellt, denn mehrere Firmen betreiben schon selbstfahrende Taxiflohen.

00:06:44: Waymo düst durch amerikanische Städte wie Phoenix, San Francisco oder Los Angeles.

00:06:49: London und Tokyo stehen als Nächstes auf der Liste.

00:06:54: Suks fährt in Las Vegas mit Taxis, die nicht mal mehr ein Lenkrad haben.

00:07:00: Die chinesische Firma Baidu betreibt selbstfahrene Taxis in Megastätten wie Peking oder Wuhan.

00:07:05: Und sie hat im Dezember eine Testphase in St.

00:07:08: Gallen und dem Appenzell gestartet.

00:07:10: Und das chinesische Unternehmen We-Ride dürfte in wenigen Monaten eine fertige Karte vom Furtal erstellt haben.

00:07:19: Aber was passiert, wenn unterwegs mal was Unerwartetes ist?

00:07:23: Wenn ein Auto auf der Straße parkt?

00:07:25: Wenn ein Baum auf die Fahrbahn gefallen ist?

00:07:28: Wenn ein Umzugswagen, die Müllabfuhr oder ein Verkehrshütchen den Weg versperrt?

00:07:33: Für das Planbare hat das selbstfahrene Taxi die Karten.

00:07:37: Für alles, was sich im Straßenverkehr bewegt, Brauchen die selbstfahrenden Autos Sensoren.

00:07:43: Jede Menge Sensoren.

00:07:46: Üblicherweise hat es mehrere Radarsensoren, also an die zehn Radarsensoren.

00:07:53: Üblicherweise kommen diese Lieder, das sind Laserradarsysteme, von denen sind es acht bis zehn, je nach Hersteller.

00:08:03: Dazu kommt dann noch ein Mikrofon, mindestens eins, wenn nicht mehrere, um den rundum Sound aufzunehmen, zum Beispiel wenn eine Ambulanz kommt, damit das weiß, ach ich muss aufpassen.

00:08:16: Und dazu kommen dann noch Kameras, das können auch wieder fünf bis zehn verschiedene Kameras sein.

00:08:21: Daraus ergibt sich dann ein Bild von der gesamten Umgebung in drei D.

00:08:26: Besonders wichtig für die dreidimensionale Wahrnehmung der Autos sind die sogenannten LIDAR Sensoren.

00:08:32: LIDAR sind Laser generierte Radargeräte, das heißt, der Laser sendet einen Strahl aus auf einen Hindernis, auf die Umgebung und dieses wird dann zurückgeworfen und anhand der Art, wie es zurückkommt, er lässt sich dann erkennen, was der Laserstrahl abgetastet hat.

00:08:51: Das ist das gleiche Prinzip, mit dem auch Fledermäuse die Welt wahrnehmen.

00:08:54: Nur benutzen die zum Abtasten Ultraschall keinen Laser.

00:08:59: Der Mensch hört, sieht und spürt seine Umgebung.

00:09:03: Das Auto hat dafür Lieder, Rader, Kameras und Mikrofone.

00:09:08: Diese Sensoren liefern ihm viele Informationen, die es verarbeiten muss.

00:09:12: Das sind in der Regel drei parallel ablaufende Algorithmen, die miteinander dann herausfinden, wie diese Daten, die es empfangen hat, zu interpretieren sind, um daraus dann eine sichere Verein- schaltung zu treffen.

00:09:26: Man könnte meinen, all diese Algorithmen, die könnten doch einfach in der Cloud laufen.

00:09:31: Schließlich ist so ein selbstfahrendes Auto mit dem Internet verbunden.

00:09:35: Aber wie das ist mit dem Internet, kaum fährt man in die Tiefgarage, schon ist der Empfang weg.

00:09:41: Deshalb müssen alle diese Berechnungen im Auto selber gemacht werden.

00:09:45: Roland Siegwart sagt, genug Rechenpower direkt an Bord unterzubringen war lange ein echtes Problem.

00:09:51: Das wurde ja eigentlich schon vor dreißig Jahren gemacht oder über dreißig mal gezeigt, dass es auf der Autobahn möglich ist, Auto zu fahren.

00:09:57: Aber da war der ganze Kofferraum voll rechner, weil die Rechenleistung einfach nicht da war.

00:10:02: Ein Kofferraum voller Rechner, nur zum Geradeausfahren.

00:10:06: Praktikabel war das nicht.

00:10:09: Aber Computer sind mittlerweile viel kleiner geworden.

00:10:12: Was früher nur ein riesiger Supercomputer konnte, kann heute mein Smartphone.

00:10:17: Und das macht selbstfahrene Autos heute überhaupt erst möglich.

00:10:23: Wir sind gleich zurück.

00:10:52: Erinnert ihr euch noch an eure erste Fahrstunde?

00:10:55: Ich schon.

00:10:56: Ich war völlig überfordert.

00:10:58: Gas geben, bremsen, kuppeln, blinken und auf keinen Fall jemand überfahren.

00:11:03: Viel zu viel Input für eine Anfängerin wie mich.

00:11:06: Die selbstfahrenden Autos kriegen dank ihrer Sensoren noch viel mehr Input.

00:11:11: Aber sie können auch schneller rechnen, als ich denken kann.

00:11:14: Und darum sind sie nicht überfordert.

00:11:16: Also eigentlich kein Wunder, dass sie auch sicherer fahren als Menschen.

00:11:21: Herr Weimar hat jetzt kürzlich erst bekannt gegeben, wie die Unfallstatistiken liegen für die eigene Firma.

00:11:27: Und man ist da zum Schluss gekommen, dass pro Million gefahrene Kilometer Null, fünf Unfälle passieren beim selbstfahrenden Auto, während gegen beim Menschen pro Million gefahrene Kilometer zwei, fünf Unfälle passieren, also das fünfwache.

00:11:48: Egal, ob man große Kollisionen anschaut oder kleine Kratzer.

00:11:51: Die selbstfahrenden Taxis schneiden überall besser ab als Menschen.

00:11:56: Man könnte auch sagen, die Robotaxis von Waymo fahren heute fast unfallfrei.

00:12:01: Nur fast unfallfrei reicht nicht.

00:12:04: Wir Menschen erwarten von Maschinen absolute Perfektion.

00:12:08: Einem anderen Menschen können wir einen Fehler vielleicht vergeben.

00:12:11: Eine Maschine?

00:12:13: Schwierig.

00:12:14: So ein selbstfahrendes Auto hat eine Funktion wie der Torwart im Fußball.

00:12:17: Wenn er alles richtig macht, dann sagt kein Mensch was.

00:12:21: Wenn einmal was schief geht, dann spricht die ganze Welt darüber.

00:12:25: Das hat die Vergangenheit bereits gezeigt.

00:12:27: Ein einziger schlimmer Unfall kann dazu führen, dass ein Unternehmen die Entwicklung von selbstfahrenden Autos komplett einstellt.

00:12:34: Es gab zwei interessante Unfälle.

00:12:37: Einen von der General Motors Firma Cruise in San Francisco, die hat eine Frau, die hinter dem Auto war, erfasst und dann ein paar Meter weiter mitgeschleift.

00:12:49: Das war von vielen Zeugen gesehen worden und führte dazu.

00:12:53: dass General Motors seinen Cruise-Fahrdienst aus San Francisco ganz zurückgezogen hat.

00:12:58: Eine ähnliche Folge hatte der tödliche Unfall, den Uber hatte mit einem selbstfahrenden Volvo, das war im Jahr zwei Tausend Achtzehn.

00:13:06: Da hat Uber entschieden, das Projekt zum selbstfahrenden Auto ganz zu stoppen.

00:13:10: Um die Autos so sicher wie möglich zu machen, stopfen Firmen wie Waymo sie also mit Unmengen von Sensoren voll.

00:13:17: Nur Elon Musks Unternehmen Tesla.

00:13:19: Das fährt eine andere Strategie.

00:13:21: Tesla hat sich als Ziel gesetzt, selbstfahrende Autos auch ohne Liedersensoren fahren zu lassen.

00:13:27: Der Hintergrund ist, Liedersensoren sind sehr teuer und je weniger man einsetzt, desto besser für den Hersteller.

00:13:34: Tesla stellt sich vor, man könnte nur mit Kameras und einen großen Einsatz von künstlicher Intelligenz sicher fahren können.

00:13:43: Roland Siegwart ist dann noch skeptisch.

00:13:46: Ich persönlich bin überzeugt, dass man das einmal kann, aber heute nicht.

00:13:49: Das wäre zu gefährlich.

00:13:50: Da braucht noch diesen Laser, der direkt dreidimensional die Welt erkennt und dann wirklich die Distanzen sehr genau kennt.

00:13:57: Noch ist Tesla mit dieser Strategie weit hinter seinen Konkurrenten zurück.

00:14:01: Offenbar kann auch die beste KI nur schlecht Auto fahren, wenn sie die Welt nur durch Kameras sieht.

00:14:06: Dabei ist KI für alle selbstfahrenden Autos zentral.

00:14:10: Die Karten liefern die Basis, die Sensoren nehmen die Umgebung auf.

00:14:13: Und die künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass aus all den Informationen sinnvolle Entscheidungen werden.

00:14:23: Sie müssen bewerten lernen, welche Hindernisse kritisch sind und welche nicht.

00:14:28: Also ich habe zum Beispiel erlebt mit einem Fahrzeug wie Furen, Auf einer Straße mit einem Grünstreifen, wir fuhren in der Nähe des Grünstreifen und das hätte etwas längere Gräser, dann hat der Wind so eins von diesen Gräsern in die Fahrbahn gewählt.

00:14:43: Es gab sofort eine Notbremsung.

00:14:45: Das war vor zehn Jahren.

00:14:47: Damit so etwas nicht ständig passiert, wird die KI mit Unmengen von Beispielfahrten geführt hat.

00:14:53: Und wenn das KI-Modell oft genug gesehen hat, dass man einen Grashalm überfahren kann, ohne einen Unfall zu bauen, Dann löst es deswegen irgendwann auch keine Vollbremsung mehr aus.

00:15:03: Und mit jeder Fahrt, die ein selbstfahrendes Taxi absolviert, sammelt es mehr solcher Daten.

00:15:08: Und die KI-Modelle können noch besser trainiert

00:15:10: werden.

00:15:11: Ich glaube Fahrzeuge, die selbst fahren, müssen etwas selbstbewusster werden und vielleicht sogar etwas frecher.

00:15:16: Sie müssen das, was wir als gesunden Menschenverstand sind, auch lernen.

00:15:20: Sicherfahren können zumindest die Taxis von Waymo und Baidu schon ziemlich gut.

00:15:25: Als nächstes müssen sie lernen.

00:15:27: Auch mal das falsche zu tun.

00:15:30: Ein klassisches Beispiel ist eine durchgezogene Linie, ein Überholverbot und vor uns ist ein festes Hindernis.

00:15:37: Sei es der Postbote, der gerade ein Paket ausliefert oder ein anderes Hindernis, eine Baustelle und wir sind gezwungen, als Menschen zu entscheiden, ich riskiere das jetzt, ich fahre über die geschlossene Linie.

00:15:51: Das selbstfahrende Auto muss in solchen Fällen erstmal einfach anhalten und warten.

00:15:58: So bauen die Robotaxis zwar keine Unfälle, aber sie schaffen andere Probleme.

00:16:02: Die Fahrzeuge, die in USA fahren, in den breiten Straßen, die würden in Rom so nicht funktionieren und nicht, weil sie Unfälle bauen, sondern weil sie die Straßen blockieren.

00:16:12: Die Schweiz bietet noch ganz andere Herausforderungen mit Nebel, Kälte, Schnee, engen Bergstraßen und strengen Regeln.

00:16:20: Das sind so ganz einfache Beispiele.

00:16:22: Im Winter fährt man da einen Bauernhof raus, die Straße ist verschneit, man sieht sie gar nicht mehr.

00:16:28: Es hat keine Objekte, wo man sich lokalisieren kann, weil es ist ein Feld links und rechts.

00:16:33: Das müssen diese Systeme noch lernen, dass sie den Weg trotzdem finden, nicht auf dem Feld fahren.

00:16:37: Die Unternehmen wollen beweisen, dass sie damit umgehen können.

00:16:40: Denn wer es hier schafft, kann es überall schaffen.

00:16:44: Und dass sie es hier schaffen, da ist sie quasi zuversichtlich.

00:16:47: Ich hoffe, wenn ich da mal nicht mehr fahren darf, ist das soweit, dass die Fahrzeuge mich abholen zu Hause und zu den Kindern oder Großkindern bringen, wenn ich nicht selbst fahren darf.

00:16:57: Und ich sage immer, es wird eine Zeit kommen, wo die Frage in der Gesellschaft aufgeworfen wird, dürfen Menschen noch fahren.

00:17:04: Weil es wird sich sicher zeigen, dass diese Fahrzeuge praktisch null Umfälle haben, am least keine schlimmen Umfälle.

00:17:14: Herbie, du fährst doch selber eigentlich ziemlich gerne Auto.

00:17:17: Ist es für dich überhaupt eine schöne Zukunftsvision, weil man vielleicht nicht mehr selber fahren darf?

00:17:22: Es sind zwei Arten von Autofahren.

00:17:23: Das eine ist, um von A nach B zu kommen und mein Termin einzuhalten beispielsweise.

00:17:28: Häufig in der Stadt.

00:17:30: Diese Art von Autofahren macht heute auch gar nicht mehr viel Spaß.

00:17:33: Es sind so viele Hindernisse, Fahrräder und Dinge zu beachten, viele Regeln und Stau.

00:17:41: Aber es gibt noch die andere Art, Auto zu fahren, die zum Spaß, irgendwie über die Landstraße, über dem Pass, wo man so ein bisschen mit Fahrfreude dran geht und noch selber gerne so Hand anlegt.

00:17:54: Aber irgendwann wird dieser Teil wahrscheinlich verschwinden.

00:17:58: Dann wird man vielleicht irgendwo im geschützten Raum Auto fahren, vielleicht noch Autos, die nach Benzin riechen, vielleicht noch Autos, die eine manuelle Schaltung haben, also wo man noch einen Schaltstock hat, wo man noch Gänge einlegen muss, wo man noch Kupplungen hat.

00:18:17: All das wird vielleicht irgendwann nur noch im geschützten Raum möglich sein oder eben vielleicht im Rennsport.

00:18:24: Da wird das vielleicht noch möglich sein, aber so in der freien Wildbahn, wie wir das heute kennen, wird das immer weniger der Fall sein.

00:18:32: Davon gehe ich aus.

00:18:33: Das heißt, es braucht dann so Nationalparks für Autoliebhaber quasi.

00:18:38: Sozusagen, ja.

00:18:39: Es ist ja auch heutzutage so, dass das Auto ein ganz großes Statussymbol ist.

00:18:44: Was wird denn mit Leuten, denen ihr Auto wirklich wichtig ist?

00:18:47: Das wird sich verändern.

00:18:48: Die werden halt nur noch in den Nationalparks fahren können.

00:18:52: Die werden halt ihr Statussymbol verlagern, wie es heute schon viele Jungen machen, sie verlangen ins Richtung Smartphone oder Kleidung.

00:19:00: Aber das Auto hat den... Status nicht mehr so wie früher.

00:19:06: Glaubst du, dass es vor allen Dingen auf dem Land tatsächlich relevant wird, diese Robotaxis?

00:19:10: In den USA sind sie ja vor allen Dingen in Städten unterwegs.

00:19:13: Ich glaube, genau in ländlichen Gebieten, die noch keine gute Anbindung an den öffentlichen Verkehr haben, sind solche Robotaxis genau das Richtige.

00:19:23: Auf diese Art und Weise komme ich ohne Zeit zu verlieren, zum nächsten Bahnhof.

00:19:29: Und ich kann während der Fahrt auch noch was tun.

00:19:31: was ich sonst nicht kann, weil ich im Auto sitze und vielleicht noch gestresst bin.

00:19:35: So komme ich relativ schnell zum nächsten Haltestelle oder zum nächsten Bahnhof und komme so weiter, zuverlässig weiter und möglicherweise auch deutlich sicherer weiter.

00:19:47: Auf der technischen Seite scheint ja mittlerweile sehr viel schon zu funktionieren.

00:19:52: Was braucht es denn jetzt noch, bis diese Robotaxis wirklich überall hinkommen?

00:19:56: Erstens, man braucht sehr gutes Kartenmaterial und zwar in allen Gegenden, wo solche Fahrzeuge fahren sollen.

00:20:04: Dann braucht es natürlich auch Erfahrung von diesen Fahrdiensten, um zum Beispiel im Schnee oder in Bergen zu fahren, bei Wind und Wetter.

00:20:16: Deshalb ist ja beispielsweise Baidu auch jetzt im St.

00:20:19: Galler ab dem Zellerland unterwegs, um genau das jetzt zu erproben und herauszufinden.

00:20:25: Das sind Dinge, die passieren müssen.

00:20:27: Aber mit Sicherheit wird das vor allem sich konzentrieren auf Gegenden, die eng besiedelt sind, nicht auf Gebiete, wo kaum Menschen wohnen, jetzt irgendwo im australischen Outback oder in der Sahelzone.

00:20:42: Ja, da lohnt es sich nicht.

00:20:43: Wie ist es denn mit der deutschen Autoindustrie, die scheint ja aktuell relativ abgehängt zu sein bei den selbstfahrenden Autos?

00:20:52: Die deutsche Autoindustrie war bis vor Kurzem noch führend, wenn es um die Technik ging.

00:20:58: Die Produkte selbst und die Versuche, die großflächigen Versuche haben andere gemacht.

00:21:03: Das ist richtig.

00:21:04: Dazu war auch die Einschränkung, die gesetzliche Einschränkung in Deutschland und Europa noch zu eng.

00:21:09: Mittlerweile überholen tatsächlich die Amerikaner und die Chinesen die deutsche Autoindustrie.

00:21:14: Es ist für die gesamte europäische Autoindustrie durchaus kritisch, denn diese Produkte werden heute nicht mehr gekauft als Statussymbol oder weil sie Edel aussehen oder weil sie gefallen, rein schon von außen, sondern das verlagert sich jetzt alles.

00:21:31: Das heißt, heute werden Produkte gebraucht, die vor allem nützlich sind.

00:21:35: In erster Linie nützlich.

00:21:37: Es braucht Produkte, die vor allem innen gut sind.

00:21:40: Die Außendarstellung ist gar nicht mehr so wichtig.

00:21:42: Wichtig ist der Komfort innen und die Funktionalität innen.

00:21:47: Und entsprechend bedeutet das auch für die klassischen Fließbandarbeiter, die arbeiten was anderes jetzt.

00:21:54: Die werden künftig viel mehr im Innenraum ausbauen.

00:21:59: Entwickler werden viel mehr sich um Sensoren kümmern statt, beispielsweise um Lenkräder.

00:22:06: Die

00:22:06: Industrie muss sich umstellen.

00:22:07: Die Industrie steht vor einem großen Wandel, ja.

00:22:10: Was glaubst du, wie lang dauert es noch, bis du jeden Tag mit dem selbstfahrenden Taxi zur Enzer Zet pendest?

00:22:16: Ich denke, das wird noch ein paar Jahre dauern.

00:22:19: Vielleicht zehn.

00:22:21: Vielleicht zwanzig Jahre?

00:22:22: Eins ist aber sicher.

00:22:24: Ich würde heute schon gerne mit so einem Auto pendeln, zumindest bis zur nächsten Haltestelle.

00:22:30: Vielen Dank, Kirby.

00:22:33: Ihr könnt Quantensprung nicht nur hören, sondern auch lesen.

00:22:36: Im Newsletter findet ihr die wichtigsten Fakten aus dieser Folge auf einen Blick und zusätzlich noch weiteren Lesestoff rund um selbstfahrende Autos.

00:22:44: Den Link zur Anmeldung findet ihr in der Folgenbeschreibung.

00:22:48: Das war Quantensprung, ein Podcast über Forschung, die bewegt.

00:22:52: Ich bin Anna Weber.

00:22:53: Bis zum nächsten Mal.