Dieser Artikel ist der Auftakt einer sechsteiligen Serie zum Thema KI-Assistenz im Fahrzeuginnenraum. Wir beleuchten, was die Motivation hinter KI-Assistenten im Fahrzeuginnenraum ist und wo die Herausforderungen liegen, um intuitive, smarte und nützliche KI-Assistenten im Fahrzeuginnenraum umsetzen zu können. Zur Übersicht hier die Links zu allen Beiträgen dieser Serie:
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (1/6): Was ist heute schon möglich und was ist Vision?
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (2/6): Technische Herausforderungen
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (3/6): Maschinelles Sehen als Schlüsseltechnologie
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (4/6): Intuitiv, Multimodal und Proaktiv
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (5/6): Marktperspektiven und Geschäftsmodelle
- Der KI-Assistent im Fahrzeuginnenraum (6/6): Fraunhofer als Innovationspartner
Die Automobilbranche steht an der Schwelle zu einer tiefgreifenden Transformation: Digitalisierung, Automatisierung und neue Mobilitätskonzepte verändern nicht nur Fahrzeuge, sondern auch das gesamte Nutzungserlebnis. In diesem Wandel spielen KI-Assistenzsysteme im Fahrzeuginnenraum eine Schlüsselrolle. Doch welche Marktchancen ergeben sich daraus? Welche Geschäftsmodelle sind denkbar? Und wie können Unternehmen diese Entwicklung strategisch nutzen?
Markttrends: Warum KI-Assistenzsysteme jetzt an Bedeutung gewinnen
Mehrere technologische und gesellschaftliche Trends treiben die Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme voran:
- Automatisierung und autonomes Fahren: Während Fahrzeuge zunehmend automatisierte Fahrfunktionen übernehmen, rückt die Mensch-KI-Interaktion im Innenraum in den Fokus. Assistenzsysteme müssen eine sichere und komfortable Übergabe zwischen Mensch und Maschine gewährleisten.
- Personalisierung und User Experience: Nutzer erwarten maßgeschneiderte Erlebnisse – sei es durch personalisierte Unterhaltung, adaptive Komfortfunktionen oder eine intuitive Steuerung des Fahrzeugs über multimodale Schnittstellen (Sprache, Gestik, Blickverhalten).
- Neue Mobilitätskonzepte: Shared Mobility, Robotaxis und vernetzte Fahrzeuge verändern die Anforderungen an den Innenraum. Die intelligente Erkennung von Fahrgästen, situatives Anpassen von Einstellungen und KI-gestützte Sicherheitssysteme gewinnen an Bedeutung.
- Daten als Wirtschaftsfaktor: Fahrzeuginnenräume werden zu Datenquellen, die wertvolle Informationen über Nutzerverhalten und Präferenzen liefern. Diese Daten können – unter Wahrung des Datenschutzes – neue Geschäftsmodelle ermöglichen.
Geschäftsmodelle für KI-Assistenzsysteme
Die steigende Relevanz von KI im Fahrzeuginnenraum eröffnet Automobilherstellern, Zulieferern und Technologieunternehmen vielfältige wirtschaftliche Möglichkeiten:
1. Lizenzierung von KI-Software und Plattformen
OEMs und Zulieferer können KI-basierte Assistenzsysteme nicht nur für eigene Fahrzeuge entwickeln, sondern auch als lizenzierbare Plattformen anbieten. Insbesondere modulare Softwarelösungen, die sich flexibel in bestehende Fahrzeuge integrieren lassen, bieten hier Potenzial.
2. Personalisierte Dienste und Abonnements
Mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen können Hersteller neue digitale Dienste monetarisieren. Beispiele sind:
- Individuelle Komfort- und Entertainment-Features, die über ein Abo-Modell freigeschaltet werden.
- KI-gestützte Empfehlungen für nahegelegene Restaurants, Tankstellen oder Ladestationen.
- Gesundheits- und Wohlfühlfunktionen wie Müdigkeitserkennung mit personalisierten Pausenempfehlungen.
3. Datenbasierte Geschäftsmodelle
Durch die anonymisierte Analyse von Nutzerverhalten lassen sich datengetriebene Services entwickeln, z. B.:
- Verbesserte Fahrzeuginnenraumkonzepte basierend auf realen Nutzungsmustern.
- Dynamische Versicherungstarife, die sich an der tatsächlichen Nutzung des Fahrzeugs orientieren.
- Marktforschung und Insights für Dritte (z. B. Stadtplaner, die auf aggregierte Mobilitätsdaten zugreifen).
4. Integration in Mobilitäts-Ökosysteme
Die Zukunft der Mobilität wird zunehmend vernetzt sein. KI-Assistenzsysteme können als Schnittstelle zu Smart-City-Konzepten, multimodalen Verkehrsangeboten oder digitalen Identitätslösungen dienen. Denkbar sind:
- Automatische Identifikation von Fahrgästen in Ride-Sharing-Fahrzeugen mit individuellen Voreinstellungen.
- Anbindung an digitale Zahlungsmethoden für nahtlose Mobilitätserlebnisse.
- Integration mit Smart-Home-Systemen zur Steuerung von vernetzten Geräten aus dem Fahrzeug heraus.
Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
Trotz der vielversprechenden Marktchancen gibt es zentrale Herausforderungen, die Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Assistenzsystemen beachten müssen:
- Datenschutz und Nutzerakzeptanz: Transparenz und klare Kontrollmöglichkeiten über erfasste Daten sind essenziell, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen.
- Technologische Reife: Robuste, adaptive KI-Modelle, die unter realen Bedingungen zuverlässig arbeiten, sind eine Grundvoraussetzung für den Markterfolg.
- Interoperabilität: Assistenzsysteme müssen sich nahtlos in bestehende Fahrzeuginfrastrukturen und digitale Ökosysteme integrieren lassen.
- Regulatorische Rahmenbedingungen: Die Gesetzgebung im Bereich KI und Datenschutz entwickelt sich dynamisch – Unternehmen müssen flexibel auf neue Vorschriften reagieren.
Fazit: Die Zukunft der KI-Assistenzsysteme im Fahrzeuginnenraum
Die Marktperspektiven für KI-gestützte Assistenzsysteme im Fahrzeug sind vielversprechend. Unternehmen, die frühzeitig in diese Technologien investieren, können nicht nur neue Umsatzquellen erschließen, sondern sich auch als Innovationstreiber positionieren. Erfolgreiche Geschäftsmodelle werden diejenigen sein, die technologische Exzellenz mit nutzerzentrierten Mehrwerten verbinden.
Als Fraunhofer-Institut unterstützen wir Unternehmen bei der Entwicklung, Implementierung und Evaluierung intelligenter Assistenzsysteme. Mit unserer langjährigen Erfahrung in KI, Computer Vision und multimodaler Interaktion bieten wir neutrale, forschungsnahe Expertise, um innovative Lösungen für die Mobilität der Zukunft zu gestalten. Zahlreiche Forschungs- und Entwicklungsprojekte zeugen von unserer Erfahrung: InCarIn, Karli, Salsa, Pakos, Initiative sowie viele bilaterale Auftragsforschungen mit OEM und Tier1.