Wie könnte ein autonomer Bus im Jahr 2035 aussehen?

Die autonome Mobilität gewinnt für viele Branchen zunehmend an Bedeutung und wir beginnen gerade erst, die Spitze des Eisbergs zu sehen. OEMs und Systemintegratoren verzeichnen eine steigende Nachfrage nach automatisierten Schwerlastfahrzeugen wie Bussen, Robo-Shuttles und LKWs und stehen nun in der Pflicht, diese zu bedienen. Transportunternehmen bemühen sich schon seit Jahren, autonome Busse in die bestehende Infrastruktur zu integrieren, während die ersten kommerziellen Testläufe weltweit noch im Gange sind. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im öffentlichen Nahverkehr stellt sich die Frage, wie weit wir die Technologie in den nächsten zehn Jahren vorantreiben können und wie ein fahrerloser Shuttle im Jahr 2035 aussehen würde. Um eine fundierte Prognose stellen zu können, werfen wir einen Blick auf Schlüsselfaktoren wie konkrete Anwendungsfälle, den aktuellen Stand der autonomen Mobilität und die Termine für die Markteinführung.

Robo-Shuttles und autonome Busse

Sogenannte Robo-Shuttles sind eine neuartige, rekonfigurierbare Technologie für die Beförderung von Gütern und Personen. Im Grunde handelt es sich dabei um fahrerlose Elektrofahrzeuge, die 8 bis 20 Fahrgäste in einer symmetrischen Kabinenform befördern, wodurch Wendemanöver nicht mehr notwendig sind. Selbstfahrende 5G-Shuttles werden derzeit auf öffentlichen Straßen in Zhengzhou (China) oder in Bad Birnbach (Deutschland) getestet und können per App oder über ein Bedienterminal angefordert werden. Das Gesamtmarktvolumen für autonome Shuttles und Busse wird laut einem Bericht von AlliedMarketResearch über den Markt für halbautonome und autonome Busse bis zum Jahr 2035 voraussichtlich 2,9 Milliarden Dollar erreichen und von 2026 bis 2035 mit einer CAGR von 14,6 % wachsen.

Der wesentliche Unterschied zwischen autonomen Bussen und Robo-Shuttles besteht in der Regel im Ausmaß der Autonomie. Entsprechende Verwaltungsvorschriften für den Betrieb öffentlicher Verkehrsmittel besagen, dass in heutigen Bussen zu jeder Zeit ein Fahrer anwesend sein muss. Daher sind ein eingebauter Fahrersitz und herkömmliche Bedienelemente ein großer Vorteil gegenüber Robo-Shuttles, denn die menschliche Aufsicht wird wahrscheinlich noch mindestens ein Jahrzehnt lang erforderlich sein. Mit zunehmender Technologieentwicklung schulen Transportunternehmen ihre Fahrer schrittweise darin, die Autopilot-Funktionen während einer Fahrt zu überwachen. Die Größe der derzeitigen Verkehrsbranche stellt eine große Herausforderung für autonome Busse dar. Allerdings könnten größere Einsätze in kontrollierten Umgebungen wie zum Beispiel in Zugangsdepots, Flughäfen und Stadtvierteln schon in wenigen Jahren möglich sein.

Was ist der aktuelle Stand bei fahrerlosen Bussen im öffentlichen Verkehr?

Die Integration von fahrerlosen Bussen in den öffentlichen Verkehr ist ein weltweites Bestreben, das einen Wettlauf zwischen den Wettbewerbern entfacht hat. Obwohl Start-up-Unternehmen nicht die Hauptantriebskräfte der Busautomatisierung sein dürften, wird ihre Integration von On-Demand-Shuttles in die bestehenden Infrastrukturen langfristig zur Automatisierung des öffentlichen Verkehrs beitragen.

Etablierte Unternehmen wie Mercedes haben bereits Anfang 2016 Konzepte für vollständig autonome Busse vorgestellt. Im vergangenen Jahr hat der amerikanische Hersteller New Flyer das autonome Nahverkehrsfahrzeug Xcelsior AV vorgestellt, das vom Präsidenten der NFI Group Inc., Chris Stoddart, als „Nordamerikas erster automatisierter Schwerlastbus“ bezeichnet wurde. Derweil hat die Stadt Málaga (Spanien) im vergangenen Jahr als erste Stadt in Europa einen Live-Test mit fahrerlosen Bussen mit einer Kapazität von maximal 60 Fahrgästen durchgeführt. Außerdem hat die Stadt Toulouse (Frankreich) den selbstfahrenden EZ10 auf einem medizinischen Campus eingesetzt und ist damit das erste zugelassene Robo-Shuttle, das völlig autonom auf einer öffentlichen Straße in Europa verkehrt.

Moderne Hersteller setzen in automatisierten Fahrzeugen hochauflösende Kameras, Ultraschallsensoren, Kurz- und Langstreckenradare, LiDAR, GPS und ähnliche Sensornetzwerke ein. Die Datenmenge, die selbst von den derzeitigen fahrerlosen Fahrzeugen der unteren Klassen erzeugt wird, kann mehrere Gigabyte pro Sekunde erreichen. Es wird geschätzt, dass ein vollständig autonomes Fahrzeug der Stufe 5 bis zu 3.000 Mal mehr Daten erzeugen wird als ein nicht-autonomes Fahrzeug heute. Angesichts dessen werden Busse und andere öffentliche Verkehrsmittel noch mehr Daten erzeugen, da sie über zusätzliche Bordfunktionen wie W-LAN und Fahrgasterkennung sowie vollautomatische Fahrkartensysteme verfügen. Als weltweit führender Anbieter von robusten GPU-beschleunigten Servern hat One Stop Systems (OSS) den allerersten industrietauglichen PCIe Gen5 GPU-Beschleuniger für die aufstrebenden Märkte des öffentlichen Nahverkehrs und alle KI-gesteuerten transportablen Anwendungen auf den Markt gebracht.

Wie hoch kann die KI-Leistung bis 2035 gesteigert werden?

Laut der aktuellen PCI-SIG®-Roadmap verdoppelt sich die E/A-Bandbreite etwa alle 3 Jahre (siehe Grafik oben). Wir müssen jedoch eine zusätzliche Lücke von 3 bis 5 Jahren zwischen der Veröffentlichung der Spezifikationen und den tatsächlich eingesetzten Systemen in industriellen Umgebungen berücksichtigen. Demzufolge können wir davon ausgehen, dass PCIe Gen7 mit 512 Gbps für x16 Lanes im Jahr 2030 auf den Markt kommen wird, wobei neue Versionen mit bis zu 1Tbps bis 2035 in der Pipeline sind. Neue Backplanes zusammen mit kommenden Verbesserungen bei GPUs, CPUs und DPUs werden in Zukunft enorme Möglichkeiten für autonomes Fahren der Stufe 5 eröffnen.

Neue Herstellungsverfahren für Halbleiter werden das Mooresche Gesetz bis 2036 aufrechterhalten und den Weg für Transistoren mit einer Größe von weniger als einem Nanometer ermöglichen. Aufgrund dieser Entwicklungen prognostizieren wir einen eingebetteten KI-Rechner, der bis 2035 eine Leistung von bis zu 3 Exaflops (1018 Flops) oder mehr erreichen könnte. Wenn wir uns eine KI-Rechenzentrumsplattform auf Unternehmensebene wie die heutigen 140-System-Cluster ansehen, könnten wir sogar einen Supercomputer mit mindestens 420 Exaflops an reiner KI-Leistung entwickeln.

Wie könnte ein Bus im Jahr 2035 aussehen und wie wird er sich in den öffentlichen Verkehr eingliedern?

Angesichts dieses ungeahnten Leistungsniveaus werden bis 2035 bereits Tausende von autonomen Bussen im öffentlichen Verkehr unterwegs sein und einige Hundert Robo-Shuttles in abgesperrten Zonen. Erwartet wird ein Mix aus elektrischen und wasserstoffbetriebenen Shuttles, die auf vorher festgelegten Routen durch Großstadtviertel und Flughäfen verkehren. Hochmoderne Hardware wird an Bord mehrstufige Aufgaben bei minimalem Platzbedarf und maximaler Leistung ausführen.

Ein Transportfahrzeug dieser Größenordnung wird über Stufe 5 des autonomen Fahrens verfügen, ohne menschliches Eingreifen, und über ein Kommunikationssystem, das über 6G mit einer Verkehrsmanagementzentrale verbunden ist. Hochentwickelte autonome Fahrzeugwahrnehmungssensoren rund um den Bus werden ein hochentwickeltes Sichtfeld erzeugen, das 360° kartierte 3D-Umgebungen, Tiefeninformationen und Objekterkennung umfasst. Diese riesige Datenmenge wird mit Hilfe von hochmodernen HPC-Edge-Lösungen gespeichert und verarbeitet. Vernetzte autonome Busflotten werden innerhalb von Sekunden ganze Softwaremodelle für jedes einzelne Fahrzeug trainieren und updaten, abhängig von den gesammelten Verkehrsdaten.

Außerdem werden autonome Busse Wi-Fi-Netzwerke und drahtlose Aufladeoptionen für smarte Geräte sowie digitale Beschilderungssysteme verwalten müssen, die den GPS-Standort, bevorstehende Bushaltestellen und Verspätungen in Echtzeit anzeigen. Die Fahrgäste können ihre Fahrkarten per App kaufen und ihre Haltestelle im Voraus bestimmen, was die Effizienz erhöht und den Verkehr flüssiger macht. Integrierte Sicherheitskameras können jede Person in unmittelbarer Nähe der Türen und innerhalb des Busses erkennen, um ihre Identität und ihren Fahrschein zu überprüfen, um Schwarzfahren zu verhindern und die allgemeine Sicherheit in öffentlichen Fahrzeugen zu erhöhen.

Mit zukunftssicheren, KI-gesteuerten fahrerlosen Bussen und Shuttles werden Verkehrsstaus, tödliche Unfälle und Kohlendioxidemissionen zurückgehen. In der Zwischenzeit werden die zunehmende Urbanisierung und Smart Cities eine höhere Nachfrage nach selbstfahrenden Fahrzeugen verursachen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass autonome Busse im Jahr 2035 das Potenzial haben, den automatisierten Nahverkehr zu revolutionieren und mehr Lasten vom Individualverkehr auf öffentliche Verkehrsmittel zu verlagern.