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Aktuell stehen die Zeichen gut, dass in den kommenden 18 Monaten auch bei uns die ersten autonom fahrenden Fahrzeuge zugelassen werden. Zum einen wird Audi erste Fahrzeuge seiner 2018er Baureihen auf den Markt bringen, die bis 50km/h autonom fahren, zudem wir Volvo aller Wahrscheinlichkeit nach seine Drive Me Ausstattung an 100 schwedische XC90 Fahrer zu Testzwecken übergeben.

Das sind Schritte in eine positive Richtung. Fragt man sich, warum das alles solange braucht, so liegt ein Teil der Wahrheit in der Komplexität der Datenhaltung. Die Datenmengen die erzeugt, eingelesen, verarbeitet, gespeichert und wieder gesendet werden müssen ist nicht viel weniger als immens.

Intel CEO Brian Krzanich hat kürzlich während eines Vortrags einen Einblick in die der Erwartungen seiner Company gewährt. Dort geht man von etwa 40 Terabyte Daten aus, die pro 8 Stunden autonomer Fahrzeit anfallen. 40 Terabyte! Oder, bei einer Stunde durchschnittlicher Fahrweise etwa 4.000 Gigabyte.

Woher kommen die ganzen Daten?

Zunächst die Sensoren der Fahrzeuge. Insbesondere all jede, die audiovisuelle Daten, vor allem Videos aufzeichnen. Bei den Kameras rechnet Krzanich mit 20 bis 40 Mbps beim Radar mit 10 bis 100 Kbps.

Jedes autonome Fahrzeug generiert in etwa soviel Daten wie 3.000 Menschen. Eine Million Autos emitieren Daten, die der typischen Datennutzung einer Gruppe von 3 Milliarden Menschen entspricht.

Bei den eingehenden Daten sind insbesondere die Daten zu Karten und Verkehrslage zu nennen. Das Kartenmaterial muss nicht nur hyperaktuell sein, sondern auch bis auf den letzten Zentimeter detailliert und hochauflösend und somit permanent im Fluss. Kein Vergleich zu den veralteten Karten-DVDs die heute noch viele Fahrzeugen beiliegen und in der Werkstatt (und gegen Gebühr) aktualisiert werden können.

Daten sind der Antrieb autonomer Fahrzeuge.

Im Prinzip möchte man die Position nicht nur jeder Baustelle, sondern jeder Absperrung, jeder Barke und jedes Pylons kennen. In Echtzeit. Zudem die Daten der anderen Verkerhsteilnehmer in der näheren und vor allem nächsten Umgebung, aber auch weiter entfernte Nutzerdaten sind interessant, denn im Falle eines Staus kann die Route neu berechnet werden und so der Stau umfahren werden. Handelt es sich um ein elektrisches Fahrzeug möchte es auch die Ladestation entlang der Route kennen um entsprechend planen zu können. Idealerweise sogar die Auslastung der Stationen.

Krzanich schließt mit dem Satz “Data is the next oil“, einer alten Binsenweisheit der fortschreitenden Digitalisierung. In keinem Fall passte dieser Vergleich aber besser als hier.

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