In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) von einem visionären Konzept zu einem grundlegenden Bestandteil moderner Fahrzeugarchitekturen entwickelt. Während die ersten Anwendungen noch auf regelbasierten Systemen und einfacher Automatisierung beruhten, ermöglichen heutige KI-Technologien datengetriebene, adaptive Funktionen, die Sicherheit, Effizienz und Nutzererlebnis grundlegend verbessern.
KI im Automobilsektor geht weit über das Fahrzeug selbst hinaus. Sie spielt eine zunehmend wichtige Rolle entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von internen Prozessen und organisatorischen Entscheidungsabläufen bis hin zu intelligenten, im Fahrzeug eingebetteten Funktionen. Der Begriff „Automotive AI“ bezieht sich daher nicht ausschließlich auf großskalige Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), sondern schließt auch kompakte, domänenspezifische Modelle und Edge-AI-Module ein (wobei „Edge“ in diesem Zusammenhang für im Fahrzeug eingesetzte KI-Module steht) – etwa maschinelles Lernen oder Deep-Learning-basierte Optimierungen von Komfortfunktionen wie Heizungs- oder Sitzsystemen.
Im Fahrzeug findet sich KI sowohl in sichtbaren Bereichen – etwa bei der Mensch-Maschine-Interaktion (HMI) und in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) – als auch in unsichtbaren Schichten, die im Hintergrund arbeiten: Sie verarbeiten Sensordaten, ermöglichen vorausschauende Wartung oder liefern Echtzeitinformationen für OEMs und Plattformanbieter. Darüber hinaus ist zwischen KI-Systemen zu unterscheiden, die direkt „on the edge“ (im Fahrzeug) arbeiten, und solchen, die durch Backend-Infrastrukturen unterstützt oder orchestriert werden.
Dieses Whitepaper untersucht den aktuellen Reifegrad von KI in Serienfahrzeugen und kombiniert Marktanalysen, technische Untersuchungen und praxisnahe Benchmarking-Ergebnisse. Repräsentative Modelle führender OEMs wurden analysiert, um den Integrationsgrad von KI in Bereichen wie In-Cabin-Interaktion, Systemreaktionsfähigkeit und Funktionsnutzbarkeit zu bewerten.
Das Whitepaper verfolgt folgende Ziele:
Bereitstellung eines strukturierten Überblicks über zentrale Automotive-AI-Anwendungsfälle.
Benchmarking des tatsächlichen Einsatzes und Reifegrads dieser Funktionen.
Über das autonome Fahren hinaus liegt der Fokus auf dem breiteren Einfluss von KI auf Nutzererlebnis, Performance-Optimierung und intelligentes Fahrzeugverhalten.
Die KI-Bewertung wurde während der P3 Experience Drive im März 2025 durchgeführt. Alle getesteten Fahrzeuge entsprachen den europäischen Marktspezifikationen. Zusätzlich zum KI-Benchmark wurden die ADAS-Funktionen jedes Fahrzeugs umfassend bewertet; die Ergebnisse sind im separaten P3 ADAS Benchmark Report dokumentiert.
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