BMW arbeitet mit Amazon zusammen, um schneller in die Autonomie zu gelangen

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Wenn es um Neuigkeiten zu Elektrofahrzeugen geht, scheint Tesla viel Aufmerksamkeit in den Medien zu erregen. Die Gründe liegen auf der Hand: Tesla ist nicht nur bei Elektrofahrzeugen und Ladeinfrastruktur allen anderen voraus, es war auch der Anstoß für alle anderen, überhaupt (wieder) einzusteigen. Daher ist es nur natürlich, dass das Unternehmen große Aufmerksamkeit erhält. Aber manchmal saugen Tesla-Nachrichten viel Luft aus dem Raum, und wir haben Anfang des Monats eine Ankündigung von BMW mit großen Auswirkungen auf autonome und assistierte Fahrzeuge verpasst.

Bevor wir uns mit der Ankündigung von BMW befassen, wollen wir ein wenig darüber sprechen, was Tesla in diesem Bereich unternimmt, damit wir es mit BMWs Herangehensweise an Big Iron vergleichen können.

Teslas Dojo ist ein Supercomputer, der von Tesla speziell für die Videoverarbeitung und -erkennung durch Computer Vision entwickelt und gebaut wurde. Es dient dem Zweck, die maschinellen Lernalgorithmen von Tesla zu trainieren, um die Fähigkeiten seiner autonomen Fahrzeuge zu verbessern und zu erweitern. Der Supercomputer ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Berechnungen mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit durchzuführen, was für das Training der fortschrittlichen KI-Modelle, die in selbstfahrenden Autos verwendet werden, von entscheidender Bedeutung ist.

Der Dojo-Supercomputer stellt eine bedeutende Investition von Tesla dar und wird voraussichtlich eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer Fahrtechnologie spielen. Durch die Nutzung der immensen Rechenleistung von Dojo möchte Tesla die Entwicklung und den Einsatz seiner selbstfahrenden Technologie beschleunigen und seinen Fahrzeugen ermöglichen, die Welt um sie herum besser wahrzunehmen und zu navigieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Supercomputern ist Teslas Dojo speziell für die Videodatenverarbeitung optimiert und eignet sich daher hervorragend für das Training neuronaler Netze, die visuelle Informationen analysieren. Diese Spezialisierung ermöglicht es dem Supercomputer, die riesigen Mengen an Videodaten, die von Teslas Flotte autonomer Fahrzeuge im täglichen Betrieb erzeugt werden, effizient zu verarbeiten.

Durch Investitionen in die eigene Supercomputer-Infrastruktur versucht Tesla, die Herausforderungen zu meistern, die sich aus der begrenzten Verfügbarkeit leistungsstarker Prozessoren externer Anbieter wie Nvidia ergeben. Die Entwicklung von Dojo spiegelt Teslas Engagement für die vertikale Integration und seine Strategie wider, Schlüsseltechnologien im eigenen Haus zu entwickeln.

Insgesamt stellt der Dojo-Supercomputer einen Paradigmenwechsel im Bereich Supercomputing dar und bekräftigt Teslas Engagement, die Grenzen der KI und der autonomen Fahrtechnologie zu verschieben. Mit seinen außergewöhnlichen Rechenkapazitäten will Teslas Dojo das Unternehmen seiner Vision von vollständig autonomen Fahrzeugen näher bringen.

Aber es kostet Tesla viel Arbeit und Geld, um dies zu erreichen, und andere Unternehmen müssen nicht nur eigene Anstrengungen unternehmen, sondern auch versuchen, jede sichere Abkürzung zu nehmen, um aufzuholen. Ford hat hier mit seinen Bemühungen um Blue Cruise sowie Latitude AI, den Überbleibseln von Argo AI, einem früheren gemeinsamen Projekt mit Volkswagen zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge, einen guten Start. GM hat seine Cruise-Sparte, ein Unternehmen, das bereits Robotaxis betreibt, wenn auch in begrenzten Gebieten.

BMW stand also vor einer schwierigen Entscheidung. Würde es mit jemand anderem zusammenarbeiten, um mit großem Aufwand autonome Technologien und Fahrerassistenztechnologien zu entwickeln? Würden Ford oder GM den Beitritt zulassen? Oder gab es eine Möglichkeit, es alleine und schnell zu schaffen?

BMW hat letztlich einen völlig anderen Ansatz bei Partnerschaften gewählt.

Anfang dieses Monats wurde Amazon Web Services (AWS) von der BMW Group als bevorzugter Cloud-Anbieter für ihre Plattform für automatisiertes Fahren ausgewählt. Mithilfe von AWS wird die BMW Group ihr fortschrittliches Fahrerassistenzsystem (ADAS) der nächsten Generation entwickeln, um innovative Funktionen in ihre kommenden Fahrzeuge einzuführen, die als „Neue Klasse“ bekannt sind und 2025 auf den Markt kommen sollen.

Mit der Leistungsfähigkeit von AWS-Computing, generativer künstlicher Intelligenz (generative KI), dem Internet der Dinge (IoT), maschinellem Lernen und Speicherfunktionen zielt dieses neue cloudbasierte System darauf ab, die Bereitstellung hochautomatisierter BMW-Fahrzeuge zu beschleunigen. Diese Zusammenarbeit wird auf dem bestehenden Cloud Data Hub von BMW auf AWS aufbauen und eine nahtlose Integration ihrer Technologien gewährleisten.

„Im nächsten Jahrzehnt werden die Gewohnheiten und Erwartungen der Verbraucher mehr Veränderungen in der Automobilindustrie bewirken als in den letzten 30 Jahren“, sagte Dr. Nicolai Martin, Senior Vice President Driving Experience bei der BMW Group. „Dies ist erst der Beginn einer neuen Ära des hochautomatisierten Fahrens, angetrieben durch Innovationen in Technologie und Technik. Durch die Zusammenarbeit mit AWS baut die BMW Group zusammen mit unserem Partner Qualcomm Technologies unsere neue Plattform für automatisiertes Fahren auf der skalierbaren, sicheren und zuverlässigen Infrastruktur von AWS auf. Wir nutzen die Fähigkeit von AWS, die nächste Generation der automatisierten Fahr- und Parkfunktionen von BMW zu unterstützen.“

ADAS verbessert das Fahrerlebnis, indem es Fahrer mit Frühwarnsystemen und Funktionen ausstattet, die Sicherheit und Komfort fördern. Diese hochmodernen Systeme nutzen hochentwickelte Software und integrierte Sensoren, um Fahrerwarnungen, automatische Brems- und Lenkfunktionen bereitzustellen, die alle darauf abzielen, die Leistung eines Fahrzeugs auf der Straße zu verbessern. Diese Kategorie der Fahrzeugtechnologie kann alles umfassen, von einem einfachen automatischen Notbremssystem bis hin zu Systemen, die mit dem Autopiloten von Tesla vergleichbar sind, würde jedoch keine vollständig autonomen Fahrzeuge einschließen. Aber sie können als Sprungbrett dafür dienen.

Durch die Entwicklung der nächsten Version der ADAS-Plattform auf AWS hoffen die Ingenieure der BMW Group, schnell auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und neue Funktionen einzuführen, die das Fahrerlebnis verbessern. Diese verbesserte Effizienz, unterstützt durch die Cloud-Funktionen, wird BMW in die Lage versetzen, weiterhin Innovationen für seine Fahrzeuge der Neuen Klasse voranzutreiben und gleichzeitig die Konzentration des Fahrers auf die Straße, die vor ihm liegt, in den Vordergrund zu stellen.

Und BMW kann dies tun, ohne wie Tesla eigene Rechencluster aufbauen zu müssen.

Die BMW Group hat sich mit Qualcomm Technologies, Inc. zusammengetan, um gemeinsam hochmoderne automatisierte Fahrsysteme auf Basis der Snapdragon Ride Platform zu entwickeln. Diese fortschrittlichen Systeme integrieren den Ride Vision-Software-Stack und ermöglichen eine umfassende 360-Grad-Wahrnehmung für Fahrzeuge.

Durch die Zusammenarbeit mit AWS und Qualcomm Technologies haben die Ingenieure der BMW Group Zugriff auf erstklassige Hardware, Vision-Software und Cloud-Funktionen, die alle in eine End-to-End-Entwicklungsplattform für automatisiertes Fahren integriert sind. Durch den Einsatz cloudbasierter Technologie möchte die BMW Group Entwicklungssilos innerhalb ihrer Fahrzeugsoftwareteams beseitigen und die globale Zusammenarbeit mit Zulieferern fördern, um das Tempo der Innovation im automatisierten Fahren zu beschleunigen.

AWS-Dienste werden eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung einer hochmodernen, skalierbaren und automatisierten Fahrplattform spielen, die auf einer einheitlichen Referenzarchitektur basiert. Diese Plattform wird den Entwicklungszyklus beschleunigen und ihre Reichweite auf verschiedene BMW-Modelle erweitern. Beispielsweise bietet die Plattform den notwendigen Rahmen, um große Mengen an Echtzeit-Fahrdaten effizient zu verarbeiten, zu organisieren und im Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) zu speichern.

Darüber hinaus können Ingenieure und Datenwissenschaftler laut BMW mithilfe von Amazon SageMaker, dem Cloud- und Edge-Service von AWS zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen, relevante Fahrszenarien nahtlos suchen, identifizieren und visualisieren. Darüber hinaus können Ingenieure AWS-Recheninstanzen nutzen, um groß angelegte Simulationen für eine gründliche Verifizierung zu entwickeln. Durch diesen Ansatz kann die BMW Group die Effizienz beim Testen und Validieren neuer Softwareversionen steigern, ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleisten und die Markteinführungszeit verkürzen.

„Beim automatisierten Fahren geht es um mehr als nur Komfort; Ziel ist auch die Bereitstellung von Fahrerassistenztechnologie, die Verletzungen vorbeugt und Leben rettet“, sagte Wendy Bauer, General Manager Automotive and Manufacturing bei AWS. „Die Implementierung dieser Systeme auf internationaler Ebene der BMW Group erfordert einen Ansatz, der große Datenmengen verarbeiten und analysieren sowie lernen und innovieren kann, damit Automobilhersteller sicherere und zuverlässigere automatisierte Systeme und ADAS-Systeme entwickeln können.“ Durch die Zusammenarbeit mit AWS und Qualcomm Technologies verfügt die BMW Group über die erforderlichen Werkzeuge, um ihre Vision, ihren Kunden sichere, hochwertige, leistungsstarke und hochautomatisierte Fahrfunktionen bereitzustellen, Wirklichkeit werden zu lassen.“

Ausgewähltes Bild von BMW.