Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt die Rolle der drei Elektrotechnologien und wird zum neuen Schlachtfeld für Automobilhersteller.

Nach Jahren der Verbreitung von neuen Energiequellen vollzieht sich in der Automobilindustrie eine stille Revolution. Der Wettstreit zwischen Automobilherstellern scheint sich allmählich von der traditionellen Fahrzeugbaukunst hin zu einem intensiven Wettlauf um die Nutzung von KI-Technologien zu verlagern.

Vor kurzem legte Li Auto bei seiner Neuprodukt-Presskonferenz nicht den Schwerpunkt auf die Hardwareparameter des Fahrzeugs, sondern widmete viel Zeit der Präsentation der neuen Fortschritte in der Fahrzeuginfotainment-Intelligenz sowie des Evolutionsweges des autonomen Fahrens unter der VLA-Technologie.

Zur gleichen Zeit hat Geely Auto zusammen mit Jieyue Xingchen die Agent OS (Vorschauversion) "Intelligente Eierkabine", ein neues Generation-Smart-Cockpit, das speziell für AI-Agenten entwickelt wurde, gemeinsam vorgestellt. Die innovative KI-Interaktionserfahrung und die leistungsstarken Funktionen haben auch weite Aufmerksamkeit in und außerhalb der Branche erregt.

Die Kernbotschaften dieser Presskonferenzen vermitteln deutlich, dass KI nicht länger eine "Optionale Ausstattung" für Fahrzeuge ist, sondern zum zentralen Verkaufspunkt geworden ist, der das Produkt-Erlebnis definiert, die Marke stärkt und die Verbraucher anzieht.

Gao Rui, stellvertretender Generaldirektor der GAC Group, sagte auch auf dem China Electric Vehicle 100 Forum (2025) direkt: "Ohne Fähigkeiten im Bereich des autonomen Fahrens gibt es kein Eintrittskarten für die zukünftige Konkurrenz. Dies ist bereits ein allgemeiner Konsens in der Branche."

Diese Reihe von Phänomenen lässt uns fragen: Haben die Automobilhersteller ihren Fokus von der reinen Fahrzeugproduktion hin zu einem Wettkampf um KI-Fähigkeiten verschoben?

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Wettlauf um die KI-basierte "Intelligente Herstellung"

Mit der Verbreitung der Elektromobilität wurden die Kerntechnologiebarrieren in der Automobilindustrie deutlich gesenkt. Automobilhersteller wie BYD haben dank ihrer etablierten Lieferketten für die Drei-Elektrischen-Systeme (Batterie, Elektromotor, Elektroniksteuerung) die Schwelle für die Fahrzeugproduktion erheblich gesenkt. Angesichts der zunehmenden Ähnlichkeit der Hardware und des Überangebots an Leistung ist es schwierig, einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil nur durch die Ansammlung von Komponenten zu schaffen.

Darüber hinaus ändern sich die Bedürfnisse der Verbraucher tiefgreifend, da die Automobilnutzung zunimmt und die Verbraucherkenntnisse verbessert werden. Sie sind nicht länger nur an den grundlegenden Funktionen eines Fahrzeugs als Fortbewegungsmittel interessiert, sondern streben nach höheren emotionalen Erfahrungen und personalisierten Dienstleistungen. Das Auto wandelt sich von einer "beweglichen Maschine" zu einem "dritten Lebensraum", einem intelligenten Terminal, in dem man arbeiten, sich unterhalten und ausruhen kann.

Vor diesem Hintergrund bietet die Entstehung der KI-Technologie den Automobilherstellern eine ausgezeichnete Gelegenheit, von der "Herstellung" zur "Intelligenten Herstellung" überzugehen. KI kann nicht nur die Fahrerfahrung durch autonomes Fahren und intelligente Cockpits neu gestalten, sondern auch die gesamte Lebenszyklusphasen von Forschung und Entwicklung, Produktion, Marketing und Service durchdringen, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern. Noch wichtiger ist, dass die Beherrschung von KI die Macht über die Definition von Fahrzeugen durch Daten und Software bedeutet und den Zugang zu der nächsten Generation von Mobilitätsökosystemen sichert.

Tatsächlich treibt die Reife der Technologie und die Senkung der Kosten die schnelle Verbreitung von KI-Funktionen in Automobilprodukten voran. Das Jahr 2024 wird von vielen Branchenanalysten als das "Jahr des autonomen Fahrens" betrachtet. Mit der ersten Umsetzung des End-to-End-Autonomes-Fahr-Schemas von Tesla als Markenzeichen haben auch chinesische Automobilhersteller wie "NIO, XPeng, Li Auto" und Hongmeng Zhixing ähnliche Technologien eingeführt.

Zum Beispiel ist das "End-to-End + VLM (Visual Language Model) Doppel-System" von Li Auto ein einzigartiger technologischer Vorteil. Das End-to-End-System kann auf die Umgebung schnell reagieren, während das VLM-Visuallinguistikmodell für die hochgradige Analyse zuständig ist. Die Kombination beider verbessert deutlich die Sicherheit und die Szenariogeneralisierungsfähigkeit des autonomen Fahrens.

Ähnlich entwickelt sich das Qianli Haohan-System von Geely Auto ständig. Es hat das Konzept von "KI trainiert KI, KI prüft KI" eingeführt und plant, im vierten Quartal dieses Jahres die technologische Architektur für L3 umzusetzen, um die praktische Anwendung der L3-Technologie voranzutreiben und den Nutzern früher ein höheres Niveau an autonomem Fahrerlebnis zu ermöglichen.

Das intelligente Cockpit hat auch dank der KI-Technologie einen wichtigen Wandel von einem "Befehlsausführer" zu einem "emotionalen Intelligenzagenten" vollzogen. Der ultra-anthropomorphe eingebettete KI-Intelligenzagent des Geely Galaxy M9 basiert auf dem End-to-End-KI-Sprachmodell von Jieyue Xingchen. Er kann nicht nur multimodale Interaktionen ermöglichen und die Stimmung des Nutzers präzise wahrnehmen, sondern auch aktive Services für den Nutzer bieten, abhängig von verschiedenen Szenarien.

SAIC-GM hat weltweit erstmals den Qualcomm 8775 Cockpit-Chip vorgestellt und ein Cloud-Edge-fusioniertes KI-Zentrum aufgebaut, um die Intentionen über verschiedene Szenarien hinweg zu verstehen und die Interaktionserfahrung im Fahrzeug flüssiger und natürlicher zu gestalten. Der Li Auto Assistant hat sogar einen aufsehenerregenden Sprung von einem "Fahrzeugsteuerungshilfsmittel" zu einem "mobilen Lebensassistenten" vollzogen.

Es ist unbestritten, dass KI-Großmodelle, insbesondere multimodale Großmodelle, es Fahrzeugen ermöglichen, von der "Wahrnehmungsintelligenz" (Objekterkennung) zur "Kognitionsintelligenz" (Szenario- und Intentionsverstehen) zu gelangen, was die Grundlage für ein höheres Niveau an autonomem Fahren und einer menschlicheren Interaktion im intelligenten Cockpit legt.

Ein deutlicher Trend ist, dass hochwertige Funktionen des autonomen Fahrens wie High-Speed NOA und Urban NOA allmählich von Premium-Modellen zu den Mainstream-Modellen unter 200.000 Yuan absteigen und sogar zur Standardausstattung werden. Die Anwendung von KI-Großmodellen im intelligenten Cockpit wird ebenfalls immer breiter. Von der natürlichen Sprachinteraktion bis zur aktiven Dienstleistungsempfehlung basierend auf den Nutzereinstellungen verbessert KI die Nutzererfahrung auf allen Ebenen. Dieser Wandel von einer "optionalen Ausstattung" zur "Standardausstattung" und schließlich zum "fast zentralen Verkaufspunkt" zeigt, dass KI zum Schlüsselmerkmal für die Wettbewerbsfähigkeit von Automobilprodukten geworden ist.

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KI auch im Wettlauf um Differenzierung

Zurzeit kämpfen die führenden Unternehmen um die Spitzenposition durch differenzierte Technologieansätze. Der Kernwettstreit konzentriert sich auf drei Bereiche: autonomes Fahren, intelligentes Cockpit und die Durchdringung von KI in den gesamten Lebenszyklus.

Zunächst ist das autonome Fahren das heftigste und am meisten beobachtete Schlachtfeld im KI-Wettstreit der Automobilhersteller. Die verschiedenen Hersteller investieren alle enorme Summen, um die Technologie des autonomen Fahrens von der L2-Hilfsfahrfunktion zu einem höheren Niveau wie L3 und darüber hinaus zu entwickeln, entweder durch Eigenentwicklung oder Kooperation. Die Technologieansätze sind vielfältig, von der Mehrsensorfusion bis zur reinen Visuallösung, von der modularen Architektur bis zum End-to-End-Großmodell. Jeder Hersteller sucht nach dem besten Weg zum Ziel des autonomen Fahrens.

Die Strategie von Li Auto im Bereich des autonomen Fahrens zeigt seinen Entschluss, sich vollständig auf KI zu konzentrieren. Die vorgeschlagene VLA (Visual Language Action Model)-Technologie soll es dem Fahrzeug ermöglichen, wie ein Mensch die Umgebung durch die visuelle Wahrnehmung zu verstehen, die Intentionen durch Sprache zu interpretieren und schließlich in Fahrmanöver umzusetzen.

Der Kern dieses Technologieansatzes besteht darin, ein End-to-End-Großmodell durch die Verwendung von riesigen Datenmengen zu trainieren, damit es komplexe und unstrukturierte Straßenbedingungen verarbeiten kann. Lang Xianpeng, stellvertretender Direktor für die Forschung und Entwicklung des autonomen Fahrens bei Li Auto, sagte einmal, dass das Unternehmen bis Ende 2024 eine Trainingsrechenleistung von mehr als 8 EFLOPS erreichen und eine kumulierte Trainingsstrecke von über 3 Milliarden Kilometern zurücklegen wird. Er glaubt auch, dass die erforderliche Rechenleistung für das Training des autonomen Fahrens schließlich auf die Größenordnung von 100 EFLOPS steigen muss. Diese enorme Investition in die Rechenleistung soll die schnelle Iteration und Evolution des VLA-Modells unterstützen und schließlich ein sicheres und menschähnliches autonomes Fahrerlebnis ermöglichen.

Neben Li Auto war XPeng eines der ersten chinesischen Start-ups, die sich frühzeitig auf das autonome Fahren konzentrierten. Sein Technologieansatz basiert auf der "Gesamtstack-Eigenentwicklung". Auf der Hardwareebene investiert XPeng in die Eigenentwicklung von KI-Chips, um eine tiefe Synergieoptimierung zwischen Hardware und Software zu erreichen. BYD nutzt ebenfalls die Stärken seiner Drei-Elektrischen-Systeme in seiner Gesamtfahrzeugintelligenzstrategie. Durch die Xuanji-Architektur hat es eine tiefe Integration von Elektromobilität und Intelligenz erreicht, sodass alle Teile des Fahrzeugs von der KI einheitlich gesteuert werden können.

Während das autonome Fahren die Hände und Füße der Fahrer entlastet, zielt das intelligente Cockpit darauf ab, das Gehirn der Fahrer zu entlasten und eine emotionalere und personalisierte Mensch-Maschine-Interaktion zu bieten. Die Anwendung von KI-Großmodellen treibt das intelligente Cockpit von der einfachen Funktionsanhäufung in der Vergangenheit zu einem "emotionalen Intelligenzagenten", der den Nutzer versteht und aktive Dienste bietet, voran. Viele große Unternehmen folgen diesem Trend.

Die Agent OS (Vorschauversion) "Intelligente Eierkabine", die von Geely Auto und Jieyue Xingchen gemeinsam entwickelt wurde, sowie das intelligente Cockpitsystem NOMI von NIO sind Beispiele für intelligente Cockpitsysteme, die speziell für AI-Agenten entwickelt wurden. Laut der offiziellen Beschreibung ist dieser KI-Intelligenzagent nicht länger nur ein passiver Befehlsausführer, sondern kann die Bedürfnisse der Nutzer aktiv wahrnehmen und personalisierte Dienstleistungen anbieten. Beispielsweise kann er die Fahrroute im Voraus planen, basierend auf dem Kalender des Nutzers, oder passende Musik oder Ambientlichter empfehlen, abhängig von der Stimmung des Nutzers.

Bild/NIOs intelligentes Cockpitsystem NOMI

Dieser Wandel von "Funktion" zu "Intelligenzagent" deutet darauf hin, dass das intelligente Cockpit in eine neue Entwicklungsphase eintritt. Es gibt auch ein Signal an die Branche: In der Zukunft wird nur derjenige einen Wettbewerbsvorteil schaffen können, der ein AI-Agent-Ekosystem aufbaut, das Entwickler anzieht und Nutzer bindet.

Natürlich wird auch in anderen Bereichen der Automobilindustrie wie Forschung und Entwicklung, Produktion und Kundendienst, Marketing und Service die KI-Einführung aktiv vorangetrieben. Obwohl die AI-Simulation von Testfahrten, die AI-Technologieprüfung oder der AI-Kundenservice, alle werden in Zukunft wichtige Bausteine für die Unternehmen sein.

Es ist unbestritten, dass KI und Großmodelle zu wichtigen Verkaufspunkten für die Automobilhersteller werden. Dies zwingt die Hersteller, schnell KI-Fähigkeiten aufzubauen und das Konzept der "Gesamt-KI" zu vertiefen. Doch obwohl KI ein schönes Bild für die Automobilindustrie zeichnet, ist der Weg in die Zukunft nicht immer glatt.

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Kalte Überlegungen hinter der Begeisterung

Es ist leicht zu erkennen, dass die meisten Automobilhersteller ihre KI-Anstrengungen auf Mittel- und High-End-Modelle konzentrieren. Dies mag mit den gegenwärtigen realen Schwierigkeiten zusammenhängen.

Technologie ist die Grundlage für alle Visionen. Derzeit führt die enorme Lücke in der Rechenleistungsinfrastruktur dazu, dass die Automobilhersteller in der KI-Branche an ihre Grenzen stoßen. Wang Yao, stellvertretender Chefingenieur der China Association of Automobile Manufacturers, sagte einmal scharf: "Die Gesamtzahl der Grafikkarten für KI (Chips) aller chinesischen Automobilhersteller zusammen ist noch nicht so hoch wie die von Teslas Dojo."

Diese Aussage zeigt die "Generationslücke" in der Rechenleistung zwischen chinesischen Automobilherstellern und globalen Spitzenunternehmen. Teslas eigenentwickelter Supercomputer Dojo ist speziell für die Verarbeitung der täglich von seiner globalen Fahrzeugflotte gesammelten etwa 160 Milliarden Videoframes konzipiert und bietet eine starke Rechenleistung für seine reine Visuallösung des autonomen Fahrens. Obwohl chinesische Hersteller wie XPeng und Li Auto auch aktiv ihre eigenen Supercomputing-Centren aufbauen, besteht immer noch eine erhebliche Lücke in der Gesamtskalierung und