Mit KI chinesische Autos besiegen

95 % der Arbeiten im Automobildesign werden von KI erledigt, die Entwicklungskosten sinken um 90 % ... Das klingt gut, aber man sollte nicht so tun, als wüssten chinesische Automobilhersteller nicht, wie man KI einsetzt.

„Europäische Automobilhersteller haben die Chance, im Bereich der Produktentwicklung aufzuholen – und potenziell sogar ihre chinesischen Konkurrenten zu übertreffen“, äußerte Pierre Baque, Gründer und CEO von Neural Concept, kürzlich eine provokante These.

Wo liegt das Provokante an dieser These? Es gibt zwei Dimensionen.

Zunächst räumt Baque implizit ein, dass die europäischen Automobilhersteller als Ursprung des Automobils in der Produktentwicklung bereits hinter den aufstrebenden chinesischen Wettbewerbern zurückgefallen sind.

Das erinnert den Autor von „C Dimension“ unweigerlich an das Interview mit Philippe Brunet, dem globalen CTO von Renault, vor zwei Monaten. Brunet gestand offen ein, dass chinesische Automobile tatsächlich führend sind, und sagte: „Heute fordern die Chinesen intelligente Funktionen bei Autos, in zwei oder drei Jahren wird das auch in Europa der Fall sein. China ist keine abgeschlossene Insel – die USA sind es.“

Zweitens ist diese Äußerung kein Lob für China, sondern eine vorgetäuschte Höflichkeit, die nur einem Zweck dient: „Wenn europäische Automobilunternehmen mutig KI-Technologien einsetzen, müssen traditionelle europäische Hersteller schneller handeln und mehr in ihre Strategien investieren.“

Das hängt direkt mit dem Geschäftsprofil von Neural Concept zusammen. Schon der Name lässt leicht eine Verbindung zur künstlichen Intelligenz erahnen – das Unternehmen entwickelt KI-Software für Ingenieurteams, um Kosten im Fertigungsbereich zu senken.

Im Kern hilft das Unternehmen seinen Kunden, auf Basis vergangener CAE-Daten KI-Modelle zu trainieren, die Simulationsergebnisse schnell vorhersagen können, um den iterativen Designprozess deutlich zu beschleunigen.

Früher hieß es, Werbung sei „der Händler preist seine eigenen Waren an“, heute wird daraus „verfälschte Vergleichsdaten und willkürliche Schlussfolgerungen“. Hat niemand Herrn Baque gesagt, dass der Einsatz von KI-Technologien in Produktion und Funktionsentwicklung bei chinesischen Automobilherstellern schon lange ein verbreiteter Trend ist?

95 % der Arbeiten im Automobildesign werden von KI erledigt, die Entwicklungskosten sinken um 90 % ... Das klingt gut, aber man sollte nicht so tun, als wüssten chinesische Automobilhersteller nicht, wie man KI einsetzt.

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Westliche Automobilhersteller setzen KI zunehmend ein

„Europäische und amerikanische Automobilhersteller nutzen KI zunehmend in der Produktion, um Entwicklungskosten zu senken, die Markteinführungsgeschwindigkeit ihrer Produkte zu erhöhen und mit chinesischen Automobilen zu konkurrieren.“

Diese Beschreibung passt genau zum Hintergrund der Entwicklung von Neural Concept.

Neural Concept ist ein Schweizer KI-CAE-Unternehmen, das zwischen 2018 und 2019 gegründet wurde, sein Kernprodukt ist die KI-Engineering-Plattform Neural Concept AI.

Diese Plattform lässt sich in die vorhandenen CAX-Systeme von Unternehmen integrieren, verarbeitet CAX-Dateien direkt, verwaltet die Rechenleistungsinfrastruktur und hilft Unternehmen dabei, KI-Simulationsmodelle, Agenten und weitere Komponenten zu erstellen.

Auf Veranstaltungen wie der CES in diesem Jahr hat Neural Concept neue Funktionen wie Copilot für seine Plattform vorgestellt. Wo liegt das Neue daran? Beispielsweise im Automobildesign: Zuerst wird ein geometrisches Modell auf Basis der Designabsicht erstellt, danach werden mehrere Designvarianten per KI-Simulation durchlaufen, um die optimale Lösung zu ermitteln.

Ein Blick in die englische Beschreibung zeigt ungefähr drei Vorteile.

Erstens ist eine Verbindung zu großen Sprachmodellen (LLM) integriert, die textliche Beschreibungen in ausführbare Anweisungen umwandeln kann. Copilot überträgt die von Ingenieuren in Textform beschriebene Designabsicht in ein fertiges, herstellbares 3D-Geometriemodell und unterstützt die dialogbasierte Modellbearbeitung, sodass CAD-Geometrien direkt aus Designideen erzeugt werden.

Zweitens können auf einmal mehrere Designvarianten als Alternativen generiert werden – deren Anzahl kann sogar bis zu mehreren Tausend betragen, anstatt nur ein einzelnes Modell auf herkömmliche Weise zu erstellen.

Drittens unterstützt die Plattform Simulationen für verschiedene physikalische Felder, darunter Wärmemanagement, Strömungsdynamik, Kollisionsverhalten und Elektromagnetik, sodass die Leistung potenzieller Designvorschläge schnell bewertet werden kann.

Mit Unterstützung von Copilot wird der gesamte Prozess von der Bestätigung der Designabsicht über die schnelle Iteration mehrerer Lösungen bis zur Auswahl der optimalen Variante erheblich verkürzt.

Die KI-Plattform von Neural Concept konzentriert sich auf Automobilhersteller und Tier-1-Zulieferer als Kernkunden. Sie hilft heute bereits 15 globalen Automobilunternehmen, Kosten zu senken und die Markteinführungszeit ihrer Produkte zu verkürzen. Zu den Kunden gehören derzeit Marken wie Jaguar Land Rover, Renault, General Motors, mehrere F1-Teams, Zulieferer wie Eaton sowie Unternehmen aus dem Energie- und Luftfahrtsektor wie GE Vernova, Leonardo Aerospace und Safran.

„KI ist tatsächlich eine Chance für einen Neuanfang, der westlichen Automobilunternehmen mehr Wettbewerbsfähigkeit gegenüber chinesischen Konkurrenten in der Forschung und Fertigung verleiht“, betont Baque nachdrücklich – im Grunde genommen will er damit nur die Dienstleistungen seines eigenen Unternehmens bewerben.

Dieser „KI-Verkäufer“ fügte endlich ein paar konkrete Inhalte zu seinen leeren Phrasen hinzu: „Das ist ein neuer Wettbewerb, der gerade erst begonnen hat. Es gibt keinen Grund, warum europäische Automobilunternehmen am Ende nicht gewinnen sollten. Der Wettbewerb wird sich darum drehen, wie viel von Ihrer Forschungsarbeit von KI erledigt wird und wie viel noch von Menschen erstellt werden muss.“

Nach den von Baque veröffentlichten Daten hat Neural Concept seinen 15 Automobilkunden bereits 50 Millionen US-Dollar an Kosten eingespart und die Markteinführungszeit der Produkte um zwei Jahre verkürzt.

Es steht außer Frage, dass Neural Concept über ausgeprägte Fachkenntnisse beim Einsatz von KI-Tools im Bereich Automobil-CAD/CAE verfügt – aber bestimmt das schon den Ausgang des Wettbewerbs zwischen chinesischen und westlichen Automobilherstellern?

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„China besiegen“? Das ist nur Produktwerbung!

Auf der Konferenz von „Automotive News Europe“ am 10. Juni in Brüssel erklärte Baque, dass Neural Concept heute bereits „die Entwicklungszeit bestimmter Bauteile problemlos um 50 % verkürzen kann“. Bis 2030 werde sich die künstliche Intelligenz von der Entwicklung einzelner Bauteile hin zur Konstruktion ganzer Baugruppen weiterentwickeln und schließlich 95 % des gesamten End-to-End-Designs von Fahrzeugen übernehmen.

Seiner Aussage nach wird das die Kosten von Entwicklungsaufgaben, insbesondere wiederholten Tätigkeiten, um 90 % senken und Zulieferern „Hunderte Millionen US-Dollar“ einsparen.

Baque teilt den Einsatz von KI-Technologien in der Automobilfertigung in zwei Bereiche ein: Die Entwicklung grundlegender KI-Modelle einerseits und deren praktische Anwendung in der Produktentwicklung von Unternehmen andererseits. Zwischen diesen beiden Schritten sieht er einen entscheidenden Unterschied – und er ist überzeugt, dass europäische Automobilhersteller in dieser Lücke einen Vorteil haben.

Zudem ist er der Meinung, dass Europa von seinen historischen Vorteilen profitiert und die weltweit führenden Technologien für Automobiltechnik, Simulation und Entwicklung hervorgebracht hat.

Er behauptet, dass fast keine dieser grundlegenden Kerntechnologien ursprünglich aus China stammt.

Seiner Ansicht nach stecken viele Führungskräfte von Automobilunternehmen in dem Dilemma „Henne oder Ei“ fest: Sie verlangen sofortige Ergebnisse von der künstlichen Intelligenz, weigern sich aber, die erforderlichen Vorabinvestitionen zu genehmigen, um diese Ergebnisse zu erzielen.

Daraufhin nennt Baque das Beispiel des „Spitzenstudenten“ Tesla, um europäische Automobilunternehmen zum massiven Einsatz von KI zu bewegen – schließlich hat Musk KI schon sehr früh in die Automobilproduktion eingeführt.

„Neue Marktteilnehmer wie Tesla setzen KI schneller ein. Traditionelle Automobilhersteller müssen sich Effizienzziele für die Forschung setzen, Veränderungen zwangsläufig vorantreiben und mutig handeln.“ Dazu gibt Baque zwei Empfehlungen.

Einerseits müssen traditionelle Automobilhersteller jetzt klare Entscheidungen auf Führungsebene treffen, um KI vollständig zu nutzen – und gleichzeitig vermeiden, alles von Grund auf neu aufbauen zu wollen, was Jahrzehnte dauern würde. „Seid mutig, treibt Veränderungen zwangsläufig voran.“

Andererseits sollten Automobilhersteller spezialisierte Kompetenzzentren für künstliche Intelligenz aufbauen. Diese Abteilungen sind dafür zuständig, Maschinenbauingenieure in KI-Technologien auszubilden, sodass sie Ingenieursprobleme lösen und direkt mit den Fachabteilungen zusammenarbeiten können.

Daten des indischen Forschungsunternehmens MarketsandMarkets zufolge wird der Marktwert der KI im Automobilbereich von 18,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 38,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 ansteigen und sich damit nahezu verdoppeln.

Am Ende geht es nur darum, die These von der „unbesiegbaren europäischen Automobilindustrie“ zu verbreiten – und das endgültige Ziel ist, dass „alle unsere KI-Technologie kaufen“.

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Technische Hürden bestehen noch, von einer Übertreffung Chinas kann keine Rede sein

Baques These basiert auf der Voraussetzung, dass „chinesische Automobilhersteller nicht wissen, wie man KI einsetzt“. Es ist aber allgemein bekannt, dass Chinas Fertigungsindustrie bei der praktischen Anwendung zukunftsweisender Technologien weltweit führend ist.

Derzeit haben mehrere chinesische Automobilunternehmen KI-Software tief in ihre Fertigungsprozesse integriert und eine intelligente Modernisierung des gesamten Ablaufs von der Qualitätskontrolle über die Logistik bis zur Produktionsplanung realisiert.

Hier nur einige zufällig ausgewählte Beispiele:

JAC Motors: Gemeinsam mit Huawei hat das Unternehmen auf Basis des Pangu-CV-Großmodells mehr als 150 unabhängige kleine Modelle für die Qualitätskontrolle integriert. Im Zunjie Superwerk werden über 1500 Prüfszenarien umgesetzt, die Erfassungsrate von Fahrzeugebenschaedigungen erreicht 99,99 % – so wurde die „allgemeine Nutzbarkeit eines einzelnen Modells für mehrere Szenarien“ realisiert.

FAW: Das Unternehmen hat das intelligente Betriebszentrum „EOA“ aufgebaut, 20 „digitale Mitarbeiter“ übernehmen selbstständig komplexe Aufgaben wie die Produktionsplanung. Dadurch wurden die manuellen Genehmigungsstellen um 60 % reduziert, der Forschungs- und Produktionszyklus um 50 % verkürzt und die Herstellungskosten um 40 % gesenkt.

IM Motors von SAIC: Ein Team aus über 30 KI-Agenten, die als „digitale Ingenieure“ fungieren, unterstützt die Erstellung von 3D-Modellen für Automobilkomponenten und die Ausarbeitung von Anforderungsdokumenten. Dadurch verkürzt sich die Designzeit für einzelne Verstärkungsplatten von 2-3 Stunden auf wenige Sekunden.

Weiben Intelligent: Das Unternehmen liefert Lösungen für die „integrierte Logistik von Press- und Schweißprozessen“ an Hersteller wie FAW Jiefang. Mit KI-gestützter Online-Qualitätskontrolle und 3D-visionsgeführten Robotern wird der vollständig manuelle Einlegeprozess von Pressteilen im Hochregallager abgeschafft, die Lagerumschlagshäufigkeit steigt um mehr als 30 % und die Fehlererkennungsrate erreicht 100 %.

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Das sind alles praktische Anwendungen von KI im