General Motors beschreibt seine nächste technologische Neuausrichtung als Wettbewerb an zwei Fronten: chinesische Autohersteller bei der Geschwindigkeit zu schlagen und Autonomie sicherer zu machen, indem der unklare Mittelweg der überwachten Fahrassistenz übersprungen wird.

Am Mittwoch stellte GM einen Plan vor, künftige Fahrzeuge auf zentralisierte Datenverarbeitung, künstliche Intelligenz und autonomes Fahren auszurichten. Das Unternehmen erklärt, dass die Architektur verstreute elektronische Steuergeräte durch einen Zentralcomputer mit 40-mal mehr Rechenleistung ersetzen und zugleich die Verkabelung um 30 % reduzieren wird. Außerdem soll OnStar zu einem proaktiveren KI-Assistenten werden, beginnend mit einem Software-Update für den Cadillac Lyriq des Modelljahrs 2027.¹

Die folgenreichere Frist ist 2028. GM plant, im Cadillac Escalade IQ ein „Eyes-off“-System für das Fahren auf Autobahnen einzuführen und es anschließend auf Pick-ups, große SUVs und künftige Elektrofahrzeuge auszuweiten. Sterling Anderson, Chief Product Officer, sagt, das Unternehmen vermeide bewusst Assistenzsysteme, die weiterhin eine ständige Überwachung durch den Fahrer erfordern. „Sie können selbstgefällig sein, und wir werden sicher sein“, sagte er über die Insassen von GMs geplantem freihändigem Autobahnsystem.¹

Das ist eine direkte Herausforderung für das Modell, das Teslas Full-Self-Driving-Software repräsentiert. Elon Musk hat argumentiert, dass FSD selbst ein wichtiger Kaufanreiz sei, und schrieb: „Menschen kaufen FSD mit einem Auto daran, nicht umgekehrt.“Elon Musk (elonmusk)² GMs Position lautet, dass Teilautomatisierung Fahrer dazu verleiten kann, einem System zu viel zu vertrauen, das möglicherweise weiterhin ihr Eingreifen benötigt; die längerfristige Vision des Unternehmens namens „Mission Mode“ ist ein Fahrzeug, das Besorgungen ohne einen Besitzer an Bord erledigen kann.¹

GM räumt außerdem ein, dass chinesische Hersteller einen strukturellen Vorteil behalten: Eng integrierte Zulieferer ermöglichen es ihnen, Teile zu beschaffen und Modelle schneller auf den Markt zu bringen als westlichen Wettbewerbern. Statt dieses Ökosystem nachzubilden, will GM nach eigenen Angaben jahrzehntelange Entwicklungs- und Fertigungsdaten auswerten, virtuelle Tests nutzen und Entwicklungsaufgaben parallel durchführen.³

Das Ziel ist, GMs traditionellen vier- bis fünfjährigen Fahrzeugentwicklungszyklus auf etwa zwei Jahre zu verkürzen. In einem Beispiel bewerteten Ingenieure virtuell mehr als 300.000 Entwürfe für lithium-manganreiche Batterien, bevor sie einen physischen Prototyp bauten, und gelangten innerhalb eines Monats von einem ersten Pack-Konzept zur Freigabe.³ „Mit der Größe kommen Daten“, sagte Anderson – eine prägnante Aussage zu GMs Wette, dass seine alte industrielle Stärke zu einem Vorteil im KI-Zeitalter werden kann.³