Deutschland hat sich das Ziel gesetzt, Leitmarkt für autonomes Fahren zu werden. Der große Durchbruch hin zu marktreifen Lösungen ist im Gegensatz zu anderen Ländern allerdings noch nicht in Sicht. In einer mehrteiligen Serie im Motorjournalist äußert sich Prof. Dr. Stefan-Alexander Schneider von der Hochschule Kempten mit dem Fachgebiet Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren zum aktuellen Stand, den Chancen und Risiken sowie den Zielen der autonomen Mobilität. Nachfolgend der dritte und letzte Teil des Gesprächs mit Prof. Schneider.

 Motorjournalist: Deutschland schickt sich an, zum globalen Leitmarkt für autonomes und vernetztes Fahren zu avancieren. Das hat sich zumindest die Bundesregierung auf ihre Fahnen geschrieben. Was muss getan werden, damit diese Schlüsseltechnologie hierzulande vorankommt?

Prof. Schneider: Deutschland hat die Gesetzgebung. Aber ein Markt ist erst dann ein Leitmarkt, wenn Technologie, Anwendung, Vertrauen und Skalierung gleichzeitig stattfinden. Daran arbeiten wir – aber wir sind noch nicht dort. Damit Deutschland tatsächlich Leitmarkt wird, müssen die nachfolgenden Anforderungen erfüllt sein: Erstens, Verknüpfung von Infrastruktur, Regulierung und Wirtschaft. Nicht nur die Förderung einzelner Projekte, sondern Aufbau interoperabler Systeme mit skalierbaren Schnittstellen. Zweitens, Stärkung europäischer Datenräume & KI-Governance. Denn ohne Daten gibt es keine lernfähige KI und ohne Governance keine Zulassung. Drittens, Zugang für Mittelstand & neue Player öffnen. Autonomes Fahren darf kein Konzernprojekt bleiben. Start-ups, Hochschulen und Zulieferer müssen vielmehr gleichberechtigt eingebunden werden. Viertens, sind ernsthafte öffentliche Testfelder und Leuchtturmprojekte notwendig, sprich, nicht nur Pilotprojekte mit Ausnahmegenehmigung, sondern alltägliche Anwendungsfälle im ÖPNV, der Logistik oder kommunalen Fuhrparks, siehe z. B. „Digitale Transformation des ÖPNV der Blauen Buchreihe: 9.4 | Digitale Zwillinge für automatisierte Fahrzeuge“. Fünftens, Standardisierung als Fundament für Skalierung, denn nur durch einheitliche Normen und Standards – etwa für Kommunikation, KI-Validierung, Cybersecurity oder Schnittstellen zu Leitstellen – kann autonomes Fahren rechtssicher, international anschlussfähig und wirtschaftlich tragfähig umgesetzt werden. Standardisierung ist keine Bremse. Sie ist der Katalysator für Vertrauen, Kooperation und internationale Wettbewerbsfähigkeit.

Motorjournalist: Als Professor für das Fachgebiet Fahrerassistenzsysteme an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten, also an einer Einrichtung mit starkem Praxis- und Anwendungsbezug, obliegt Ihnen viel Verantwortung für ein sehr diffiziles wie zukunftsträchtiges Thema. Wie setzen Sie die Forschung auf diesem Gebiet konkret mit Ihren Studenten um?

Prof. Schneider: Ich arbeite an der Schnittstelle zwischen Fahrerassistenz, automatisiertem Fahren und intelligenten Mobilitätssystemen – mit klarem Fokus auf deren Praxistauglichkeit. Mein Hintergrund liegt in der Mathematik und damit im exakten Denken in komplexen Systemen. In der Automobilindustrie habe ich viele Jahre in Entwicklung und Forschung gearbeitet. Dort ist mir deutlich geworden: Automatisiertes Fahren ist kein technisches Einzelprojekt, sondern ein gesellschaftliches Gesamtsystem. Mich hat fasziniert, wie sich Sensoren, Mensch-Maschine-Interaktion, Ethik, Regelwerke und Maschinenlernen zu einem großen Ganzen fügen – und ich wollte genau dort nicht nur mitgestalten, sondern auch junge Menschen befähigen, das zu tun, siehe auch „Official Video of the 6th International Conference ROAD 2024 Digital Twins for Automated Driving“. Neben regionaler Anwendungsnähe ist mir auch der internationale Austausch wichtig. So bin ich seit mehr als 10 Jahren Gastprofessor am Shibaura Institute of Technology, Tokio, Japan, siehe dazu auch das Video meiner Studierenden: „Konichiwa Schneider-sensei – arigato gozaymasu!“. Schließlich entstehen autonome Systeme im globalen Diskurs – und genau dort müssen auch unsere Studierenden denken lernen. Daher lege ich bei meinen Studierenden großen Wert auf forschungsnahes Lernen. So entwickeln und simulieren wir reale Verkehrsszenarien mit automotive Standards und modernsten Software-Entwicklungsmethoden und -Werkzeugen: Python, GitHub und Visual Studio Code selbstverständlich mit Copilot. Wir übertragen die Fähigkeiten der Menschen auf die Maschine und fragen kritisch, was das für das System Fahrerassistenzsysteme mit Fahrer bedeutet. Zudem sind wir im engen Austausch mit dem ADAC, wo Studierende serienmäßig eingeführte Fahrerassistenzsysteme im realen Fahrversuch erleben können – wo sonst kann man auch mal einen Unfall in Kauf nehmen als auf dem Testgelände des ADAC? Dort erleben die Studierenden live, wie Sicherheitskonzepte, Sensoren und Fahrzeugsicherheit im Test umgesetzt werden und entwickeln anschließend eigene Simulationen und Szenarien, die reale Daten mit reflektierter Technik und Ethik verschränken. Über meine Kuratorenfunktion im Deutschen Museum – einem sensationellen Labor technischer Kultur – eröffne ich nicht nur historische Perspektiven, sondern zeige auch: Die zentralen Herausforderungen rund ums Fahrzeug bleiben erstaunlich konstant. Nur die Technik wird mit der Zeit… raffinierter – und nicht unbedingt einfacher. Die spannendsten Lektionen lernt man oft nicht in Lehrbüchern – sondern im Gespräch zwischen Zahnrädern und Zukunftsvisionen. Überzeugen Sie sich selbst: Ich lade Sie herzlich ein, bei einer meiner nächsten Führungen im Verkehrszentrum des Deutschen Museums dabei zu sein: „Führung Geschichte der Fahrerassistenzsysteme im Deutschen Museum Verkehrszentrum“. Last, but not least diskutieren wir technische Lösungen immer auch im ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Kontext. Plattformen wie die Moral Machine verdeutlichen dabei auf eindrucksvolle Weise, wie kontrovers und kulturell unterschiedlich die Frage nach der „richtigen“ Entscheidung für autonome Systeme ausfallen kann. Probieren Sie es selber auf der Plattform aus! Ein zentraler Aspekt meiner Lehre ist der Austausch mit externen Experten und jungen Talenten, beispielsweise vom Gymnasium Marktoberdorf, etwa bei einer „Exkursion zum ADAC-Testzentrum 2025“. Diese Formate öffnen den Blick und zeigen, dass Technologie verständlich und gesellschaftlich relevant sein kann. In meinen Vorlesungen lade ich zudem regelmäßig Fachleute aus der Industrie ein – etwa zu Fahrerassistenzsystemen, Validierungsmethoden oder aktuellen Mobilitätsfragen (Beispiele auf LinkedIn: „In Ulm, um Ulm und um Ulm herum – predictive efficiency in action“, „Vom Kfz-Mechatroniker zum Data Collector oder Wie Mercedes-Benz Inhouse-Software umsetzt“, „From the Pioneering Days to Today’s Research in Perception for Automated Driving“, „Industry meets academia – A special visit to my lecture on Modeling & Simulation of Advanced Driver Assistance Systems“, …).

Besonders wichtig ist mir, dass Studierende nicht nur Algorithmen entwickeln, sondern lernen, Systemverantwortung zu übernehmen. Dazu gehören ein Grundverständnis für Sensoren und Lokalisierung, die Einordnung von Unsicherheiten (z. B. mit Methoden aus dem Compilerbau wie defined vs. undefined behaviour) wie auch das kritische Hinterfragen von KI-Entscheidungen.

   

Motorjournalist: Was treibt Sie schwerpunktmäßig um bzw. was beschäftigt Sie derzeit besonders?

Prof. Schneider: Mich treibt zurzeit die Frage um, wie wir Systeme so gestalten können, dass sie nicht nur funktional, sondern auch nachvollziehbar und verantwortungsvoll handeln – und zwar nicht nur als einzelne Module, sondern als ganzheitliche ‚Systems of Systems‘. Denn im realen Verkehr agieren Sensoren, Entscheidungslogik, Infrastruktur, Teleoperation und Gesetzgebung nicht isoliert, sondern als ein dynamisches Zusammenspiel. Das betrifft nicht nur die Technik, sondern vor allem die Schnittstelle zum Menschen – sei es als Nutzer, Teleoperator oder Entwickler. Ich sehe die Lehre als Chance, künftige Ingenieurinnen und Ingenieure mit einem klaren ethischen und systemischen Kompass auszustatten. Denn gerade beim automatisierten Fahren geht es nicht nur darum, ob ein Fahrzeug autonom fahren kann, sondern unter welchen Bedingungen es das darf und soll – und wie es das verständlich kommuniziert. Ein Ergebnis dieser interdisziplinären Auseinandersetzung ist meine Veröffentlichung „Bewege mich! Die Geschichte des Autos ist im weitesten Sinne die Geschichte der Assistenzsysteme für den Fahrzeugführer“, in der gesellschaftliche, technologische und ethische Perspektiven auf neue Mobilitätsformen diskutiert werden. Was mich dabei besonders umtreibt: Wie bilden wir Ingenieurinnen und Ingenieure aus, die nicht nur Technik beherrschen, sondern Systeme verantwortungsvoll gestalten können? Einige Gedanken dazu habe ich in einem internationalen Beitrag schon 2018 geteilt: „Developing the next generation of automotive engineers“. Mein Fazit: ‚Ich bilde keine Techniker für Blackbox-Systeme, sondern Gestalter für verantwortliche Mobilitätssysteme der Zukunft aus.‘

Motorjournalist: Wie bauen wir Systeme, die wissen, wann sie unsicher sind – und wie bringen wir ihnen bei, das dem Menschen klar zu sagen?

Prof. Schneider: Ein wirklich verantwortungsvolles System – ob menschlich oder maschinell – zeichnet sich nicht dadurch aus, dass es nie unsicher ist, sondern dass es weiß, wann es unsicher ist – und entsprechend handelt. Für autonome Systeme heißt das: Sie müssen nicht nur die Umgebung erfassen, sondern auch ihre eigene Wahrnehmungsqualität einschätzen können. Sie brauchen eine Art ‚metakognitive Ebene‘, in der sie bewerten: ‚Habe ich genug Information, um sicher zu entscheiden?‘. Wenn nicht: Muss ich langsamer fahren? Einen Notstopp einleiten? Oder einen Menschen um Hilfe bitten, beispielsweise via Teleoperation? Genau das wird der erwartbare Migrationspfad sein: Zunächst wird die Maschine stets durch einen Mitfahrenden mit Not-Aus-Option überwacht. Danach reicht ein Operator hinter einem Bildschirm, der zunächst nur eine und später mehrere Maschinen parallel überwachen kann. Und erst wenn das Vertrauen – technisch wie gesellschaftlich – groß genug ist, darf das System auch eigenständig handeln. Technisch heißt das, wir müssen Ungewissheit explizit modellieren: Sensorfusion nicht nur zur Entscheidung, sondern auch zur Vertrauensbewertung. Unsicherheitsquantifizierung in KI-Modellen, etwa durch Bayes’sche Verfahren oder Monte-Carlo-Dropout. Integration von „Fail-Safe“-Strategien: Das System erkennt nicht nur Objekte, sondern auch Lücken in der eigenen Wahrnehmung. Kommunikativ heißt das: Die Maschine muss dem Menschen verstehbar kommunizieren können, warum sie gerade nicht sicher ist: Ein Lichtsignal reicht nicht – es braucht semantische HMI-Konzepte: Was ist unklar? Was wird gerade versucht? Was soll ich tun? Das kann in Teleoperation ebenso wichtig sein wie für Fahrgäste oder andere Verkehrsteilnehmer. Vertrauen entsteht nicht, wenn ein System keine Fehler macht – sondern wenn es erkennbar verantwortlich mit Unsicherheit umgeht. In der Lehre nenne ich das: ‚Systeme mit Gewissensfunktion‘. Nicht im moralischen Sinne, sondern als technische Fähigkeit, sich selbst zu hinterfragen und ein Verhalten zu wählen, das dieser Unsicherheit gerecht wird. Ich unterrichte, indem ich Studierende trainiere, nicht nur Lösungen zu entwickeln, sondern auch deren Grenzen zu erkennen – und klar zu kommunizieren. Zusammengefasst: ‚Wir brauchen nicht perfekte Maschinen. Wir brauchen Systeme, die wissen, wann sie nicht perfekt sind – und den Menschen aktiv mit einbeziehen, wenn’s darauf ankommt.‘ Das ist der Weg zu wirklich verantwortlicher Autonomie. Und es ist vielleicht auch der Punkt, an dem Technik und Ethik nicht Gegensätze, sondern Partner werden.

Motorjournalist: Herzlichen Dank, Herr Prof. Schneider, für diesen spannenden Einblick in die Welt des autonomen Fahrens.

Damit endet die dreiteiligen Interviewserie mit Prof. Stefan-Alexander Schneider

Das Interview mit Prof. Schneider führte Isabella Finsterwalder, Abbildungen: Prof. Stefan-Alexander Schneider, Pixabay