Autonome Fahrzeuge: Beinahe-Unfälle steigern Sicherheit um 90%
Veröffentlicht: 14.07.2026 um 00:51 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Forscher der University of Michigan haben einen Durchbruch erzielt: Die Integration von Beinahe-Unfall-Daten in das Training autonomer Fahrzeuge steigert die Sicherheitsleistung um 90 Prozent. Die am 13. Juli 2026 in Nature Communications veröffentlichte Studie könnte die Entwicklung selbstfahrender Autos grundlegend beschleunigen.
Warum Beinahe-Unfälle wertvoller sind als Crashs
Das Team um die University of Michigan nutzte die Mcity-Testanlage, um einen neuen Trainingsansatz zu validieren. Die entscheidende Erkenntnis: Beinahe-Unfälle ereignen sich etwa tausendmal häufiger als tatsächliche Zusammenstöße. Das bedeutet eine enorm verdichtete Datenmenge, aus der Künstliche Intelligenz lernen kann.
Die Forscher – darunter auch Experten der Tsinghua-Universität – setzten auf einen KI-gesteuerten Ansatz, der die benötigten Testkilometer um 99,9 Prozent reduzierte. Damit lösen sie ein zentrales Problem der Branche: die sogenannte „Billionen-Meilen-Herausforderung". Bislang galt, dass autonome Systeme Milliarden von Kilometern im Realbetrieb absolvieren müssen, um ausreichend sicher zu sein. Die neue Methode zeigt, dass simulierte Daten mit realistischen Risikoszenarien diesen Prozess drastisch verkürzen können.
Gefördert wurde das Projekt von der National Science Foundation (NSF) und dem Center for Connected and Automated Transportation (CCAT).
KI-Wechselspiel: Von einem Lkw zum anderen ohne Neulernen
Auch die Industrie meldet Fortschritte. Das Unternehmen Waabi demonstrierte, dass sein autonomes System „Waabi Driver" ohne neue Datenaufnahme oder Training von einem Peterbilt 579 auf einen Volvo VNL Autonomous umziehen kann. Dieser „Zero-Shot Transfer" wird durch eine 200-Millionen-Euro-Investition der Volvo Group ermöglicht.
Volvo Autonomous Solutions plant, bereits im ersten Quartal 2027 vollständig fahrerlose Lkw auf US-Highways einzusetzen. Bis Ende 2027 sollen mehr als 300 autonome Trucks im Regelbetrieb rollen.
Tesla wiederum hat sein FSD-System (Supervised) auf Version 14.3.5 aktualisiert. Die Neuerung: Ein Reinforcement-Learning-Training und ein KI-Compiler auf Basis von MLIR. Die Reaktionsgeschwindigkeit steigt um 20 Prozent. Zudem verbesserte Tesla die Logik fĂĽr Einsatzfahrzeuge, Kleintiere und Ampelsituationen.
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Virtuelle Welten fĂĽr reale Roboter
Ein Team des MIT CSAIL und des Toyota Research Institute entwickelte mit SceneSmith eine Plattform, die realistische 3D-Innenräume generiert. Drei Vision-Language-Modelle erschaffen virtuelle Umgebungen, in denen Roboter komplexe Aufgaben trainieren können. Bisher entstanden über 1.300 Szenen – und in mehr als 99 Prozent der Fälle stimmten menschliche Prüfer mit der KI-Bewertung überein.
Parallel dazu fusionierten am 13. Juli 2026 die Unternehmen Nexar und Nauto. Der Zusammenschluss schafft einen der größten Fahrdatenbestände der Branche: über 10 Milliarden gefahrene Kilometer in der Historie, plus 300 Millionen neue Kilometer pro Monat aus mehr als 50 Ländern. Versicherer, Flottenbetreiber und AV-Entwickler sollen von diesen Daten profitieren.
Europa wird zum Testfeld – und Regulierer werden strenger
Die Praxis kommt nach Europa: WeRide testet eine L2++-End-to-End-Lösung in Deutschland, Frankreich und Japan. Das System, gemeinsam mit Bosch entwickelt, nutzt eine einheitliche KI-Architektur.
In Belgien erhielt die Firma Aidoptation die Genehmigung für Level-4-Tests auf 100 Kilometern der Autobahnen E313 und E314. Ein Maserati GranTurismo Folgore – vollelektrisch – fährt dort mit bis zu 120 km/h, begleitet von einem Sicherheitsfahrer.
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Doch mehr Tests bedeuten auch mehr Kontrolle. Die US-Verkehrssicherheitsbehörde NHTSA forderte am 13. Juli 2026 von allen AV-Entwicklern Sicherheitspläne für Einsätze an Unfallstellen. Der Grund: Mehrere Fahrzeuge hatten nicht korrekt auf Absperrungen und Anweisungen von Rettungskräften reagiert. Die Pläne müssen bis Ende Juli vorliegen.
Auch die Gesetzgebung zieht nach. Ein neues Gesetz in New Jersey (S1677) verlangt für Robotaxi-Tests ein Kamerasystem plus zwei weitere, eigenständige Sensormodalitäten. Zudem sind eine Haftpflichtversicherung über fünf Millionen Euro und 50.000 unfallfreie Kilometer unter Aufsicht Pflicht, bevor ein Pilotprojekt starten darf.
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