MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Autobrains will gemeinsam mit NVIDIA und Uber die ersten Robotaxis in München zunächst mit Sicherheitsfahrer auf die Straße bringen. Das Unternehmen startet dafür bereits seit Anfang Juni mit Testfahrten rund um den Olympiapark, zuerst mit einem Ford Mustang Mach-E. Ziel ist der Übergang zu Level 4 ohne Sicherheitsfahrer für das FrÜhjahr 2027. Bis 2028 soll das Projekt in insgesamt 20 Städten in Südostasien und Europa ausgerollt werden.
In München verdichten sich die Zeichen für den Einstieg in den Robotaxi-Betrieb, weil der israelische Startup-Akteur Autobrains die Zusammenarbeit mit NVIDIA und Uber konkretisiert. Im Mittelpunkt steht zunächst ein beschränkter Service: Die ersten autonomen Fahrten sollen zwar schon im kommenden Zeitfenster starten, allerdings nicht ohne Aufsicht. Laut den Angaben des Autobrains-CEO und Gründers Igal Raichelgauz geht es am Anfang um Robotaxis, die noch einen Sicherheitsfahrer an Bord haben, während die Technik schrittweise Richtung höherer Automatisierungsgrade entwickelt wird.
Technisch setzt Autobrains dabei früh auf einen realen Testbetrieb statt auf reine Simulationen. Das Unternehmen testet die Technologie seit Anfang Juni in München. Als erstes Einsatzfahrzeug kommt zunächst ein Ford Mustang Mach-E zum Einsatz, der im Raum des Olympiaparks unterwegs ist. Solche Testzonen sind in der Praxis hilfreich, weil sie bekannte Strecken, wiederkehrende Verkehrssituationen und klare Zielpunkte bieten; gleichzeitig bleibt das System durch echte Fußgänger, Radfahrer und wechselnde Wetterbedingungen gefordert. Raichelgauz beschreibt die Ergebnisse dabei als unerwartet positiv: „Ehrlich gesagt, hat uns das Ergebnis selbst überrascht – auf die gute Art“.
Der nächste Schritt zielt auf den Sprung von der Überwachung zur eigenständigen Fahrt ab. Autobrains plant den vollständigen Übergang zu Level 4, bei dem das Fahrzeug ohne Sicherheitsfahrer fahren darf, für das Frühsommer 2027. Level 4 bedeutet in diesem Kontext, dass der Betrieb innerhalb definierter Bedingungen erfolgt, in denen das System die Fahraufgaben selbstständig übernehmen kann. Für Unternehmen und Entwickler ist das wichtig, weil die Architektur nicht nur „sehen“ muss, sondern auch verlässlich handeln: Dazu gehören Sensorik- und Perzeptionskette, Entscheidungslogik sowie eine robuste Fahrzeuganbindung, die im Betrieb dauerhaft stabil bleibt.
Um das System im Alltag weiter zu härten, erprobt Autobrains nach den ersten Ergebnissen bereits ein zweites Fahrzeug. Seit August läuft demnach zusätzlich ein Test mit einem VinFast VF6. Ein drittes Modell soll folgen, und die Logik dahinter ist für Robotaxi-Programme typisch: Nicht jedes Fahrzeug bringt dieselben Sensoroptionen, Kommunikationswege und Fahrdynamiken mit. Wer mehrere Plattformen testet, reduziert das Risiko, dass eine Lösung nur auf eine einzige Fahrzeuggeneration „passt“, und erhöht die Wahrscheinlichkeit, später Skaleneffekte über verschiedene Hersteller hinweg zu erzielen.
Die strategische Ausbaulogik geht dabei über München hinaus. Autobrains will mindestens drei Automobilhersteller in das Münchner Programm einbinden, bevor das Angebot auf weitere Städte ausgeweitet wird, auch in Deutschland. Bis 2028 plant das Unternehmen den Einstieg in insgesamt 20 Städte in Südostasien und Europa. Für den Markt ist das eine klare Signalwirkung: Robotaxi-Initiativen konkurrieren nicht nur über die Qualität der Fahrsoftware, sondern auch über den Zugang zu Flotten, die Verfügbarkeit geeigneter Fahrzeuge und die Fähigkeit, Betriebskonzepte für unterschiedliche Verkehrs- und Rahmenbedingungen aufzusetzen.
Für Entscheider in Unternehmen, die Mobilität, Infrastruktur oder KI-Entwicklung betreiben, ergeben sich daraus mehrere unmittelbare Implikationen. Erstens verschiebt sich die Relevanz von KI-Engineering hin zur Integration in Fahrzeug- und Betriebsprozesse: Modelle müssen nicht nur funktionieren, sondern auch in Deployments mit Monitoring, Diagnose und Sicherheitsmechanismen wirtschaftlich betreibbar sein. Zweitens zeigt die geplante Roadmap bis 2027/2028, dass der Übergang auf höhere Automatisierungsstufen eine mehrstufige Test- und Validierungsphase braucht. Und drittens ist die Kombination aus NVIDIA als KI- und Beschleunigungs-Ökosystem und dem Uber-Netzwerk ein Hinweis darauf, dass künftige Robotaxi-Dienste stark von Rechen-, Daten- und Betriebsplattformen abhängen werden.
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