ASTANA / LONDON (IT BOLTWISE) – inDrive startet 2027 in Astana mit Robotaxi-Tests und will dabei mit Pony.ai sowie NVIDIA zusammenarbeiten. Die ersten Fahrten sollen zunächst mit einem Safety Operator laufen, bevor später vollständig fahrerlose Einsätze das Ziel sind. Pony.ai stellt dafür seine Gen-7 Robotaxis bereit, NVIDIA liefert die KI- und Sensortechnologie über Hyperion inklusive Halos-Sicherheitskomponenten. Parallel verschärft sich damit der Wettbewerb, weil auch andere Anbieter Robotaxi-Piloten außerhalb von USA und China vorbereiten.
inDrive, ein Ride-hailing-Anbieter, bei dem Fahrpreise zwischen Fahrgast und Fahrer ausgehandelt werden, verschiebt seinen Fokus spürbar Richtung Robotaxi. Für 2027 ist der Start von Tests in Kasachstan geplant, konkret in Astana. Das Unternehmen will dabei ein „capital-light“-Modell nutzen: inDrive selbst integriert das Produkt in die eigene App- und Plattformlogik, während technologische Bausteine über Partner geliefert werden. Damit unterscheidet sich der Ansatz von der klassischen Strategie vieler Startups, bei denen das Fahrzeug- und KI-Stack weitgehend aus einer Hand kommt.
Technisch nimmt der geplante Pilot eine zweistufige Form an: Zunächst sollen Robotaxis mit einem Safety Operator eingesetzt werden, der im Betrieb eingreifen kann und damit eine zusätzliche Kontrollschicht bildet. Vollständig fahrerlose Fahrten sind erst als späteres Ziel vorgesehen. Unter dem vorgeschlagenen Plan liefert Pony.ai die Gen-7 Robotaxis, während inDrive die Fahrzeuge über seine Ride-hailing-App in Kasachstan in den Produktfluss einbindet. Für den KI-Teil und das dafür nötige Rechen- und Sensor-Setup nennt NVIDIA eine Hyperion-Plattform sowie Halos als Sicherheitskomponente. Im Kern geht es damit um die Kombination aus „robot-ready“-Fahrzeugen, einer orchestrierenden Transportplattform und einem KI-Stack, der sowohl Wahrnehmung als auch Sicherheitslogik adressiert.
Marktpolitisch ist die Entscheidung bemerkenswert, weil sie Robotaxi-Entwicklung geografisch weiter streut. Im Text wird explizit darauf verwiesen, dass das Interesse an selbstfahrenden Systemen über den US- und chinesischen Markt hinaus wächst. Gleichzeitig wird auch der Wettbewerb als Treiber beschrieben: Ride-hailing-Anbieter erweitern ihren Vorstoß in Robotaxis, und Uber nennt im Umfeld bereits Testpläne in London. Zudem bietet Uber dort laut Meldung bereits betreute autonome Fahrten mit einem britischen Partner an und arbeitet zusätzlich mit mehreren Robotaxi-Unternehmen in anderen Regionen, darunter auch im Nahen Osten. In diesem Spannungsfeld will inDrive in Kasachstan einen Wettbewerbshebel ausspielen, der zur eigenen Positionierung passt: günstigere, massentauglich skalierte Mobilität mit möglichst niedrigen Einstiegskosten.
NVIDIA begründet den Ansatz dabei vor allem mit Kosten- und Time-to-Market-Überlegungen. Das Hyperion-Angebot zielt darauf ab, die Entwicklung von Robotaxis zu verbilligen, indem es Sensor- und Rechenkomponenten als „ready-made foundation“ liefert, statt dass jede Organisation alles selbst aufbauen und integrieren muss. Ergänzend nennt NVIDIA den Alpamayo-Ansatz und Tools, um synthetische Daten zu erzeugen und autonome Fahrsysteme über verschiedene Verkehrsszenarien zu testen. Genau diese Art von Testumgebung ist gerade in frühen Projektphasen entscheidend, weil sich reale Datenbeschaffung, Etablierung von Teststrecken und Iterationszyklen sonst schnell zu einem Bottleneck entwickeln. Für entstehende Märkte ist das aus Sicht von NVIDIA besonders relevant, weil dort Ride-hailing häufig bereits relativ erschwinglich ist und sich autonome Angebote daher stärker über Kostenstruktur als über reine Funktionsdemo differenzieren müssen.
Dass der Pilot ausgerechnet in Astana startet, hat zudem eine reale technische Dimension: Der Text verweist auf harte Winterbedingungen mit Monaten aus Schnee und Eis, die autonome Fahrfunktionen messbar herausfordern. Für ein System, das Wahrnehmung, Fahrdynamik und Sicherheitsentscheidungen in Kombination ausführt, bedeutet das eine höhere Varianz in Sichtverhältnissen, Sensor-Rauschprofilen und Fahrzeug-Handling. Wenn ein Robotaxi hier stabile Leistungen unter schwierigen Wetterlagen zeigen soll, liefert ein erfolgreicher Betrieb nach dem Dafürhalten des Managements wertvolle Erkenntnisse für die spätere Skalierung in Regionen mit ähnlichen klimatischen Bedingungen. Die Stadt nennt dafür also nicht nur einen „politischen“ Startpunkt, sondern auch einen technischen Prüfstand.
Auch Pony.ai verfolgt parallel eine Expansionslogik über den Ursprungseinsatz in China hinaus. Im Text heißt es, das Unternehmen wolle bis Ende 2026 mit mehr als 3.500 Robotaxis in über 20 Städten weltweit operieren, nachdem es Ende Juni eine Flotte von 1.975 Fahrzeugen gegeben habe. Damit würde Kasachstan in die Reihe weiterer internationaler Rollouts passen. Zudem wird erwähnt, dass inDrive nicht nur in Kasachstan sucht: Bereits im Dezember gab es eine separate Vereinbarung mit der „AI Driver“-Einheit aus Saudi-Arabien, um autonome Fahrzeuge mit WeRide-Technologie zu evaluieren, beginnend in Riad. Unklar bleibt im Bericht allerdings, ob die Pilotphase dort bereits gestartet ist. Für inDrive deutet das Gesamtbild auf eine Multi-Market-Strategie hin, in der regulatorische Rahmenbedingungen und Partnerschaften die Geschwindigkeit bestimmen.
Für Unternehmen und Entwickler, die Robotaxi-Stacks bewerten, lässt sich aus dem Szenario vor allem ein Muster ableiten: Die Rolle von Plattformen und Vorintegriertheit wird größer, weil Robotaxis nicht nur aus einem Modell, sondern aus einem ganzen Produktverbund bestehen. App-Integration, Betrieb mit Safety Operator, Daten- und Teststrategie, sowie die Einbindung von Sicherheitsfunktionen wie Halos müssen zusammenpassen. Gleichzeitig verschiebt sich der Wettbewerbsvorteil zunehmend dahin, wie schnell sich ein bestehender KI- und Sensor-Stack in eine neue Stadt und in neue Betriebsbedingungen „umschalten“ lässt. Genau hier könnte die Mischung aus Pony.ai-Fahrzeugen, NVIDIA-Rechen- und Sicherheitskomponenten und der inDrive-Plattformlogik den Unterschied machen, selbst wenn die komplette Skalierung bis zum finalen fahrerlosen Betrieb noch Zeit braucht.
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