BERLIN / WOLFSBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – VW beendet die Kooperation von Cariad mit Bosch für Level 3 und fährt damit den ursprünglichen Fahrplan nicht wie geplant weiter. Während das Unternehmen neue KI-Modelle testet, nennt es öffentlich keinen konkreten Zeitplan. Experten ordnen den Schritt in einen breiteren Technologiewandel ein: weg von klassischen Expertensystemen hin zu KI-Ansätzen wie Vision-Language-Action. Gleichzeitig zieht die Konkurrenz ihre Level-3-Angebote zurück oder setzt, je nach Strategie, auf Level 2++ beziehungsweise Robotaxis auf Level 4.
VW macht beim hochautomatisierten Fahren einen Rückzieher, der in der Branche als Bremsspur gelesen wird: Die Kooperation von VW-Softwaretochter Cariad mit Bosch, die ursprünglich für Level 3 vorgesehen war, ist laut Berichten beendet. Damit verschiebt sich die Erwartung an eine Funktion, die im Konzern seit Jahren als technisch „naheliegend“ galt, während der regulatorische Rahmen und die praktische Einsatzfähigkeit immer wieder zum Engpass wurden. Wer sich erinnert, dass Audi Ende der 2010er-Jahre noch offensiv mit Fortschritten beim hochautomatisierten Fahren war, sieht nun elf Jahre später ein klares Muster: Technik und Zulassung laufen nicht automatisch synchron.
Im Kern geht es um die Frage, was Level 3 real bedeutet: Der Fahrer muss nicht permanent den Verkehr überwachen, darf in definierten Situationen jedoch auf eine andere Aufgabe wechseln, etwa E-Mails beantworten oder Inhalte ansehen – typischerweise im Stau oder auf Autobahnabschnitten. Level 2 verlangt dagegen weiterhin eine aktive Fahrerüberwachung. Für VW wird das besonders anspruchsvoll, weil die Operational Design Domain (ODD) eng genug sein muss, um Sicherheit zu beweisen, aber breit genug, um im Alltag einen Mehrwert zu liefern. In diesem Spannungsfeld ist der Wechsel hin zu neuen KI-Ansätzen ein Versuch, die Grenzen bisheriger Sensor- und Softwarekombinationen zu verschieben.
Technisch deutet die aktuelle Linie darauf hin, dass Cariad die bisherige Blaupause mit Bosch nicht mehr als Zielarchitektur betrachtet. Berichten zufolge bestand der Ansatz aus einer Kombination klassischer Expertensysteme und KI-basierter Umgebungserkennung. Der neue Schwerpunkt liegt auf KI-Modellen, die „schneller höhere Automatisierungslevel erreichen“ sollen. Entscheidender Bestandteil sind Vision-Language-Action-Modelle (VLA), ein Trend, der nicht nur in der Fahrzeugindustrie diskutiert wird, sondern auch in der Robotik- und Multimodalitätsforschung breite Aufmerksamkeit erzeugt. Vergleichbare Entwicklungen werden parallel bei Unternehmen wie Wayve oder Momenta verfolgt, während für die Rechenplattformen in der Praxis häufig NVIDIA-Ökosysteme eine zentrale Rolle spielen.
Damit rückt eine konkrete Modellstrategie ins Zentrum: Laut Entwicklungschef für Assistenzsysteme, Manuel Birke, will Cariad unterschiedlich skalierte KI-Modelle nutzen – etwa effiziente Varianten für kostenoptimierte Anwendungen und leistungsstärkere Modelle für Premium-Funktionen mit höherem Compute-Bedarf. Solche Multi-Model-Strategien sind in der Industrie real, weil sie Latenz, Energieverbrauch und Kosten in Balance bringen müssen. Der Haken liegt in der Nachweisbarkeit: Gerade für Level 3 braucht es robuste Fehlerfälle, nachvollziehbare Sicherheitsgrenzen und eine Validierung, die nicht nur auf Labordaten funktioniert. Der Einsatz von Foundation-Model-Techniken und VLA ist daher nicht automatisch „mehr Automation“, sondern vor allem eine neue Art, Entscheidungs- und Perzeptionsketten zu entkoppeln und zu trainieren.
Am Markt zeigt sich gleichzeitig, dass Level 3 für viele Hersteller kein leichtes Produkt ist. Mercedes-Benz hat seinen Drive Pilot wieder vom Markt genommen bzw. zurückgefahren, BMW zog den Personal Pilot ebenfalls aus dem Angebot. Der Grund ist weniger ein „Technikfehler“, sondern die Diskrepanz zwischen Marketing-Story und realer Nutzbarkeit: Wenn die ODD zu eng ist oder das System bei typischen Randbedingungen nicht zuverlässig genug reagiert, bleibt der Kundennutzen begrenzt. Im Wettbewerb konkurriert damit nicht nur eine Funktionsidee, sondern das gesamte Engineering- und Validierungssetup. Einige Hersteller fokussieren daher auf überwacht autonomes Fahren nach Level 2++ oder treiben Level 4 für Robotaxis voran, wo die Einsatzbedingungen klarer abgrenzbar sind.
VW will Level 3 dennoch nicht fallen lassen, zumindest nach außen. Während der Konzern öffentlich keine belastbaren Zeitpläne nennt, zeigt sich die Richtung in Kommunikation und Entwicklungsprioritäten. In Berlin stellte Cariad das Entwicklungszentrum vor; dort wurde betont, man konzentriere sich auf frühe Automatisierungslevel, wobei Level 2 und 3 im Fokus stünden. Gleichzeitig reagieren Porsche und Audi mit unterschiedlichen Nuancen: Porsche räumt ein, dass die Konkurrenz voraus ist, und will „zeitnah“ eine Lösung anbieten, ohne konkrete Angaben zu machen; Audi betont das Potenzial hochautomatisierten Fahrens, arbeitet aber parallel an Level-2++-Funktionen und hält Zeitangaben vage („zu gegebener Zeit bekannt“). Experten lesen diese Zurückhaltung als Signal, dass Zertifizierung und ODD-Validierung aktuell mehr Zeit benötigen als das Modelltraining.
Ein wichtiger Vergleich liefert Mercedes, auch wenn das Unternehmen sein Level-3-System aktuell nicht als Produkt anbietet. In Interviews und Stellungnahmen wurde betont, das zugrunde liegende Betriebssystem sei weiterhin für hochautomatisiertes Fahren ausgelegt, und es entstehe eine neue Version (mit erweiterter ODD, etwa Richtung 130 km/h). Gleichzeitig beschreibt Mercedes Level 4 eher als Feld für spezielle Anwendungsfälle wie kommerzielle Robotaxis, etwa in Testregionen. Das zeigt die langfristige Aufteilung in der Branche: Level 3 bleibt ein „Zwischenschritt“, der stark von regulatorischer Akzeptanz und sicherheitsorientierter Validierung abhängt, während Level 4 häufig auf kontrollierbare Umgebungen und klar definierte Betriebsmodelle zielt. Für VW bedeutet das: KI-Modelle allein reichen nicht, wenn der Sicherheitsnachweis nicht schnell genug mitwächst.
Die zentrale technische und marktseitige Herausforderung für VW und Cariad dürfte deshalb in der Kosten- und Systemarchitektur liegen. Ziel ist vermutlich, mit einem günstigeren Sensorset – möglicherweise sogar ohne Laserscanner – und geringerer Rechenleistung ein System zu entwickeln, das genug Sicherheit bei genügend breiter ODD erreicht. Genau hier entscheidet sich, ob VLA-Modelle im Fahrzeug zuverlässig skalieren: KI muss nicht nur erkennen, was passiert, sondern Handlungen vorschlagen, die in ungewöhnlichen Situationen stabil bleiben. Für Entwickler und Zulieferer entsteht daraus eine klare Implikation: MLOps- und Safety-Engineering-Prozesse werden zur eigentlichen „Produktlinie“, nicht nur das Modell selbst. Wenn VW die neuen KI-Modelle erfolgreich operationalisiert, könnte Level 3 in den nächsten Fahrzeuggenerationen wieder greifbarer werden – aber ein schneller Rollout bleibt abhängig von regulatorischer Freigabe, ODD-Ausweitung und belastbaren Tests unter realen Wetter- und Verkehrsbedingungen.
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