Das Forschungsprojekt AI4SDV wurde gestartet, um eine offene, KI-gestützte Engineering-Toolchain für softwaredefinierte Fahrzeuge (SDVs) zu entwickeln und bringt mehr als 50 Partner aus Industrie und Wissenschaft in ganz Europa zusammen. Die Initiative, die im Rahmen des Chips Joint Undertaking als Teil von Horizon Europe gefördert wird, verfolgt das Ziel, die Fahrzeugsoftware‑Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig Sicherheits-, Rückverfolgbarkeits- und Verifikationsprozesse auf dem neuesten Stand zu halten.

Project scope, partners and targets

AI4SDV begann im September 2026 und läuft über 36 Monate. Der Konsortium zufolge übersteigt das Gesamtbudget des Programms 550 Millionen und wird etwa 350 Person‑jahre Arbeit in den Aufbau einer offenen und erweiterbaren Engineering-Plattform einbringen. Zu den im Projekt aufgeführten großen Automobil- und Zulieferpartnern gehören Mercedes‑Benz Tech Innovation, Renault/Ampere, Infineon Technologies, dSPACE, Scania/Traton, TTTech und Thales sowie Forschungseinrichtungen wie die Technische Universität München und das Fraunhofer IESE. Das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) stellt Rechenkapazitäten für das Training und den Betrieb großer KI-Modelle zur Verfügung, die im Projekt eingesetzt werden.

AI4SDV will KI über den gesamten Engineering‑Zyklus für ausgewählte SDV‑Funktionen anwenden: automatisierte Code- und Testgenerierung, Erkennung von Architekturfehlern sowie automatisierte Unterstützung für Sicherheits- und Änderungsauswirkungsanalysen. Das Konsortium nennt messbare interne Ziele: Langfristig könnte KI bis zu 80 % der Engineering‑Aufgaben unterstützen, und die Anzahl der Fehler in ersten vollständigen funktionalen Versionen soll um mehr als 30 % sinken.

Safety, traceability and the human role

Das Fraunhofer IESE, das die Projektankündigung am 28. Oktober 2026 veröffentlicht hat, betont, dass Safety‑Engineering, Verifikation und Compliance mit der beschleunigten, KI‑unterstützten Entwicklung Schritt halten müssen. Jan Reich, Leiter Safety Engineering beim Fraunhofer IESE, wird mit der Forderung zitiert, KI‑Ergebnisse für Ingenieure verständlich und überprüfbar zu machen; Safety‑Cases dürften bei beschleunigter Entwicklung nicht „für Monate zurückfallen“.

Das Projekt konzentriert sich daher auf Methoden, die sicherheitsrelevantes Wissen aus Normen und Engineering‑Artefakten extrahieren, Safety‑Cases über verschiedene Artefakte verknüpfen und Ingenieuren ermöglichen, KI‑generierte Ergebnisse zu überprüfen und zu korrigieren. Ziel ist es, den Aufwand für sicherheitsrelevante Engineering‑Aufgaben zu reduzieren und gleichzeitig die Qualität und Rückverfolgbarkeit der Ergebnisse zu erhöhen.

Was das für den Markt bedeutet

AI4SDV adressiert einen zentralen Engpass für europäische Fahrzeughersteller und Zulieferer: die steigenden Kosten und die zunehmende Komplexität der Softwareentwicklung für SDVs und erweiterte Fahrerassistenzsysteme. Durch das Bereitstellen einer KI‑unterstützten Toolchain als offenen Engineering‑Stack und europäischer Recheninfrastruktur will das Projekt OEMs und Erstausrüstern helfen, Entwicklungszyklen zu verkürzen und softwaregesteuerte Funktionen zu skalieren, ohne die Sicherheitsnachweise zu schwächen. Für zentral‑ und osteuropäische Zulieferer und Werke, die bereits Software, Elektronik und ADAS‑Komponenten für globale OEMs produzieren, könnte eine offene europäische Toolchain die Integrationskosten senken und die Teilnahme an der SDV‑Entwicklung erleichtern.

Die Verbreitung der Toolchain hängt jedoch davon ab, wie überzeugend AI4SDV rückverfolgbare Sicherheitsnachweise liefern kann, die den Anforderungen von Regulierern und OEMs genügen. Gelingt dies, könnte die Plattform die Time‑to‑Market für Funktionen wie fahrzeuginterne KI‑Assistenten, OTA‑Updates und fortgeschrittene ADAS‑Funktionen verkürzen — Bereiche, in die europäische Hersteller und Zulieferer bereits stark investieren.

Quellen: Fraunhofer IESE, HLRS

Partner-Hinweis: EastAutoNews Technologiepartner DaVinci AI entwickelt KI‑Lösungen für die gesamte Automobilbranche – von Markt- und Händleranalysen bis hin zu autonomen KI‑Agenten sowie Bild‑ und Videoproduktion.