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Vernetztes Leben

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Assistenten hier, Assistenten dort, Assistenten an fast jedem Ort

Die intelligenten Automotive-Assistenten von heute und morgen könnten die wichtigsten Komponenten in unserem vernetzten Ökosystem werden: Sie unterstützen Anwender bei fundierteren und schnellen Entscheidungen und erhöhen dadurch Produktivität, Komfort und Sicherheit. Künstliche Intelligenz in Form von Kontextualisierung und Personalisierung sowie Interoperabilität mit anderen Assistenten innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs ermöglicht ein umfassend individualisiertes Anwendererlebnis und macht das Fahrzeug zum zentralen Hub des gesamten vernetzten Ökosystems.

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Warum Automotive-Assistenten den größten Nutzen für Endnutzer mitbringen

Der Technologiesektor scheint sehr erpicht zu sein, jedem von uns einen neuen virtuellen „besten Freund“ bereitzustellen. Nach Generationen von Science-Fiction-Literatur, die eine Zukunft ausmalte, in der Maschinen mit angenehmer, beruhigender Stimme eine schnelle Antwort auf alle unsere Fragen haben und uns jeden Wunsch erfüllen, hat die technologische Entwicklung nunmehr den Punkt erreicht, an dem diese Fantasie bald Realität werden könnte. Manche mögen argumentieren, dass „bald“ bereits „jetzt“ ist.

Planer sprechen häufig davon, wie unser Leben in drei primären Umgebungen stattfindet: zuhause, im Unternehmen (oder in der Schule) und unterwegs. Dies trifft für die meisten von uns zu und ist im Rahmen der Produktgestaltung und Marketingentwicklung hilfreich. Entwickler können sich auf Grundlage dieser Annahme besser vorstellen, wie ihre Lösungen zur Beseitigung spezifischen Problemen beitragen können.

 

Das Zeitalter des „vernetzten Autos“ der letzten Jahre entwickelt sich rasant zur Ära des „intelligenten Autos“.

Automobile fallen für hunderte Millionen von Menschen auf der ganzen Welt in die Umgebungskategorie „unterwegs“. Die technologische Entwicklung der Fahrzeugausstattung allein in den letzten fünf bis zehn Jahren ist wirklich bemerkenswert. Noch vor einem Jahrzehnt verfügten selbst die fortschrittlichsten Fahrzeuge nicht über die „Intelligenz“, die heute auf dem Markt der Standard ist. Obwohl es bereits mechanische und elektronische Wunderwerke mit zahlreichen eindrucksvollen Funktionen gab, befand sich die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen, dynamischer Fahrerpersonalisierung und externem Datenaustausch noch im Konzeptstadium. Seitdem haben jedoch fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, das Internet und neue Mensch-Maschine-Schnittstellen (MMS) in Fahrzeugen aller Segmente Einzug gehalten. Das Zeitalter des „vernetzten Fahrzeugs“ der letzten Jahre entwickelt sich rasant zur Ära des „intelligenten Fahrzeugs“.

 

KI macht Fahrzeuge und Fahrzeugassistenten „intelligent“

Das Hauptelement bei der Entwicklung von „intelligenten“ Fahrzeugen ist eine KI-Plattform. Diese muss die MMS des Fahrzeugs auf überlegte Art und Weise mit Fahrzeugsensoren, einer Vielzahl von virtuellen Assistenten und Cloud-basierten Inhalten verbinden und sowohl an die Umgebung als auch an die individuellen Vorlieben und Gewohnheiten von Anwendern anpassen. Intelligente Fahrzeuge müssen mit einem Automotive-Assistenten ausgestattet sein, der eine Vielzahl von Informationen und Daten von internen und externen Quellen nahtlos miteinander verknüpfen und interpretieren kann. Die Nützlichkeit dieses Assistenten wird daran gemessen, wie elegant er mit Menschen kommuniziert. Er muss die natürliche Sprache verstehen während er von unterschiedlichen „Expertenquellen“ gelieferte Daten verarbeitet, um die richtigen Informationen oder Maßnahmen zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen. Da der Assistent für die Fahrzeugumgebung optimiert ist, weiß er über fahrzeugspezifische Details, wie den Kraftstoffstand oder den Batterieladezustand Bescheid und kann Auskunft darüber geben, wie weit es bis zur nächsten Tankgelegenheit ist. Oder er kennt die beliebtesten Gaststätten auf der geplante Route, wenn demnächst Mittagszeit ist.

 

Konnektivität und Interoperabilität erhöhen die Effektivität

Die Effektivität des Assistenten hängt auch davon ab, in welchem Maße er Zugriff auf die für jede Situation relevantesten Systeme erhält. Er muss mit einer großen Breite dieser Systeme sowohl innerhalb als auch außerhalb des Fahrzeugs interoperabel sein. Spezialisierte Bots, virtuelle Assistenten und vernetzte Geräte verzeichnen im Rahmen des revolutionären Internets der Dinge (IoT) eine rasante Zunahme. Ein mit diesen Datenquellen verbundener Automotive-Assistent bietet für Fahrzeughersteller, Händler und Verbraucher gleichermaßen einen unglaublichen Nutzen.

Interoperabilität ist ein logisches Ziel, das das umfassende IoT-Ökosystem letztendlich erreichen muss, um die Anforderungen von Anwendern erfüllen und auf dem Markt erfolgreich sein zu können.: Verbraucher wollen nicht zur Wahl bestimmter Funktionen gezwungen werden, sondern ALLE Optionen nutzen und ein reibungsloses Erlebnis genießen. Daher werden Assistenten und Bots von der Kommunikation miteinander profitieren. Man könnte die Beziehung zwischen dem Automotive-Assistenten und anderen Systemen im virtuellen Raum als die eines Generalunternehmers mit mehreren Unterauftragnehmern bei einem Bauvorhaben betrachten. Der Generalunternehmer verfügt vielleicht über die Fähigkeiten, eine elektrischen Anlage zu planen, oder Rohrleitungen zu installieren; seine Hauptrolle besteht jedoch in der Leitung des Gesamtprojektes, um die möglichst effiziente und effektive Durchführung zu gewährleisten. Hierfür nutzt der Generalunternehmer seine Beziehungen mit zahlreichen spezialisierten Auftragnehmern, die zum richtigen Zeitpunkt einbezogen werden können, um bestimmte Aufgaben fachmännisch und schnell zu erledigen. Dementsprechend bietet der Automotive-Assistent, der selbst äußerst leistungsfähig ist, das bestmögliche Anwendererlebnis durch eine ausgeklügelte Orchestrierung aller Komponenten des vernetzten Ökosystems.

 

Lernende Systeme optimieren das Anwendererlebnis

Personalisierung und Kontextualisierung sind zwei weitere wichtige Funktionen hoch entwickelter künstlicher Intelligenz, die es dem Automotive-Assistenten ermöglichen, eine erhebliche Verbesserung des Anwendererlebnisses zu erzielen: Personalisierung erlernt die jeweiligen Gewohnheiten und Vorlieben von Anwendern und nutzt dieses Wissens, um fundierte Empfehlungen für die individuellen Anforderungen bereitzustellen. Kontextualisierung beschäftigt sich mit den Bedingungen und Umständen, denen ein Anwender – innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs – zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgesetzt ist. Dieser Kontext ist wichtig, da er sich nachhaltig auf die Nutzerentscheidung auswirken kann. Unser Automotive-Assistent kann beispielsweise lernen, dass wir am Abend auf dem Weg von der Arbeit nach Hause häufig bei einem Schnellrestaurant haltmachen, dass wir eine Kundenbesprechung im Kalender haben und dass nicht genug Zeit ist, um davor noch nach Hause zu fahren. Wenn diese Bedingungen vorliegen, kann der Assistent schließlich proaktiv – unter Einbeziehung früherer Stopps bei Schnellrestaurants – einige auf dem Weg zur Besprechung liegende Restaurants vorschlagen. Dadurch wird das Problem „Was und wo kann ich schnell etwas essen, was mir schmeckt, wenn ich unterwegs bin und nur beschränkte Zeit zur Verfügung habe?“ auf effektive Weise gelöst.

Dank der Kombination von Interoperabilität und Fortschritten bei den Logikfunktionen hoch entwickelter künstlicher Intelligenz können Automotive-Assistenten die Bedürfnisse von Fahrzeugnutzern besser unterstützen, als jeder andere virtuelle Assistent. Diese Assistenten bieten Zugriff auf die relevantesten und aktuellsten Informationen – vom Fahrzeug, der Umgebung und der Cloud. Hierdurch unterstützen sie Anwender bei fundierteren und schnelleren Entscheidungen und erhöhen Produktivität, Komfort und Sicherheit der Nutzer.

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