Feature: Ein Zukunftsbild ohne Science-Fiction
2030: Autonome Mobilitätsrevolution in kleinen Schritten
Autonomes Fahren, das klang lange Zeit wie Science-Fiction. Tatsächlich beschäftigen sich Ingenieur_innen und Techniker_innen schon seit den 1940er-Jahren mit Automatisierung und Fahrassistenzsystemen. In den vergangenen 30 Jahren ist die Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet erheblich vorangeschritten. Immer wieder ist die Rede von marktreifen Modellen. Immer wieder werden visionäre Stadtbilder mit ausschließlich selbstfahrenden Automobilen und Bussen gezeigt, die auf makellosen Straßen und Trassen staufrei dahingleiten und in perfekter Koexistenz mit Seilbahnsystemen, Fußgänger_innen und Transportrobotern agieren. Nein, die Mobilitätslandschaft ist im Jahr 2030 nicht ganz so harmonisch und rosig. Die Infrastruktur wird auch noch in zehn Jahren überwiegend dieselbe sein.
„In Zukunft wird es eine weit größere Auswahl geben, in einem stärker fragmentierten Markt mit viel mehr verschiedenen Verkehrsmitteln, die jetzt gerade in den Fokus rücken.“
Der Markt für Mobilitätsangebote wird fragmentierter sein als heute. Vor allem im urbanen Raum sind Shared-Mobility-Angebote und digital vernetzte Mobilitätsservices weit verbreitet. Das bedeutet aber nicht, dass der Individualverkehr und das Automobil massiv an Bedeutung verlieren. Das Automobil wird weiterhin die Mobilitätslandschaft prägen. Besonders in ländlichen Regionen, aber auch in suburbanen Gegenden und in Städten wird die Verfügbarkeit des eigenen Wagens – egal ob gekauft, geleast oder auf eine andere Art und Weise zugänglich– auch künftig ein Plus an Flexibilität und Komfort bieten. Zudem steht das Automobil weiterhin symbolisch für Freiheit und Individualität.
„Es wird keine Revolution geben, sondern eine Evolution. Schritt für Schritt in Richtungen, die jetzt schon erkennbar sind.“
Doch wie werden die Fahrzeuge der nahen Zukunft aussehen? Und, vor allem, wie beziehungsweise von wem werden sie gefahren? Das autonome Fahren wird unsere Mobilitätslandschaft eher schrittweise verändern. Zunächst gibt es sehr wahrscheinlich eine starke Durchdringung von Fahrerassistenzsystemen im Individualverkehr. Funktionen wie Autobahn- oder Stauassistenten nehmen zu. Die Mehrheit der Fahrzeuge von morgen wird dennoch noch immer von Menschen gesteuert werden – vor allem in komplexen Verkehrssituationen wie im dichten Stadtverkehr. Somit bleibt die Vision des „entspannten Fahrens“, bei dem sich alle Insassen zurücklehnen können, auch 2030 vorerst eine Zukunftsvision.
Dennoch sind autonome Mobilitätssysteme weltweit auf dem Vormarsch. Allen voran nimmt der Fracht- und Lieferverkehr hier eine Vorreiterrolle ein. Denkbar sind Lieferdrohnen, vollautomatisierte Systeme für den Schienenverkehr oder Lkws mit intelligenten Fahrassistenzsystemen. Die Potenziale für mehr Sicherheit, Nachhaltigkeit und Effizienz sind enorm. Hinzu kommen Anwendungen im öffentlichen Nahverkehr: Autonome Shuttles werden mit hoher Wahrscheinlichkeit Realität – allerdings vorrangig in definierten Umgebungen und auf festen Routen mit sogenannten „Automated People Mover“.
Audi e-tron S Sportback: Stromverbrauch (kombiniert) in kWh/100 km: 28,1–25,7CO₂-Emissionen (kombiniert) in g/km: 0CO₂-Klasse: A
Audi e-tron S Sportback: Stromverbrauch (kombiniert) in kWh/100 km: 28,1–25,7CO₂-Emissionen (kombiniert) in g/km: 0CO₂-Klasse: A
Ein weiterer Anwendungsfall, der uns 2030 vermehrt in Städten in Europa, Nordamerika und China begegnen wird, sind Robotaxis. Einige Expert_innen glauben, dass 2030 bereits größere Flotten unterwegs sein werden, während andere erst später damit rechnen. Das hängt vor allem von technischen Entwicklungen wie einem flächendeckenden 5G-Netzwerk, Cloud Edge Computing oder Quantum Computing ab.
„Es wird bestimmte Bereiche geben, wie Stadtzentren, Universitäten, große Campusse, Seniorenheime usw., in denen das autonome Fahren der Stufe 4-5 zum Einsatz kommen wird. Aber ich denke, dass wir in diesen Umgebungen eine Menge Geofencing sehen werden.“
Mobilität wird im Jahr 2030 durch eine neue Art von Mischverkehr geprägt sein. Hier werden sowohl autonome als auch von Menschen gelenkte Fahrzeuge unterwegs sein. Das Szenario hängt unter anderem davon ab, ob und wie gut autonome Systeme bereits auf irrationales menschliches Verhalten reagieren können. Vermutlich werden die Autos der Zukunft über verschiedene Fahrmodi verfügen, die sich ortsabhängig aktivieren lassen oder zur Verfügung stehen. Je nachdem, in welchem Gebiet ein Fahrzeug gerade unterwegs ist, könnte ein bestimmtes Automatisierungslevel sogar vorgeschrieben sein. Die Technologie zur Abgrenzung der unterschiedlichen Zonen, das sogenannte Geofencing, existiert bereits und kommt schon heute in anderen Bereichen, wie etwa dem personalisierten, lokalen Marketing zum Einsatz.
„Die USA finden wir oft in der Rolle des Inkubators, dort geht man früh neue Wege. In China hingegen wird eine solche neue Technologie dann schnell ausgerollt und in der Breite skaliert.“
Die Nachfrage nach Mobilitätsangeboten wird 2030 zunehmend vom Standort der Menschen bestimmt. In großen Städten herrschen vermehrt ähnliche Bedürfnisse: So haben Städte wie New York, London und Shanghai vergleichbare Grundvoraussetzungen und deren Bewohner_innen ähnliche Bedürfnisse hinsichtlich Mobilität, Flexibilität und Kundenerwartung. Die USA werden als treibende Kraft hinter der Technologie des autonomen Fahrens gesehen. Hier werden neue Technologien zwar nicht immer primär entwickelt, aber mithilfe von Kapital und Expertise auf die Straße gebracht.
Deutschland und Europa werden vor allem als Innovationsstandorte für Fahrzeugtechnologie und Serienproduktion, aber auch als Absatzmärkte weiter eine wichtige Rolle spielen. Europäisches Verbraucherrecht und Datenschutzregularien prägen dann mit hoher Wahrscheinlichkeit globale Rahmenbedingungen und Produktstandards in der Industrie. China wird hingegen als Vorreiter für die Skalierung und flächendeckende Durchdringung der Technologie gesehen. Zu den Gründen hierfür zählen ein entschlossener Ausbau der Infrastruktur und die hohe gesellschaftliche Wertschätzung von neuen Technologien.