Car Mesh Networks.

Vernetzte Fahrzeuge revolutionieren die Nutzung von Big Data.

Digitalisierung - Triebkraft der Gegenwart.

Die Digitalisierung ist die Triebkraft der Gegenwart und Zukunft. Dazu gehören auch riesige Datenmengen, die sogenannten Big Data. Diese führen zu einem fundamentalen Wandel von Wirtschaft und Gesellschaft. Insbesondere autonom fahrende Fahrzeuge läuten eine Datenrevolution ein. Um sicher und zuverlässig zu funktionieren, müssen die fahrerlosen Autos riesige Datenmengen verarbeiten und interpretieren. Und das innerhalb weniger Sekunden.

Die Auswirkungen des autonomen Fahrens auf das globale Datenvolumen gleichen einem Kometeneinschlag. Vor nur zehn Jahren hat man dieser Tatsache nur wenig Bedeutung beigemessen. Doch heute, im Jahr 2017, sendet ein einziges vernetztes Auto pro Stunde 25 Gigabyte Daten in die Cloud – das entspricht etwa einer Datenmenge von 12 HD-Filmen. Der Umgang mit dieser Datenflut wirft essenzielle Fragen auf, welche die Zukunft der Automobil- und Telekommunikationsbranche verändern – und möglicherweise miteinander verschmelzen.

Daten – das neue schwarze Gold.

Als Big Data bezeichnet man sehr große und komplexe Datensätze, die schwer zu analysieren sind. Diese werden täglich produziert: etwa von sechs Milliarden Smartphones oder von Internet-Routern – die Hälfte der Weltbevölkerung hat heute Zugang zum World Wide Web. Für Unternehmen sind diese Informationen unermesslich wertvoll, da sie einen unverfälschten Einblick in die Surf- und Kaufgewohnheiten der Verbraucher liefern.

Big Data ist schon heute das Geheimnis hinter vielen neuen Mobilitätsdienstleistungen. Ende letzten Jahres bezeichnete Brian Krzanich, CEO von Intel, Daten als „das neue Öl“. Und das war keine Übertreibung. Fahrerlose Autos sind mit einer Vielzahl von Sensoren und Mikroprozessoren ausgestattet und werden so buchstäblich zu rollenden Datenfabriken. Intel geht davon aus, dass ein Mensch durchschnittlich anderthalb Stunden am Tag im Auto verbringt. Bei einer Fahrt im autonom fahrenden Auto entstünden dabei ungefähr vier Terabyte Daten.

Die Herausforderungen dieses Phänomens lassen sich durch ein einfaches Gedankenspiel verdeutlichen: Im Jahr 2016 betrug der weltweite Internet-Datenverkehr 1,2 Millionen Terabyte. Im selben Jahr wurden weltweit 88,1 Millionen Autos verkauft. Wären davon nur 1 Prozent fahrerlose Autos, dann wären dies 88.100 Fahrzeuge. Wenn jedes dieser 88.100 Fahrzeuge täglich vier Terabyte Daten produzierte, dann wären das 1,28 Millionen Terabyte Daten pro Jahr – das wäre mehr als der gesamte Web-Traffic des Jahres 2016. Doch wer soll diese Datenflut verarbeiten?

Big Data, Big Business.

Die Auswertung und Verarbeitung von Big Data boomt. Viele junge Unternehmen entwickeln neue Lösungen, um die immer weiter anschwellenden Informationsfluten nutzbar zu machen. Beispielsweise das israelische Start-up Panoply: Es hat den Auswertungsprozess komplett automatisiert und praktisch auf einen einzigen Klick reduziert. Früher waren dazu teure Geräte und ein ganzes Team von Spezialisten notwendig.

Auch die israelische Firma Endor leistet Pionierarbeit. Sie bietet eine prädikative Software-Technologie, die sich auf sogenannte Sozialphysik stützt, um menschliches Verhalten vorherzusagen. Zum Beispiel könnte ein Automobilhersteller die Software fragen: „Wo soll ich eine neue Niederlassung eröffnen?“ oder „Wie werden sich die Verkaufszahlen der neuen Produktreihe entwickeln?“ – und bekäme in wenigen Minuten eine qualitativ hochwertige Antwort. Das Potenzial dieser Technologie ist so groß, dass das Unternehmen auf dem Weltwirtschaftsforum 2017 zu einem der 30 Technologiepioniere ernannt wurde.

Datengetriebene Services.

Seit Anfang der 1990er Jahre sammeln Fahrzeuge mit integrierten GPS-Systemen Nutzerstatistiken wie Ziel und Geschwindigkeit auf dem internen Speicher. Vor etwa zehn Jahren nutzten Telematik-Systeme die frühe drahtlose Technologie, um externe Daten wie den Standort sowie interne Diagnosedaten zu erfassen. Auch 2007 – das Jahr, in dem das erste Mal das iPhone vorgestellt wurde – war die Versendung fahrzeugbezogener Daten zweitrangig. Es waren Telefonie-Daten, die Vorrang im drahtlosen Netzwerk hatten. Eine Herausforderung, der sich das Startup car2go stellen musste.

Seitdem hat sich vieles verändert. Zehn Jahre später zählen Daten zu den wertvollsten Gütern der Welt. Brian Krzanich führt aus: „Jedes fahrende Auto erzeugt etwa so viele Daten wie 3000 Menschen“.

Aber welche Art von Daten wird eigentlich in einem fahrerlosen Auto produziert? Sie lassen sich in drei Kategorien aufteilen. Die erste Kategorie umfasst technische Daten: Etwa so, wie ein Mensch seine Sinne benutzt, um seine Umwelt wahrzunehmen, nutzt das Fahrzeug Sensoren. So kann das System etwa Ampeln erkennen und unterscheiden, ob es sich auf eine große Pfütze zubewegt, der nicht ausgewichen werden sollte, oder auf ein Verkehrshindernis, das umfahren werden muss.

In die zweite Kategorie fallen Crowdsourcing-Daten, die die Fahrzeugumgebung betreffen. So wie z. B. Google Maps anhand der Anzahl der Benutzer in einem bestimmten Bereich die Verkehrslage vorhersagen kann, erhält ein selbstfahrendes Auto fortwährend Informationen von anderen Fahrzeugen und Geräten im Netzwerk. Aufgrund dieser Daten wird dann eine bestimmte Route für das Fahrzeug ausgewählt.

Die dritte Kategorie besteht aus personenbezogenen Daten. Darunter fallen Informationen wie die Anzahl der Fahrgäste, Radio-Präferenzen und häufig angefahrene Ziele. Ähnlich wie im Verlauf eines Internetbrowsers auf dem Laptop lassen sich diese Daten für personalisierte Werbung nutzen.

Go digital or go home.

Die Mobilitätsanbieter der Zukunft sind schon heute dabei, Lösungen für die Bewältigung dieser digitalen Datenflut zu suchen. Dies wäre etwa durch Car-Mesh-Netzwerke möglich. Dabei fungierten vernetzte Autos als zentrale Knotenpunkte in einem riesigen Kommunikationsnetzwerk. Die miteinander verbundenen Autos und Geräte würden permanent Daten senden und empfangen. Etwa so, als wären sie rollende Sendemasten und Server in einem.

Ganz vorne im Rennen um diese Infrastruktur liegt derzeit Intel mit seinen 5G Modem Chips. Diese können Daten mit Latenzen von etwa 1 ms übertragen. Aufgrund dieser außergewöhnlichen Geschwindigkeit bezeichnet das Unternehmen das Wireless Networking mit 5G schon jetzt als „Sauerstoff“ für fahrerlose Autos. Obwohl 4G in den letzten zehn Jahren große Fortschritte bei Smartphones möglich gemacht hat, ist die Technologie nicht auf die immense Datenlast ausgelegt, die durch autonome Autos zu erwarten ist.

In der Tat verändert die große Datenrevolution sogar unsere Definition von Fortschritt. Während der automobile Fortschritt einst anhand von Faktoren wie Höchstgeschwindigkeit oder Leistung gemessen wurde, wird in Zukunft die Geschwindigkeit der Datenübertragung für den Verbraucher entscheidend sein. Es ist durchaus denkbar, dass Datenfunktionalität zukünftig als primäres Verkaufsargument in der Automobilwerbung dargestellt wird.

Automatisierung ist Zukunft.

Die Bedeutung des Mobilfunks für die Datenkommunikation wächst rasant. Die Technologie wird in absehbarer Zeit wesentlich höheres Gewicht haben, als es die kabelgebundene Infrastruktur je erreichte. Denn es geht längst nicht mehr nur um die Versorgung von Smartphone-Nutzern mit schnelleren mobilen Datenanbindungen. In den USA ist bereits der Punkt erreicht, dass die meisten neu ausgegebenen SIM-Karten nicht mehr in Mobiltelefone gesteckt, sondern in Autos verbaut werden.

Daneben rechnen die führende Telekommunikationskonzerne damit, dass die Mobilfunknetze der Zukunft von neuen Playern gebaut werden. T-Mobile-Chef John Legere geht davon aus, dass Facebook und Google ernsthafte Konkurrenten darstellen. Facebook generiert schon heute 84 Prozent seiner Werbeeinnahmen durch Nutzer, die über Mobilgeräte auf die Plattform zugreifen. Da dürfte es dem Konzern kaum daran gelegen sein, dass den Usern das Datenkontingent ausgeht. Doch wer sorgt dafür, dass autonom fahrende Autos immer und störungsfrei online bleiben?

Autoren: Christian Geiss und Neelesh Vasistha