Vertrauen ist der Schlüssel zum autonomen Fahren

Autonome Fahrzeuge lösen in letzter Zeit viel Begeisterung und Neugier aus. Aufgrund dieser Aufbruchstimmung könnte man erwarten, dass Verbraucher bereit sind, die neue Technologie zu nutzen. Allerdings herrscht eine überraschend große Vorsicht. Laut Statista haben 50 Prozent der deutschen Autofahrer Angst, in einem autonomen Auto zu fahren. Wie soll das autonome Auto trotz dieses enormen Misstrauens zum Erfolg werden?

Vertrauen ist ein entscheidender Faktor, wenn es um die Akzeptanz neuer Technologien geht. Autonomes Fahren wird sich nur dann durchsetzen, wenn die Menschen das Gefühl haben, dass sie dem Fahrzeug voll vertrauen können. Lassen Sie mich das mit einem Beispiel erklären:

Aufzüge hatten im 18. Jahrhundert ein enormes Vertrauensproblem

Aufzüge haben die Art und Weise verändert, wie Menschen vom Erdgeschoss in die oberen Stockwerke eines Gebäudes gelangen – so wie autonome Autos die Art und Weise verändern werden, wie Menschen auf den Straßen von A nach B reisen. Bei beiden Technologien gibt es ähnliche Vertrauensfaktoren:

Die ersten Aufzüge wurden in den 1830er Jahren in England installiert. Allerdings verwendeten frühe Aufzüge seil- und riemengetriebene Systeme, die oft rissen, was zu schweren Unfällen mit Verletzten und sogar Toten führte. Erst 1854 wurde ein entscheidendes Sicherheitssystem eingeführt: eine Sicherheitsbremse mit Federungssystem. In einer gewagten Performance durchtrennte Elisha G. Otis, der Erfinder des Bremssystems, das Kabel eines Aufzugs, in dem er fuhr, um zu beweisen, dass seine Erfindung funktioniert. Und tatsächlich stoppte die Sicherheitsbremse den Aufzug. Diese Bremse gilt als der Schlüssel dafür, dass Aufzüge das Vertrauen der breiten Öffentlichkeit gewonnen haben.

Self-Healing Software sorgt für Vertrauen

Hinsichtlich autonomer Fahrzeuge befinden wir uns heute in einer ähnlichen Situation. Hunderte Hersteller und Start-ups arbeiten daran, autonomes Fahren Realität werden zu lassen. Doch der Schlüssel für die erfolgreiche Einführung wird das Vertrauen sein. Autofahrer müssen sich sicher sein können, dass die Software im Auto korrekt funktioniert und sicher vor Cyberangriffen ist.

Mithilfe moderner Technologien, wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, bietet Aurora Labs eine selbstheilende Softwarelösung, die Softwareprobleme erkennt und die Software automatisch auf die letzte sichere Version zurücksetzt. So wird sichergestellt, dass das Fahrzeug wie geplant funktioniert. Wenn eine neue Softwareversion, Software-Fixes oder neue Funktionen verfügbar sind, kann Aurora Labs die Software nahtlos aktualisieren, ohne dass der Fahrer eingreifen oder das Fahrzeug offline genommen werden muss. Wenn wir die Lehren aus dem Jahr 1854 ziehen, wissen wir, dass Vertrauen ein Schlüsselfaktor für die Einführung neuer Technologien ist. Self-Healing Software ist für das Auto, was die Bremse für den Aufzug war.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die Self-Healing Software von Aurora Labs zur erfolgreichen Einführung des autonomen Fahrens beitragen kann, kontaktieren Sie auroralabs@hbi.de.

Aurora Labs wurde 2016 von Zohar Fox und Ori Lederman gegründet und hat Niederlassungen in Tel Aviv und München. Das Unternehmen ist ein führender Anbieter von Software-Update- und Predictive-Maintenance-Lösungen für vernetzte Fahrzeuge, die den Weg in das Zeitalter des selbstheilenden Autos ebnen. Die Line of Code MaintenanceTM-Technologie von Aurora Labs nutzt Machine-Learning-Algorithmen, die alle drei Stadien der Fahrzeugwartung auf einzigartige Weise adressieren, um Softwarefehler zu erkennen, zu reparieren und OTA-Updates nahtlos zu implementieren. Vor dem Hintergrund von kontinuierlichen Software-Entwicklungsprozessen sowie steigenden Kosten und zunehmenden Rückrufen, die aus Softwarefehlern resultieren, ermöglicht die Self-Healing SoftwareTM von Aurora Labs die zuverlässige und kosteneffiziente Einführung neuer Funktionen in einer Zeit grundlegender Veränderungen in der Branche. Weitere Informationen finden Sie unter auroralabs.com.

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