Zwei Tage bei Mercedes in Stuttgart, um zu verstehen, wie KI unsere Autos verändern wird

Mercedes möchte KI zu einem zentralen Bestandteil seiner Strategie machen. Anlässlich der in Stuttgart veranstalteten Tech Experiences kündigte der Automobilhersteller eine Stärkung seiner Partnerschaft mit NVIDIA im Bereich der automatisierten Fahrzeugsteuerung an, sowie eine Investition von 500 Millionen Euro in PLM.AI, eine Plattform zur Beschleunigung der Entwicklung seiner zukünftigen Fahrzeuge. Das ist das Wichtigste, was wir aus diesen beiden Tagen im Herzen des deutschen Unternehmens mitgenommen haben.

Wie Ihnen sicherlich nicht entgangen ist, ist künstliche Intelligenz überall! Tatsächlich verändert sie auch die Automobilindustrie. Und Mercedes plant, davon zu profitieren. Bei den Tech Experiences, zwei Tagen am 15. und 16. Oktober 2026 in Stuttgart, an denen wir teilgenommen haben, präsentierte der deutsche Hersteller mehrere Neuerungen, die seine Ambitionen in diesem Bereich zeigen.

Neben Sprachassistenten und eingebetteten Technologien möchte Mercedes künstliche Intelligenz in alle Phasen des Lebens eines Autos integrieren – von der Konzeption bis zur Fahrt. Zwei Initiativen veranschaulichen diese Strategie gut: die Erweiterung der Partnerschaft mit NVIDIA sowie die Einführung von PLM.AI, einem äußerst ehrgeizigen Programm zur digitalen Transformation. Wir stellen Ihnen alle zukünftigen Neuheiten vor.

Mercedes und NVIDIA stärken ihre Zusammenarbeit

Am 16. Oktober 2026 hat Mercedes eine neue Stufe ihrer strategischen Partnerschaft mit NVIDIA offiziell bekannt gegeben. Die beiden Unternehmen arbeiten bereits seit mehreren Jahren an Technologien für das automatisierte Fahren. Nun möchten sie die Entwicklung der nächsten Generationen von Fahrassistenzsystemen beschleunigen. Hinter dieser neuen Vereinbarung steht das Ziel, Autos in die Lage zu versetzen, immer komplexere Verkehrssituationen zu bewältigen – insbesondere in städtischen Gebieten.

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Dafür wird Mercedes auf sein eigenes Betriebssystem MB.OS zurückgreifen, das mit mehreren von NVIDIA entwickelten Technologien verbunden ist. Die erste davon, Hyperion genannt, kombiniert eine eingebettete Rechearchitektur mit Sensoren. Sie soll es dem Fahrzeug ermöglichen, die für das Verständnis seiner Umgebung notwendigen Informationen zu sammeln und zu verarbeiten. Hinzu kommt der Alpamayo Stack, eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Softwarelösung. Seine Besonderheit besteht darin, Überlegungsfähigkeiten zu integrieren, die dazu dienen, bestimmte Fahrsituationen besser zu interpretieren. Das System soll zur Entwicklung von Funktionen beitragen, die es ermöglichen, in der Stadt von einem Punkt zum anderen zu gelangen, sowie zur Verbesserung der aktiven Sicherheit und des automatischen Parkens.

Schließlich bietet NVIDIA seine Halos-Technologie an, die sich auf Sicherheit konzentriert. Sie umfasst unter anderem Überwachungs- und Redundanzmechanismen. Der Zweck besteht darin, zusätzliche Schutzmaßnahmen bereitzuhalten, wenn ein automatisiertes System auf Schwierigkeiten stößt.

Selbstfahrende Mercedes?

Mercedes verbirgt seine Ambitionen im Bereich der Autonomiefahrt nicht. Der Hersteller spricht insbesondere von der Entwicklung zukünftiger Anwendungen des SAE-Niveaus 4, einschließlich hochwertiger Robotaxis.

Bei diesem Grad an Automatisierung kann ein Auto alle Fahraufgaben eigenständig übernehmen, allerdings nur unter definierten Bedingungen und in einem bestimmten Umfang. Der Fahrer muss das System dann nicht mehr ständig überwachen, solange es innerhalb seines zugelassenen Betriebsbereichs bleibt. Man sollte jedoch diese Perspektive von Assistenzsystemen unterscheiden, die weiterhin eine menschliche Überwachung erfordern. Mercedes gibt außerdem keinen genauen Zeitplan für die Markteinführung dieser zukünftigen Level-4-Anwendungen bekannt, doch das deutsche Unternehmen macht gute Fortschritte.

Für Jörg Burzer, Technologieleiter bei Mercedes, ist NVIDIA nun der wichtigste strategische Partner des Herstellers im Bereich der automatisierten Fahrzeugführung. Eine Zusammenarbeit, die sich auch auf die Automobilsimulation sowie auf MO360 erstreckt – das digitale Ökosystem, das in den Werken der Gruppe eingesetzt wird.

PLM.AI: Schnellere Fahrzeugentwicklung

Aber künstliche Intelligenz wird nicht nur dazu dienen, Autos autonomer zu machen. Mercedes möchte sie außerdem nutzen, um seine Entwicklungsverfahren grundlegend zu verändern. Das ist das gesamte Ziel von PLM.AI, einem Programm, in das der Automobilhersteller etwa 500 Millionen Euro investieren will. Hinter diesem Namen verbirgt sich eine neue Plattform für das Produktlebenszyklusmanagement. Ihre Aufgabe besteht darin, Daten aus allen Bereichen der Gruppe zu vernetzen: Entwicklung, Einkauf, Produktion, Vertrieb und After-Sales-Service.

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Heutzutage erfordert die Entwicklung eines Autos die Zusammenarbeit zahlreicher Spezialisten sowie die Verwaltung einer enormen Menge an Informationen. Eine technische Änderung kann Auswirkungen auf mehrere Komponenten haben, aber auch auf Kosten, Sicherheit oder Fertigungsverfahren. Mit PLM.AI möchte Mercedes diese Daten zentralisieren und besser nutzen, um Entscheidungsfindungen zu erleichtern. Ziel ist insbesondere es den Teams zu ermöglichen, die Folgen einer technischen Entscheidung viel früher zu erkennen. Die angekündigten Vorteile sind keineswegs unbedeutend.

Mercedes gibt an, die Entwicklungszeiten für seine neuen Fahrzeuge um etwa 17 Monate, also bis zu 30 Prozent, verkürzen zu wollen. Bei bestimmten Ingenieurleistungen könnten die Effizienzgewinne sogar 50 Prozent erreichen. Es handelt sich um ehrgeizige Ziele, die natürlich in größerem Maßstab bestätigt werden müssen.

KI-Assistenten zur Unterstützung der Ingenieure

Um diese Ergebnisse zu erzielen, setzt Mercedes vor allem auf KI-Assistenten. Diese Tools werden bereits in bestimmten Phasen der Automobilentwicklung eingesetzt, beispielsweise zur Optimierung der Materialkosten, zur Vereinfachung von Zulassungsverfahren, zur Erkennung von Mängeln oder zur Unterstützung bei der Softwareentwicklung. Mit PLM.AI möchte der Hersteller noch weiter gehen, indem er diese verschiedenen Anwendungen miteinander verbindet. Anstatt an einer isolierten Aufgabe zu arbeiten, kann die Künstliche Intelligenz Daten aus verschiedenen Bereichen nutzen, um weitaus komplexere Probleme zu analysieren.

Mercedes gibt insbesondere das Beispiel für die Optimierung des Fahrzeuggewichts. Die Änderung eines Komponenten mag einfach erscheinen, doch diese Entscheidung kann Auswirkungen auf seinen Preis, sein Verhalten bei Unfällen, seine elektronischen Funktionen oder sogar seine Fertigung in der Fabrik haben. Spezialisierte KI-Systeme können diese verschiedenen Parameter gleichzeitig analysieren und den Ingenieuren mehrere mögliche Lösungen vorstellen. Es geht nicht darum, die Künstliche Intelligenz allein damit zu beauftragen, Autos zu entwerfen, sondern den Teams ein umfassenderes Bild der Folgen ihrer Entscheidungen zu vermitteln.

Der Hersteller betont außerdem ausdrücklich: Die Entscheidungen bezüglich der Produkte bleiben in der Verantwortung der menschlichen Teams.

Zweimal so wenige physische Tests in der Zukunft?

Die andere bedeutende Entwicklung betrifft die numerischen Simulationen. Dank künstlicher Intelligenz und einer besseren Auswertung von Daten hofft Mercedes, bereits vor der Herstellung von Prototypen mehr technische Entscheidungen überprüfen zu können.

Der Hersteller geht davon aus, dass die Anzahl der physischen Tests langfristig um die Hälfte reduziert werden könnte. Das ist eine interessante Perspektive, da solche Tests oft erhebliche Ressourcen erfordern – insbesondere dann, wenn mehrere Prototypen hergestellt oder besonders lange Testkampagnen durchgeführt werden müssen. Das bedeutet natürlich nicht das Verschwinden der echten Tests. Sie bleiben unverzichtbar, um Sicherheit, Zuverlässigkeit und das Verhalten der Fahrzeuge zu überprüfen. Die Simulationen könnten hingegen dazu beitragen, die notwendigen Tests gezielter auszuwählen und bestimmte wiederholte Abläufe einzuschränken.

Zur Entwicklung dieser neuen Plattform stützt sich Mercedes auf zwei technologische Partner. CONTACT Software liefert die zentrale Basis des Systems namens CONTACT Elements, während Siemens seine Expertise in der Automobilentwicklung, Simulation sowie digitaler Validierung durch digitale Zwillinge einbringt. Mercedes behält jedoch die Kontrolle über die Gesamtarchitektur, die verwendeten Daten sowie die daraus entwickelten KI-Modelle.

Eine Transformation, die gerade erst beginnt

Mit NVIDIA und PLM.AI verfolgt Mercedes letztendlich zwei ergänzende Ziele. Das erste besteht darin, seine Autos immer intelligenter zu machen, insbesondere um einen stärker automatisierten Fahrensprozess voranzutreiben. Das zweite Ziel ist es, die Art und Weise zu verändern, wie diese Fahrzeuge konzipiert, entwickelt und in Serie gebracht werden.

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Die beiden Projekte befinden sich nicht im gleichen Reifegrad, und ihre Versprechen müssen noch der Realität getestet werden. Die angekündigten Vorteile von PLM.AI ähneln vor allem Zielen. Was die zukünftigen autonomen Fahrzeuge der Stufe 4 angeht, gibt es noch keinen genauen Markteinführungszeitplan. Doch die Richtung, in die Mercedes geht, ist klar: Künstliche Intelligenz wird nicht nur eine zusätzliche Technologie in den Autos sein, sondern auch die Art und Weise, wie sie konstruiert werden, grundlegend verändern. Langfristig wird sie sogar die Zeit verkürzen, die benötigt wird, um eine Innovation vom Entwicklungsbüro auf die Straße zu bringen. Wir werden all das sehr genau verfolgen.