Ich hatte kürzlich ein nagelneues japanisches Auto (unter 100 km auf dem Tacho) für eine längere Fahrt ins Ausland. Und das Erlebnis war ein Paradebeispiel dafür, wie gut moderne Technik sein kann – und wie sehr sie gleichzeitig an banalen Dingen scheitern kann.
Bevor wir über KI reden, müssen wir über Ingenieurskunst reden

Computer auf Rädern?

Moderne Autos werden zunehmend als „Computer auf Rädern“ vermarktet. KI-gestützte Assistenzsysteme, smarte Sensorik und digitale Cockpits sollen den Komfort und die Sicherheit erhöhen. Doch bei all dem Hype stellt sich eine einfache Frage: Müssen wir wirklich ständig über KI reden, wenn grundlegende technische Anliegen meistens nichts mit KI zu tun haben? Denn ein Auto ist ein elektronisch-mechanisches System – und wenn die Basis nicht stimmt, hilft auch die beste KI nicht weiter.

KI ist zweifellos hilfreich, aber keine Ausrede für schlechte Technik. Künstliche Intelligenz kann Verkehrszeichen erkennen, Abstände kalkulieren oder Fahrfehler korrigieren. Das ist sinnvoll und oft beeindruckend. Aber KI darf nicht als Feigenblatt dienen, um klassische technische Mängel zu überdecken. Fahrwerk, Ergonomie, Motorsteuerung, Normkompatibilität und robuste Elektronik sind die Grundlage jedes funktionierenden Fahrzeugs.

Gutes Fahrzeug mit banalen Mängeln

Was überzeugte?

• Fahrwerk, Motor, Sitzposition: sportlich, präzise, hochwertig.
• Assistenzsysteme:
  • Spurhalteassistent auf gutem Niveau
  • Abstands- und Kollisionswarner: zuverlässig
  • Geschwindigkeitswarnung erkennt Schilder inklusive Ortsanfang und -ende erstaunlich gut (in mehreren europäischen Ländern)

Hier zeigt sich: Wenn klassische Ingenieurskunst und moderne Sensorik sauber zusammenspielen, entsteht ein hervorragendes Fahrerlebnis – ganz ohne KI-Buzzwords.

Und dann kamen die Hopollas

Der Tankstutzen war an einer österreichischen Tankstellen zu schmal, sodass die Zapfpistole nicht eingeführt werden konnte, während im benachbarten Ausland keinerlei Probleme auftraten – ein irritierendes Normproblem, das entweder am Fahrzeug oder an österreichischen Tankstellen liegt, aber in jedem Fall die Alltagstauglichkeit massiv beeinträchtigt.

Das Tempolimit‑Erkennungssystem scheiterte konsequent an Zusatztafeln wie „LKW“, interpretierte ein nur für schwere Fahrzeuge geltendes Limit als allgemeines Tempolimit und produzierte dadurch permanente Fehlwarnungen samt Warnton, was störend war.

Nach zwei oder drei Neustarts, war das linke Scheinwerferlicht plötzlich falsch kalibriert, wodurch ein deutlich sichtbarer dunkler Bereich weit links entstand. Das ist mehr als stoerend wenn das grundlegende Lichtsysteme nicht einwandfrei arbeitet.

Nach dem letzten Tankvorgang lief der Motor spürbar unruhig, als würde die Kraftstoffzufuhr nicht sauber geregelt werden, was bei einem praktisch neuen Fahrzeug irritiert. Keine Fehlermeldung oder sonst kein Hinweis.

Ganz zu Schluss, nach dem der Motor unruhig wurde, wurde der Funkschlüssel nicht mehr erkannt, wodurch der Motor nicht gestartet werden konnte und das Fahrzeug gleichzeitig nicht versperrbar war. Nach zweimaligem Aus‑ und Einsteigen und Warten, funktionierte es wieder, ein Fehlerbild, das die grundlegende Bedienbarkeit kaputt macht.

Fazit: Bevor wir über KI reden, müssen wir über Ingenieurskunst reden

Es ist beeindruckend, wie viel Energie in KI‑Features, Sprachassistenten und digitale Cockpits fließt. Aber wenn ein Auto an Tankstutzen, Lichtkalibrierung, Motorsteuerung oder Schlüsselkommunikation scheitert, dann liegt die Loesung nicht bei KI – sondern bei Basisqualität und Engineering.

Ein Auto darf gerne KI nutzen.
Aber es muss Grundlagen beherrschen und klassische Ingenieurskunst beinhalten. Und wenn diese Grundlage wackelt, hilft auch die beste KI nicht weiter.

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📚 Referenzen

Bericht “Dealing with Car Complexity” Variantenvielfalt, Konfigurationskomplexität und deren Auswirkungen auf Kosten, Qualität und Kundenerlebnis.
https://www.oliverwyman.de/unsere-expertise/publikationen/2021/aug/komplexitat-in-der-automobilindustrie.html

Fokus: Herausforderungen durch Softwareintegration, neue Fahrzeugarchitekturen und die Notwendigkeit agiler Entwicklungsprozesse.
https://www.t-systems.com/de/de/branchen/automotive/loesungen/future-engineering

Fokus: Analyse der heutigen Fahrzeugarchitektur mit hunderten Steuergeräten, kilometerlangen Kabelbäumen und Millionen Codezeilen — und warum traditionelle Ansätze an Grenzen stoßen.
https://www.se-trends.de/autos-brauchen-neue-architekturen/

Fokus: Elektrifizierung, Digitalisierung und Automatisierung als Treiber wachsender Komplexität in Produktion und Produktentwicklung.
https://www.ipt.fraunhofer.de/content/dam/ipt/de/documents/whitepaper/fraunhofer-ipt-publikation-whitepaper-eine-branche-im-umbruch-automobilindustrie.pdf

ATZ – Komplexität im Automobilbau
Fokus: Wissenschaftliche Betrachtung von Komplexitätstreibern wie Variantenvielfalt, Regulierung, Softwareabhängigkeit und Lieferketten.
https://link.springer.com/article/10.1007/s35148-015-0115-5

BSI – Künstliche Intelligenz: Das unheimlich autonome Fahrzeug
Fokus: Sicherheitsrisiken, Fehlentscheidungen und Robustheitsprobleme autonomer Systeme.
https://www.bsi.bund.de

Fokus: KI‑Potenziale im Verkehr im Spannungsfeld zwischen technischer Machbarkeit und regulatorischen Hürden.
https://www.ingenieur.de

Fokus: Chancen softwaredefinierter Fahrzeuge und Risiken zunehmender Systemkomplexität.
https://www.computerwoche.de

Fokus: KI in Entwicklung, Produktion und Fehlererkennung — sowie die wachsende Abhängigkeit von Software und Sensorik.
https://all-car-news.com