Software Defined Vehicle: Der unumkehrbare Wandel der Automobilindustrie

Wie High-Performance Computing, KI, Virtualisierung und agile Prozesse das „Software-Defined Vehicle“ vorantreiben und warum Sensified der ideale Technologiepartner ist

Von Hardware zu Hightech: Der unvermeidliche Shift hin zu Software-Defined Vehicles

Die Automobilindustrie befindet sich in einem historisch einmaligen Transformationsprozess. Während in früheren Jahrzehnten mechanische und elektromechanische Kompetenzen dominierten, verlagert sich der Fokus nun in atemberaubender Geschwindigkeit hin zur Software. Der Begriff „Software-defined Vehicle“ (SDV) ist zum Synonym für diese Entwicklung geworden: Immer mehr Fahrzeugfunktionen – von Fahrassistenz und Infotainment bis hin zu Motormanagement und Over-the-Air-Updates – werden zentral durch Software gesteuert.

Für Sie als Entscheidungsträger in einem OEM, Zulieferer oder in einer leitenden IT-/F&E-Position sind die Folgen weitreichend. Der Markterfolg künftiger Fahrzeugmodelle wird entscheidend davon abhängen, wie gut es Ihnen gelingt, hochkomplexe Softwarearchitekturen zu entwickeln, diese sicher zu betreiben und gleichzeitig auf neue Anforderungen und gesetzliche Bestimmungen zu reagieren.

In diesem Artikel geben wir Ihnen einen umfassenden Überblick über:

• Die technischen und organisatorischen Herausforderungen moderner E/E-Architekturen (inkl. HPC-Integration).
• Aktuelle Standards und Normen (UNECE WP.29, ISO/SAE 21434, ISO 26262) sowie Ausblicke auf anstehende Änderungen.
• Zentrale Themen wie Cybersecurity, OTA-Updates, KI-gestützte Sensorfusion und agile Entwicklungsprozesse.
• Beispiele für Insiderwissen zu HPC-Hardwareplattformen, Software-Toolchains und Virtualisierung.
• Den konkreten Mehrwert und die Alleinstellungsmerkmale von Sensified als Technologiepartner und Lösungsanbieter.
• Einen Zukunftsausblick, welche weiteren Herausforderungen in den nächsten 24 Monaten auf die Branche zukommen und wie Sie sich optimal vorbereiten können.

Der Weg zum Software-Defined Vehicle: E/E-Architekturen im Umbruch

Vom dezentralen ECU-Verbund hin zu Domain- und Zonen-Architekturen

Traditionell setzten OEMs auf eine Vielzahl separater Steuergeräte (ECUs), die jeweils für bestimmte Fahrzeugfunktionen verantwortlich sind: Motorsteuerung, ABS, Airbag, Infotainment, Klimaregelung usw. Diese Struktur führte jedoch zu hochkomplexen Kabelbäumen, hohen Stückkosten und schwierigem Versionsmanagement.

Aktueller Trend: Viele Hersteller konsolidieren mehrere ECUs in sogenannte Domain- oder Zonen-Controller, die aus leistungsfähigen Hochleistungsrechnern (High Performance Computern, HPC) bestehen. Diese HPCs koordinieren verschiedene Fahrzeugbereiche zentral und ermöglichen so:

• Bessere Skalierbarkeit: Mehrere Fahrzeugmodelle können dieselbe Grund-Hardware und -Software nutzen.
• Höhere Rechenleistung für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme (ADAS), Infotainment und Connectivity-Dienste.
• Vereinfachte OTA-Prozesse, da weniger eigenständige Steuergeräte separat aktualisiert werden müssen.

Insider-Perspektive:
Viele OEMs experimentieren aktuell mit zonebasierten E/E-Architekturen, bei denen das Fahrzeug in etwa vier bis sechs Zonen eingeteilt wird (Front, Rear, Left, Right, Cockpit etc.). Jede Zone verfügt über einen High-Performance-Controller, der lokale Sensoren/Aktoren ansteuert und gleichzeitig mit dem zentralen Vehicle Computer kommuniziert.
Gängige Hardware-Plattformen umfassen NVIDIA Orin, Qualcomm Snapdragon Ride, NXP S32 oder Infineon Aurix. Auf diesen laufen oftmals Betriebssysteme wie QNX, Linux, AUTOSAR Adaptive oder spezielle RTOS-Varianten.

Die Integration dieser HPCs stellt OEMs und Zulieferer vor anspruchsvolle Aufgaben in puncto Echtzeitfähigkeit, Sicherheit und Interoperabilität zwischen verschiedenen Softwarekomponenten. Hier setzt Sensified an, indem das Unternehmen modulare Software-Stacks bereitstellt, die die Komplexität verteilter Architekturen reduzieren.

Von UNECE WP.29 bis ISO/SAE 21434: Regulatorische Vorgaben im Überblick

UNECE WP.29 (R155, R156): Cybersecurity- und Software-Update-Management

Die UNECE WP.29 (Weltforum für die Harmonisierung von Fahrzeugvorschriften) hat mit R155 (Cybersecurity) und R156 (Software-Update-Management) Anforderungen definiert, die für alle neu typgenehmigten Fahrzeuge in der EU bindend sind. Ab Juli 2024 gilt dies für sämtliche Neuzulassungen.

• R155 fordert, dass OEMs ein Cybersecurity-Management-System (CSMS) etablieren und regelmäßig Audits durchführen, um fortlaufend neue Bedrohungen zu analysieren.
• R156 verlangt, dass Hersteller sämtliche Software-Versionen und Updates lückenlos dokumentieren und gegen Manipulation absichern.

Insider-Tipp:

• Viele Unternehmen unterschätzen die Implementierungstiefe dieser Vorschriften. Ein CSMS ist mehr als eine reine „Papierübung“ – es erfordert definierte Prozesse, die im gesamten Entwicklungs- und Betriebslebenszyklus verankert sind.
• Software-Updates müssen versioniert, signiert und in klar definierten Testszenarien validiert werden.

Sensified unterstützt OEMs und Zulieferer bei der Integration sicherer OTA-Plattformen und stellt sicher, dass sämtliche Sicherheits- und Dokumentationsanforderungen erfüllt sind. Dabei kommt beispielsweise eine End-to-End-Verschlüsselung zum Einsatz, in Kombination mit automatisierten Prozessen für Software-Validierung in DevOps-Pipelines.

ISO/SAE 21434: Ein durchgängiger Ansatz für Cybersecurity

Während UNECE WP.29 die regulatorische Grundlage bildet, ist die ISO/SAE 21434 der technische Standard, der beschreibt, wie Cybersecurity systematisch in die Entwicklung eingebettet wird – von der Konzept- bis zur Ausmusterungsphase.

Kernpunkte:

• Risikobasierter Entwicklungsansatz: Identifikation relevanter Assets (z. B. ADAS-Funktionen), Bedrohungsanalyse, Sicherheitsziele definieren, technische Gegenmaßnahmen entwickeln.
• Kontinuierliche Risikoanalyse während des gesamten Produktlebenszyklus und regelmäßige Updates, z. B. bei neuen Bedrohungen.
• Rollen und Verantwortlichkeiten müssen klar definiert sein (Security Manager, Security Engineer, Entwicklerteams).

Hier stellt sich oft die Frage, wie man traditionelle V-Modell-Prozesse (oder auch agile Methoden) mit den Cybersecurity-Anforderungen vereint. Sensified berät zu genau diesen Fragen und liefert Best Practices für Tools, Dokumentation und Testverfahren.

ISO 26262 & Automotive SPICE: Funktionale Sicherheit und Prozessqualität

Die ISO 26262 (Funktionale Sicherheit) definiert Anforderungen an sicherheitskritische Systeme im Fahrzeug. Erreicht werden unterschiedliche Automotive Safety Integrity Levels (ASIL A bis D), abhängig vom Risiko einer möglichen Fehlfunktion. Zusätzlich verlangen viele OEMs von ihren Lieferanten die Einhaltung von Automotive SPICE, einem Reifegradmodell für Softwareprozesse.

Praxisnahe Beispiele:

• ADAS-Funktionen, die eigenständige Bremsvorgänge auslösen, erfordern in der Regel ASIL-D-Konformität. Hier sind umfangreiche Tests, Dokumentation und Redundanzkonzepte nötig.
• Infotainment-Systeme liegen häufig auf ASIL-Niveau 0 (da sie keine sicherheitsrelevanten Funktionen übernehmen), müssen jedoch in einem HPC meist koexistieren mit sicherheitskritischen Komponenten – das erfordert eine klare Trennung (Partitionierung) durch Hypervisor oder Virtualisierung.

Die Kombination von ISO 26262 und ISO/SAE 21434 bedeutet, dass funktionale und (Cyber-)Sicherheit ineinandergreifen müssen – ein komplexes Spannungsfeld, bei dem Sensified seine Expertise einbringt, um Systemarchitekturen entsprechend zu gestalten und validieren.

Technologische Treiber: HPC, Virtualisierung und KI

High-Performance Computing (HPC) im Fahrzeug

Moderne Fahrzeuge bündeln ihre Rechenleistung zunehmend in High-Performance Computern (HPC). Diese hochintegrierten SoCs (System-on-a-Chip) ermöglichen das gleichzeitige Ausführen mehrerer Betriebssysteme und Services, oft sogar mit unterschiedlichen Sicherheitsstufen (Safety & Security).

Herausforderungen:

• Echtzeitfähigkeit: Fahrfunktionen wie Spurhaltung oder Notbremsung dulden keine Verzögerungen – HPC muss also harte Echtzeitanforderungen erfüllen können.
• Mixed-Criticality: Sicherheitskritische und nicht-sicherheitskritische Software laufen nebeneinander. Eine typische Lösung ist die Virtualisierung mit einem Hypervisor, der jedem Systemteil dedizierte Ressourcen zuteilt.
• Skalierbarkeit: Entwicklungsteams müssen in der Lage sein, verschiedene Fahrzeugderivate (vom Kleinwagen bis zur Luxusklasse) auf einer gemeinsamen HPC-Plattform abzubilden.

Insider-Beispiel:
Manche OEMs setzen auf NVIDIA Orin für ADAS/AD-Funktionen (Level 3 oder 4), während Infotainment auf einer separaten Partition derselben HPC-Hardware läuft. Parallel kann ein sicherheitskritisches RTOS (z. B. QNX) für Antriebssteuerung genutzt werden.
Der Hypervisor (z. B. von BlackBerry, OpenSynergy, Green Hills oder Xen-Varianten) segmentiert die Hardware so, dass verschiedene Betriebssysteme sicher isoliert laufen, gleichzeitig aber über definierte Schnittstellen (VirtIO, Shared Memory) miteinander kommunizieren können.

Sensified besitzt fundierte Kenntnisse rund um HPC-Integration und hilft OEMs und Zulieferern, eine robuste und performante Softwarearchitektur zu etablieren. Dazu zählt etwa die Implementierung von HPC-spezifischen OTA-Strategien, bei denen Container-basierte Updates einzelne Software-Module austauschen können, ohne das gesamte System neu zu flashen.

HPC-Virtualisierung im Detail

Welche Hypervisoren sind in der Automobilindustrie besonders verbreitet?
Um Mixed-Criticality-Anforderungen zu erfüllen und mehrere Betriebssysteme effizient auf einer Plattform laufen zu lassen, setzen OEMs vor allem auf:

• BlackBerry QNX Hypervisor: Langjährige Erfahrung in Safety-kritischen Anwendungen, Microkernel-basierte Architektur.
• Green Hills INTEGRITY Multivisor: Auf dem INTEGRITY RTOS basierend, mit hohem Zertifizierungsniveau.
• OpenSynergy COQOS Hypervisor: Speziell für den Automotive-Einsatz mit Multi-OS-Integration (z. B. Linux und AUTOSAR Adaptive).
• Xen-basierte Lösungen: Open-Source-Framework, das an Echtzeit- und Sicherheitsanforderungen angepasst wird (z. B. RT-Xen).

Praxisbeispiel – Typischer HPC-Stack mit Mixed-Criticality

1. Sicherheitskritische Partition: Ein RTOS (z. B. QNX oder Green Hills INTEGRITY) übernimmt ASIL-D-Funktionen (etwa Lenkung, Notbremsung).
2. Infotainment-Partition: Linux oder AUTOSAR Adaptive laufen parallel für Multimedia, Navigation und OTA.
3. Containerisierte Services: In der Linux-Partition laufen Docker-Container für flexibel auslieferbare Applikationen.

Partitionierung vs. Containerisierung

• Partitionierung (Hypervisor): Klare Abtrennung auf Hardwareebene, jede Partition bekommt exklusive Ressourcen (CPU, RAM). Ideal für Mixed-Criticality.
• Containerisierung: Applikationen teilen sich einen Kernel (z. B. Linux), sind aber logisch isoliert. Geringerer Overhead, einfache Updates.

Viele HPC-Konzepte kombinieren beide Ansätze, um einerseits sicherheitskritische und andererseits frei skalierbare Funktionen zu vereinen.

Security-by-Design für HPC

Secure Boot und Chain of Trust
Sobald der Fahrzeugrechner startet, prüft ein Secure-Boot-Prozess mithilfe kryptografischer Signaturen die Integrität jeder nachgeladenen Softwarekomponente (Bootloader, Betriebssystem, Hypervisor). Diese Chain of Trust verhindert, dass manipulierte Codepakete ausgeführt werden. Häufig kommt ein Trusted Platform Module (TPM) zum Einsatz, das Schlüssel sicher speichert und kryptografische Operationen hardwareseitig unterstützt.

Rolle von Hardware-Sicherheitsmodulen (HSM)
HSMs wie Infineon AURIX fungieren als vertrauenswürdige Instanz für Verschlüsselung, Signaturen und Intrusion Detection. Sie können verschlüsselte Kommunikation zwischen Fahrzeugkomponenten realisieren und prüfen OTA-Updates auf Manipulation, bevor sie installiert werden.

KI-gestützte Sensorfusion, Data Analytics und Edge Computing

Autonome Fahrfunktionen (bis Level 3, 4 oder sogar 5) sind ohne umfangreiche Sensortechnik (Kamera, Lidar, Radar, Ultraschall etc.) und intelligente Algorithmen nicht realisierbar. Die Daten werden in Echtzeit fusioniert, um ein konsistentes Weltbild zu erzeugen.

• KI-Modelle (Deep Learning) laufen teils auf speziellen Beschleunigern (GPUs, NPUs) im HPC.
• Edge Computing: Weil nicht alle Daten in die Cloud übertragen werden können, muss ein Großteil der Rechenprozesse lokal im Fahrzeug stattfinden.

Praxisnahe Herausforderung:
Eine KI, die Objekte im Straßenverkehr erkennt, muss binnen Millisekunden Entscheidungen treffen (Notbremsung, Ausweichmanöver). Fehlinterpretationen können gravierende Folgen haben. Gleichzeitig erhöht sich der Bedarf an Datenmanagement und regelmäßigen Modell-Updates, etwa via OTA.

Sensified unterstützt durch:

• Datenanalyse-Pipelines für große Sensor- und Telemetriedatenmengen.
• KI-Integration in Embedded-Systeme mit Fokus auf Performance und Safety (ASIL-Konformität).
• Virtualisierte Test- und Simulationsumgebungen (Hardware-in-the-Loop, Software-in-the-Loop) zur Validierung neuronaler Netze.

Deep Dive in den KI-Modell-Lifecycle

1. Datenerfassung: Hochwertige Rohdaten von Kamera, Radar, Lidar, Telemetrie.
2. Labeling: Manuelles oder automatisiertes Annotieren (z. B. Fußgänger, Fahrzeuge).
3. Training: KI-Modelle werden lokal (On-Premise) oder in der Cloud (AWS, Azure, GCP) trainiert. GPUs/TPUs beschleunigen diesen Prozess massiv.
4. Test & Validierung: In SiL/HiL-Umgebungen prüft man das Verhalten unter realistischen Bedingungen, inklusive Edge Cases.
5. Deployment: Ausrollung im Fahrzeug-HPC, oft auf dedizierter Beschleuniger-Hardware (z. B. Nvidia Orin).

Edge Learning vs. Cloud-basiertes Training

• Cloud-basiert: Eignet sich für umfangreiche Datensätze und komplexe Modelloptimierungen, erfordert aber hohe Bandbreite und Datenschutz-Strategien.
• Edge Learning (Federated Learning): Das Fahrzeug lernt direkt vor Ort, überträgt nur Modellupdates statt Rohdaten in die Cloud. Das mindert die Datenlast, erfordert jedoch höhere Rechenleistung im Fahrzeug.

Safety & KI (ISO/PAS 21448 – SOTIF)

Bei neuronalen Netzen, die sich probabilistisch verhalten, stellt sich die Frage, wie sich Sicherheitsaspekte (ASIL) einhalten lassen. Hier greift SOTIF (Safety Of The Intended Functionality), die Anforderungen an nicht-deterministische Software definiert. OEMs müssen sicherstellen, dass das System auch unter seltenen Bedingungen zuverlässig agiert und potenzielle Fehlinterpretationen abfängt.

Praxisnahe Use Cases

1. Objektklassifizierung für ADAS
   • KI identifiziert Straßenschilder, Fußgänger, andere Fahrzeuge und leitet daraus Fahrentscheidungen ab.
2. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
   • Temperatur- und Vibrationsdaten von Motor und Batterien werden analysiert, um Ausfallrisiken frühzeitig zu erkennen.

Agilität und DevOps: Schnelle Innovationszyklen trotz strikter Normen

Agile Methoden im hochregulierten Umfeld

Der Shift hin zu „Software at Scale“ erfordert, dass Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse beschleunigen und modernisieren. Scrum, Kanban oder umfassende Frameworks wie SAFe (Scaled Agile Framework) kommen zunehmend zum Einsatz – auch in Bereichen, die vormals strikt nach V-Modell entwickelt haben.

Zentrale Aspekte:

• Kulturwandel: Agiles Arbeiten setzt Eigenverantwortung, flache Hierarchien und schnelle Entscheidungswege voraus. Viele Automobilunternehmen müssen ihre traditionelle Projektstruktur aufbrechen.
• DevOps-Toolchains: Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Auslieferung (CD) sind essenziell, um Softwareversionen rasch zu testen und auszurollen.
• Automatisierte Tests: Je schneller neue Software kommt, desto wichtiger wird automatisiertes Testen (z. B. für Cybersecurity, funktionale Sicherheit, Performance).

Spezielle Herausforderung: Compliance trifft auf Continuous Deployment

Automotive-Entwicklung ist hochgradig reguliert (ISO 26262, ISO/SAE 21434, UNECE R155/R156). Gleichzeitig besteht der Wunsch, neue Funktionen in Rekordzeit auf den Markt zu bringen und OTA-Updates „on the fly“ zu verteilen.

Spannungsfeld:

• Zu kurze Entwicklungszyklen können Lücken in Sicherheits- oder Qualitätsprüfungen hinterlassen.
• Zu starre Prozesse hemmen Innovationskraft und erzeugen hohe Kosten.

Sensified löst dieses Dilemma, indem das Unternehmen OEMs und Zulieferer bei der Einführung agiler Prozesse im regulatorischen Kontext unterstützt. Hierbei werden:

• CI/CD-Pipelines so gestaltet, dass sie Normen und Dokumentationspflichten erfüllen (z. B. automatisierte Checkpoints für ASIL-relevante Komponenten).
• Testautomatisierung auf allen Ebenen (Modul-, Integrations- und Systemtests) eingesetzt, um trotz hoher Release-Frequenz die Qualität zu sichern.
• Traceability gewahrt: Jede Codeänderung ist rückverfolgbar zu Anforderungen, Testcases und Freigaben – ein Muss für Audits.

Wie Sensified Ihre Transformation beschleunigt

Sensified ist weit mehr als ein klassischer Softwarezulieferer. Das Unternehmen versteht sich als strategischer Partner, der sowohl technisches als auch prozessuales Know-how einbringt.

Kernkompetenzen im Überblick

1. HPC-Integration und Software-Architektur
   • Beratung zu Domain- und Zonenarchitekturen, Wahl passender Hardware (NVIDIA, Qualcomm, NXP, Infineon) und Betriebssysteme (Linux, QNX, AUTOSAR Adaptive).
   • Implementierung von Hypervisor-Konzepten, Mixed-Criticality-Systemen und sicheren Partitionen.
2. Sichere und flexible OTA-Plattformen
   • End-to-End-Verschlüsselung, Secure Boot, digitale Signaturen und robuste Versionsverwaltung.
   • Container-basierte Update-Strategien, bei denen einzelne Softwarepakete unabhängig verteilt werden können.
3. KI, Sensorfusion und Edge-Analytics
   • Entwicklung und Validierung neuronaler Netze (Deep Learning) für ADAS/AD-Funktionen.
   • Echtzeit-Datenverarbeitung und Anomalieerkennung für Predictive Maintenance.
4. Agile Transformation und DevOps
   • Einführung von CI/CD-Pipelines, automatisiertem Testen und vollständiger Traceability für Normkonformität.
   • Coaching von Entwicklungsteams, um agile Methoden effektiv in einer hochregulierten Umgebung zu verankern.
5. Cybersecurity-Services
   • Erstellung, Umsetzung und Auditierung von Cybersecurity-Management-Systemen gemäß UNECE R155.
   • Threat Modeling, Penetrationstests und Intrusion Detection/Prevention im Fahrzeug und im Backend.

Zukunftsausblick: Herausforderungen der nächsten 24 Monate

Die Automobilindustrie entwickelt sich rasant weiter. Für die kommenden zwei Jahre sind folgende Trends und Herausforderungen besonders relevant:

Weiter beschleunigte HPC-Integration

• Neue Fahrzeugplattformen werden vermehrt mit ein bis drei zentralen HPCs ausgestattet. Bei einigen Herstellern sind sogar bereits HPC-only-Architekturen geplant, die sämtliche Fahrzeugfunktionen bündeln.
• Standardisierung: AUTOSAR Adaptive oder Automotive Grade Linux (AGL) gewinnen weiter an Verbreitung.
• Virtualisierung wird zum „New Normal“: OEMs setzen Hypervisor-Technologien ein, um sichere Partitionierungen zwischen sicherheitskritischen und nicht-kritischen Bereichen zu gewährleisten.

Stärkere Regulierung im Bereich Datenschutz und Datenverarbeitung

• EU Data Act & Digital Services Act könnten zusätzliche Auflagen bringen, wie Fahrzeugdaten zu handhaben und zu schützen sind.
• Datenhoheit: OEMs und Zulieferer müssen entscheiden, ob Daten in Cloud-Infrastrukturen (z. B. AWS, Azure, GCP) verarbeitet werden oder ob On-Premise-/Edge-Lösungen aus Datenschutzgründen sinnvoller sind.

Reifung von Level-3- und Level-4-Funktionen

• Teilautonome Fahrzeuge (Level 3, z. B. Staupilot) gehen vermehrt in Serie, benötigen hochzuverlässige KI-Systeme.
• Zulassungsvorschriften für Level-4-Systeme werden konkreter; Testbetriebe in Metropolen nehmen zu.

Green Software Engineering und Nachhaltigkeit

• Die Umstellung auf elektrische Antriebe lenkt den Blick verstärkt auf die Energieeffizienz von Software und Rechenzentren.
• OEMs werden nachhaltige Algorithmen und ressourcenschonende KI-Modelle als USP vermarkten.

Verschärfung des Fachkräftemangels

• Softwareentwickler, KI-Experten und Systems Engineers bleiben Mangelware.
• Unternehmen müssen in Weiterbildung und attraktive Arbeitsmodelle investieren, um im „War for Talents“ bestehen zu können.

Zunahme von Cyberattacken und Ransomware

• Ransomware-Szenarien drohen nicht nur im Backend, sondern auch an der Schnittstelle Fahrzeug-Cloud.
• OEMs und Zulieferer werden verstärkt in Security Operation Center (SOC)-Lösungen investieren, um Angriffe in Echtzeit zu erkennen und zu blocken.

Potenzielle Megatrends der kommenden Jahre

Über den 24-Monats-Horizont hinaus zeichnen sich weitere Innovationen ab:

1. Gigabit-Ethernet und TSN (Time-Sensitive Networking)
   • Garantierte Latenzen für sicherheitskritische Funktionen, hochperformante Datenströme für Kamera- und Sensorfusion.
2. Automotive Cloud-Native
   • Container und Microservices könnten zukünftig auch direkt im Fahrzeug (via Docker/Kubernetes auf HPC) laufen, um Updates und Services „on demand“ einzuspielen.
3. Kooperationen mit Tech-Giganten
   • Apple, Google, Microsoft oder Amazon könnten OEMs bei KI, Cloud-Services und Infotainment unterstützen.
   • Risiko: Datenhoheit und potenzielle Abhängigkeiten von Tech-Konzernen.
4. SOTIF (Safety Of The Intended Functionality)
   • Noch mehr Fokus auf den sicheren Betrieb nicht-deterministischer KI-Systeme.
   • Essenziell für hoch- und vollautomatisierte Fahrfunktionen (Level 4/5).

Fazit: Mit dem richtigen Technologiepartner souverän in die Zukunft

Die Automobilindustrie steht an einem Wendepunkt: Software bestimmt zunehmend das Kundenerlebnis, die Wertschöpfung und letztlich die Wettbewerbsfähigkeit. In diesem Spannungsfeld aus HPC-Integration, KI-gestützter Sensorfusion, OTA, Cybersecurity und immer strikteren Regulatorien kann die Komplexität schnell überhandnehmen.

Sensified hat sich darauf spezialisiert, Sie auf diesem Weg zu begleiten – von der Konzeption neuer E/E-Architekturen über die Implementierung hochsicherer OTA-Systeme bis hin zum Aufbau agiler DevOps-Prozesse und der Einhaltung aller relevanten Normen:

• Durchgängige Software- und Datenstrategie: Sensified zeigt Ihnen, wie Sie eine skalierbare HPC-Landschaft etablieren und gleichzeitig die Anforderungen von UNECE WP.29, ISO/SAE 21434 und ISO 26262 erfüllen.
• Vorsprung durch praxisnahe Expertise: Mit Blick auf typische Herausforderungen in der Fahrzeugentwicklung (Mixed-Criticality, KI-Validierung, Virtualisierung) erhalten Sie maßgeschneiderte Lösungen, die nachhaltig funktionieren.
• Agile Methoden und Compliance: Sensified vereint Schnelligkeit und Qualitätssicherung, sodass Sie trotz kurzer Innovationszyklen Sicherheit und Normkonformität gewährleisten.

Die kommenden 24 Monate werden in vielerlei Hinsicht richtungsweisend: High-Performance Computing im Fahrzeug, zunehmende Automatisierung und strengere Datenschutzvorgaben setzen die Branche unter Zugzwang. Wer sich frühzeitig auf diese Entwicklungen einstellt und mit starken Technologiepartnern wie Sensified zusammenarbeitet, sichert sich die besten Chancen, in diesem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein.

Unser Appell an Sie: Nutzen Sie die Chance, Ihre Organisation auf die softwaredefinierte Mobilität vorzubereiten, investieren Sie in umfassende Software- und Datenstrategien und suchen Sie sich Partner, die nicht nur auf dem Papier, sondern durch tiefgreifende technische Kompetenz überzeugen. Denn in der neuen Ära des Software-Defined Vehicle entscheidet die Qualität der Software darüber, ob Sie morgen noch an der Spitze des Marktes stehen.