
Robotik · Robotaxis
Die fahrerlose Meile ist jetzt ein Geschäft
Zwanzig Jahre nachdem ein Stanford-Auto allein die Mojave durchquert hat, fahren zahlende Fahrgäste in immer mehr Städten ohne Fahrer. Die Technik ist nicht mehr die Frage. Die Stückkosten sind es geworden.
Die DARPA Grand Challenge endete 2004 damit, dass jedes Fahrzeug scheiterte, das beste nach elf Kilometern. Ein Jahr später beendeten fünf Autos einen 212 Kilometer langen Wüstenkurs. Dieser Sprung, von völligem Versagen zu selbstverständlichem Erfolg in zwölf Monaten, lehrte das Feld etwas, das es danach wieder verlernen musste: die letzten Prozent des Fahrens dauern weit länger als die ersten neunzig.
Was zwei Jahrzehnte gebraucht hat
Auf einem abgesperrten Wüstenkurs zu fahren ist ein Navigationsproblem. In einer Stadt zu fahren ist ein Vorhersageproblem. Das Auto muss raten, was ein Radfahrer tun wird, ob die Person am Bordstein es gesehen hat, ob der Lieferwagen in zweiter Reihe gleich losfährt und was der Mensch hinter ihm duldet. Nichts davon löst bessere Sensorik allein.
Drei Entwicklungen haben die Branche über die Linie gebracht. Maschinelles Lernen ersetzte handgeschriebene Regeln für Vorhersage und Planung. Sensorkosten fielen um mehr als eine Größenordnung, besonders bei Lidar. Und die Betreiber lernten, eng zu starten, indem sie ein einziges Betriebsgebiet intensiv kartieren statt allgemeines Fahren zu versuchen.
Der Sensorstreit, kurz
Ein Lager nutzt Kameras, Radar und Lidar und baut eine genaue Vorabkarte des Betriebsgebiets. Das Argument ist Redundanz: Lidar misst Entfernung direkt und arbeitet im Dunkeln, das System hängt also nicht davon ab, Tiefe aus Bildern zu erschließen. Der Preis sind Hardware und Kartieraufwand.
Das andere Lager nutzt nur Kameras und argumentiert, dass Menschen mit zwei Augen fahren, dass ein auf genug Daten trainiertes Sehsystem sie übertreffen wird und dass alles, was eine Vorabkarte braucht, nicht auf jede Straße wachsen kann. Der Preis ist, dass alles davon abhängt, dass ein einziger Sinneskanal recht behält.
Die ehrliche Zusammenfassung für 2026 lautet: Das Lidar-Lager hat mehr fahrerlose Kilometer auf öffentlichen Straßen, und das Kamera-Lager hat eine billigere Stückliste und eine weit größere Flotte, die Daten sammelt. Beides kann stimmen, und die Frage, welcher Weg gewinnt, ist eine Frage nach Kostenkurven, nicht nach Physik.
Die Rechnung, die wirklich entscheidet
Ein Robotaxi ersetzt einen Lohn durch Kapital und Betreuung. Kapital sind Fahrzeug, Sensorik und Abschreibung. Betreuung sind Fernhelfer, Reinigung, Laden, Depots, Wartung und Versicherung. Das Erste fällt schnell. Das Zweite ist der Grund, warum Rentabilität langsamer kommt, als es aussieht.
Achten Sie auf das Verhältnis von Fernhelfern zu Fahrzeugen. Ein Dienst mit einem Helfer je fünfzig Autos hat eine andere Kostenstruktur als einer mit einem je drei, und die Firmen veröffentlichen diese Zahl meist nicht. Achten Sie auch auf die Auslastung: ein Taxi verdient nur, solange es besetzt ist, und eine Flotte, die für den Freitagabend ausgelegt ist, steht am Dienstagmorgen herum.
Die Versicherung ist die leise Größe. Fahrerlose Flotten haben bisher geringere Schadensquoten je Kilometer gemeldet als menschliche Fahrer in denselben Gebieten, und das wiegt für eine Bilanz mehr als jede Vorführung. Ein einzelner schwerer Vorfall mit klarem Verschulden kann einen Dienst allerdings monatelang stilllegen, und eine Pause kostet Erlös bei einem Fahrzeug, das weiter an Wert verliert.
Was es mit Städten macht
Die optimistische Erzählung ist: weniger parkende Autos, weniger Unfälle und Beweglichkeit für Menschen, die nicht fahren können. Die pessimistische ist: mehr Leerfahrten, denn ein Auto ohne Fahrer hat keinen Grund zu parken und jeden Grund zu kreisen. Beides tritt ein, und was überwiegt, hängt an Straßenbepreisung und Bordsteinregeln, nicht an der Technik.
Die Beschäftigung von Fahrern ist die andere Frage. Der Übergang ist langsamer, als Schlagzeilen nahelegen, denn die Fahrzeuge konzentrieren sich auf wenige dichte, gut kartierte, warme, sonnige Städte, und zum Fahrberuf gehören Beladen, Helfen und der Umgang mit Ausnahmen.
Worauf zu achten ist
Achten Sie auf den ersten Betreiber, der Kosten je Fahrzeugkilometer ehrlich veröffentlicht. Achten Sie auf Betrieb in einer Stadt mit echtem Winter. Und achten Sie auf die Versicherungsmeldungen, in denen mehr Wahrheit über Sicherheit steht als in jeder Pressemitteilung.
Fragen, die Leser stellen
Sind Robotaxis sicherer als menschliche Fahrer?
Veröffentlichte Daten der Betreiber zeigen weniger Personenschäden je Kilometer als menschliche Vergleichswerte in denselben Gebieten. Der Vergleich ist unvollkommen, weil die Gebiete ausgewählt sind und das Wetter meist gut ist, aber die Richtung war bisher beständig.
Warum fährt in meiner Stadt keines?
Die meisten Starts brauchen genaue Kartierung, ein Depot, ein Fernhelferteam, eine Genehmigung und Wetter, das das System beherrscht. Städte, die kalt, nass, hügelig oder verwaltungsseitig langsam sind, kommen später.
Kommt ein Robotaxi mit Schnee zurecht?
Manche Systeme fahren bei leichtem Schnee. Starker Schnee verdeckt Fahrbahnmarkierungen, verändert die Reibung und blendet Sensoren und bleibt eine der schwersten offenen Bedingungen.
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