Bundesstaaten schreiben Sensor-Checklisten in Selbstfahrgesetze. Die KI hinter dem Lenkrad ist das, was wirklich zählt.

Ein Gesetzentwurf aus New Jersey würde selbstfahrende Fahrzeuge verpflichten, LiDAR und Radar neben Kameras zu tragen, aber das Vorgabe bestimmter Hardware sagt den Aufsichtsbehörden nichts darüber aus, ob die KI, die das Auto tatsächlich steuert, gut ist.

Im gesamten US richtet die staatliche Regulierung autonomer Fahrzeuge auf das falsche Ziel. Die Bundesstaaten eilen, AV-Gesetze zu verabschieden, aber sie regulieren Hardware, nicht Sicherheit. Hardware versus Leistung ist die Unterscheidung, die darüber entscheidet, ob das nächste Jahrzehnt des autonomen Fahrens tatsächlich sicherer wird oder nur besser darin, eine Checkliste zu erfüllen, und die meisten Gesetzentwürfe, die derzeit in den Landesparlamenten diskutiert werden, verkennen diese Unterscheidung.

Das klarste Beispiel ist ein Gesetzentwurf aus New Jersey, der jede vollständig fahrerlose kommerzielle AV verpflichten würde, Kameras plus mindestens zwei weitere Sensortechnologien – in der Praxis Radar und LiDAR – mitzuführen, bevor sie im Bundesstaat kommerziell betrieben werden darf. New York arbeitet an einem ähnlichen Vorhaben, und andere Bundesstaaten beobachten dies aufmerksam. Nach dem Gesetzentwurf von New Jersey könnte ein Unternehmen alle Vorgaben erfüllen, ohne dass seine KI jemals gegen einen echten Fahrbenchmark getestet wird, während ein Unternehmen mit einer starken Sicherheitsbilanz völlig ausgeschlossen werden könnte, weil es eine andere Sensoranordnung wählt. Keiner der Gesetzentwürfe prüft, welcher Ansatz – nur Kameras oder Kameras plus LiDAR – tatsächlich sicherer fährt, was wirklich der einzige relevante Parameter ist.

Der Gesetzentwurf regelt, welche Sensoren ein Fahrzeug mitführt, nie jedoch, wie gut es fährt – und das ist der Fehler. Er kann ein gut trainiertes Modell nicht von einem schlecht trainierten unterscheiden, solange beide dieselben Ausrüstungsfelder abhaken, und er kann eine starke Sicherheitsbilanz nicht erkennen, wenn das Fahrzeug nicht die erforderlichen Teile trägt. Eine rein kamerabasiert Flotte, die jahrelangen unfallfreien öffentlichen Straßenbetrieb vorweisen kann, könnte vom Bundesstaat ausgeschlossen werden, während ein brandneuer Anbieter mit einem kompletten Sensorsatz und keinerlei Historie sofort starten könnte. Die Erfüllung der Hardware‑Anforderung sagt nichts darüber aus, ob die KI hinter dem Lenkrad gut ist oder ob das System sicher ist.

Bestehende Betreiber stehen vor demselben Problem unter dieser Vorgabe. Einige haben jahrelang autonome Fahrzeuge ohne vollständigen Sensorsatz auf öffentlichen Straßen betrieben, und das Gesetz würde sie trotzdem ausschließen, wodurch jahrelanger unfallfreier Betrieb verworfen würde. Außerdem fügt das Hinzufügen neuer Sensoren Latenz, und je mehr Eingaben die KI abgleichen muss, desto länger dauert die Entscheidungsfindung, und ein Fahrzeug, das sich im Verkehr bewegt, hat nicht immer diese Zeit zur Verfügung. Latenz ist die ultimative Beschränkung des autonomen Fahrens.

Sensoren sind Eingaben. Die KI entscheidet.

Mehr Sensoren machen ein Fahrzeug nicht automatisch sicherer, und weniger Sensoren machen es nicht automatisch riskanter. Was bestimmt, wie ein Fahrzeug fährt, sind die neuronalen Netze, die jede Eingabe in Echtzeit verarbeiten. Sicherheit wird von der KI bestimmt, nicht von den Sensoren.

LiDAR‑Systeme liefern der KI vorab gemessene Distanzdaten. Kamerabasierten Systeme lassen die KI Entfernung, Bewegung und Absicht selbst aus dem visuellen Input ableiten – genau wie Menschen. In beiden Fällen geben die Sensoren lediglich Informationen weiter, und die KI entscheidet, wie das Fahrzeug tatsächlich im Verkehr bewegt. Jahr für Jahr benötigt dieselbe KI weniger Sensoren, um die Straße zu verstehen, als im Vorjahr.

McKinsey sagt jetzt, dass autonomes Fahren immer stärker durch generative KI definiert wird, nicht durch die Sensoren auf dem Dach, und während die Modelle besser werden, benötigen sie im Laufe der Zeit weniger Unterstützung durch Hardware, nicht mehr. Eine Hardware‑Vorgabe verankert die heutige Technologie im Gesetz, egal wie viel intelligenter die dahinterstehende KI wird.

Das Ausmaß spricht bereits für diese Sichtweise. Die Verkäufe autonomer Fahrzeuge steigen rasant, wobei Tesla mit kamerabasiertem FSD kürzlich 1,5 Mio. Abonnenten erreichte. Das Fazit lautet, dass staatliche Gesetzgeber die KI‑Leistung bewerten sollten, nicht die Sensorlisten. Tesla, Volvo, XPeng und andere haben aus demselben Grund auf reine Kameras umgestellt. Der schwierige Teil beim autonomen Fahren ist nicht mehr, was ein Auto wahrnehmen kann, sondern was sein KI‑basiertes System verstehen kann, und das staatliche Recht hat das noch nicht aufgeholt.

Wer zahlt, wenn eine Hardware‑Vorgabe den Sicherheitsfall überholt?

Multisensor‑Systeme kosten weitaus mehr in Bau und Unterhalt als reine Kamerasysteme, vor allem wegen LiDAR‑Hardware, HD‑Kartenpflege und Cloud‑Konnektivität. Eine Hardware‑Vorgabe verkleinert den Pool an Unternehmen, die konkurrenzfähig sein können, und zwingt jedes selbstfahrende Fahrzeug, nicht nur Robotaxis, dieselbe teure Hardware mitzuführen, nur um die Qualifikation zu erhalten. 

Die Rechtfertigung dieser Kosten ist schwierig, da die Branche noch sehr jung ist. Trotz einiger Jahre und Milliarden Dollar Investitionen beschränken sich die meisten Einsätze noch auf eine Handvoll Städte mit festen, streng kontrollierten Routen. Die Prognosen des World Economic Forum besagen, dass bis 2035 große Robotaxi‑Flotten nur in 40 bis 80 Städten weltweit operieren werden, hauptsächlich in den USA und China. Das Aufhäufen staatlicher Hardware‑Regeln auf bereits unklarer Bundespolitik fügt ein weiteres Hindernis hinzu, bevor ein System die Chance hat, sich zu beweisen. Jeder Jahr, das mit Rechtsstreitigkeiten über Sensoranforderungen von Staat zu Staat verbracht wird, ist ein Jahr, das nicht dafür genutzt wird, zu beweisen, ob diese Fahrzeuge tatsächlich sicherer sind als die menschlichen Fahrer, die sie ersetzen sollen – und das ist der eigentliche Grund für ihre Testung.

Eine Hardware‑Vorgabe beantwortet die falsche Frage. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sichere Systeme schneller auf mehr Straßen zu skalieren, und die Vorgabe blockiert genau das, ohne die Sicherheitsanforderungen zu erhöhen.

Lassen Sie die Leistung die Messlatte setzen

Regulierungsbehörden sollte eine Messlatte festlegen, die jedes AV vor dem öffentlichen Straßenbetrieb überwinden muss, aber was sie messen sollten, nicht ob sie existieren sollte, ist die eigentliche Frage.

Nach der Einführung leistungsfähiger Edge‑Computing‑Systeme in autonomen Fahrzeugen hat die Branche bereits teure, einzweckige Hardware hinter sich gelassen und investiert zunehmend in die KI selbst. Die regulatorische Diskussion sollte dort ansetzen, wo die Technologie bereits steht.

Ein leistungsbasiertes Standard würde jeder Architektur – ob rein kamerabasiert oder multisensorisch – ermöglichen, sich anhand derselben realen Benchmarks, Unfallraten, Beinahe-Unfällen und Leistungen unter verschiedenen Wetter‑ und Verkehrsbedingungen zu beweisen. Es würde der Öffentlichkeit zudem etwas geben, das eine Sensor‑Checkliste niemals liefern kann, nämlich konkrete Beweise, nicht Annahmen, dass das Fahrzeug, das an einer roten Ampel neben ihnen hält, tatsächlich sicher ist.

Statt weiterer Gesetze, die bestimmen, welche Sensoren ein Auto mitführen muss, benötigt die Branche eine klare, öffentliche Messlatte dafür, wie gut das Auto leisten muss, und Regulierungsbehörden, die bereit sind, Ergebnisse – nicht von Anbietern vorgegebene Ausrüstungsliste – entscheiden zu lassen, wer die Anforderungen erfüllt.