Trusted Mobility

Wir unterstützen Sie dabei, die erhöhte Komplexität der Mobilität zu meistern und den Schlüsselfaktor Trust fest zu verankern.

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Hendrik Reese
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Warum der Mobilitätswandel Trust erfordert

Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und 5G werden unsere Mobilität tiefgreifend verändern. Fortschrittliche Mobilitätsformen und -services bergen viele Vorteile für die Gesellschaft. Zugleich müssen die Menschen mit komplexer Technologie umgehen lernen.

Für das Mobilitätsökosystem ist es bereits herausfordernd, einzelne neue Systeme zu etablieren. Umso schwieriger ist es, die wachsende Zahl an Teilsystemen im Verbund zu verknüpfen. Außerdem können dadurch neue Risiken entstehen.

Manche Anbieter haben neue Systeme teilweise zu früh eingeführt. Automatisierte oder autonome Fahrzeuge sind bekannte Beispiele, es kam zu Unfällen und Verletzten. Auch wegen solcher Ereignisse sind manche Menschen inzwischen weniger bereit, neue Mobilitätsformen zu akzeptieren. Hinzu kommen beispielsweise Mobilitätsservices, die Datenschutzstandards nicht einhalten.

„Der bevorstehende Mobilitätswandel wird Vieles verändern. Es ist daher unabdingbar, dass Anbieter das Vertrauen der späteren Nutzer:innen gewinnen. Insbesondere bei neuen Projekten sollten sie den wichtigen Aspekt ‚Trust‘ von Anfang an mitdenken. Denn nur wenn disruptive Technologien wirklich sicher sind und die Nutzenden ihnen vertrauen, können wir die Mobilität der Zukunft auf die Straße und die Schiene bringen.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Unsere Services im Überblick

Eine ausführliche Planung und zielgerichtete Strategie ist essenziell, um Trust und Akzeptanz zu schaffen.

Viele disruptive Anwendungsfälle und Services im Mobilitätsökosystem hängen davon ab, ob die Regulatoren autonome Fahrzeuge zulassen.

Erhöhte technologische Komplexität bedarf eines effizienten Managements, um Anwendungsfälle schnell marktreif zu bekommen.

Regulatorische Komplexitäten und die daraus resultierenden Unsicherheiten für Hersteller und Betreiber sind ein großes Hindernis.

Das Mobilitätsökosystem ist durch eine Vielzahl unterschiedlicher Stakeholder mit individuellen Interessen gekennzeichnet.

KI ist als Schlüsseltechnologie für viele Anwendungsfälle unabdingbar.

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KI ermöglicht viele innovative Mobilitätsanwendungen

Der Einsatz von KI kann unsere Mobilität sicherer, effizienter, komfortabler und umweltfreundlicher machen. Davon profitieren Nutzer:innen im Mobilitätsökosystem auf vielfältige Weise.

Autonome und vernetzte Fahrzeuge
Menschliches Fehlverhalten war dem Statistischen Bundesamt zufolge im Jahre 2020 die Hauptursache für 88,5 Prozent der tödlichen Verkehrsunfälle in Deutschland. Autonome und vernetzte Fahrzeuge haben ein enormes Potenzial, den Straßenverkehr sicherer zu machen. Sie können auch dazu beitragen, die Mobilität inklusiver und komfortabler zu gestalten.

Intelligente und vernetzte Infrastruktur
Eine digitalisierte Verkehrsinfrastruktur bietet viele neue Möglichkeiten: So können beispielsweise „intelligente“ Parkhäuser die Parkplatzsuche deutlich effizienter machen, während eine smarte Straßeninfrastruktur den Verkehrsfluss und auftretende Ereignisse fortlaufend nach definierten KPIs bewertet. Aufbauend auf den aufgenommenen Daten lassen sich Staus vermeiden und Verkehrsflüsse optimieren, weil das System Fahrzeuge beispielsweise automatisch umleitet.

Intelligente Steuerung
Auch das Flottenmanagement von ÖPNV- oder Logistikunternehmen kann von einer intelligenten Steuerung profitieren, um so effizienter und umweltfreundlicher zu wirtschaften. Auch für private Nutzer:innen bieten sich hier Vorteile: So können Besitzer:innen von Elektroautos ihre Fahrzeuge mit intelligenten Ladesystemen außerhalb der Stoßzeiten zu günstigeren Kosten laden und gleichzeitig das Stromnetz entlasten.

Intelligente Services
Intelligente Services in Form von Apps bieten den Nutzer:innen ein völlig neues und noch komfortableres Erlebnis. Sie ermöglichen einen optimierten Multi-Modal-Transport und berücksichtigen dabei individuelle Präferenzen.

Neben den hier skizzierten Anwendungen bietet KI viele weitere Einsatzmöglichkeiten.

Wofür wir stehen

Funktionsübergreifende Teams

Unsere Expert:innenteams sind stets individuell und bedarfsgerecht zusammengesetzt. Dadurch können sie ganz unterschiedliche Themen rund um Trusted Mobility gezielt angehen – von der strategischen Ausrichtung über regulatorische Assessments bis hin zur Unterstützung bei Entwicklung, Zulassung und Operationalisierung.

Technologische und Regulatorische Expertise

Aufgrund ihrer umfassenden technologischen und regulatorischen Expertise können unsere Expert:innen jeden Kunden marktorientiert auf strategischer und operativer Ebene unterstützen. Dadurch stellen wir den Erfolg ihres Mobilitätsvorhabens sicher.

Netzwerk und Thought Leadership

Wir verfügen über ein starkes Netzwerk mit relevanten Stakeholdern im Mobilitätsökosystem und bei der künstlichen Intelligenz (KI). Wir sind stets über die neuesten Entwicklungen detailliert informiert und gestalten sie mit.

Ganzheitliche Perspektive

Wir betrachten Mobilitätsprojekte aus einer ganzheitlichen Ende-zu-Ende-Perspektive. So können wir Komplexitäten und bestehende Risiken umfassend berücksichtigen: von der Ideenfindung über die Entwicklung und Operationalisierung bis hin zur Ausphasung.

Trust als entscheidender Faktor für eine schnelle Marktdurchdringung

Neue Chancen und Risiken

Technologien wie KI bieten fraglos viele neue Chancen für eine zukunftsgerichtete, umweltschonendere und nutzer:innenzentrierte Mobilität. Allerdings gehen wegen ihrer Eigenschaften mit den Technologien auch neue Risiken einher. Viele KI-Anwendungen nutzen beispielsweise die Methode des maschinellen Lernens: Hierbei entwickelt ein System ein Verhalten bzw. eine Entscheidungslogik, und zwar auf Basis historischer Trainingsdaten. Das kann dazu führen, dass Systeme sich in manchen Fällen in einer Art und Weise verhalten, die nicht erklärbar oder nicht robust ist.

KI-Systeme gelten in dem Maße als erklärbar, in dem Menschen nachvollziehen können, warum sie wie entscheiden und welche Vorhersagen sie treffen. Solche eine Nachvollziehbarkeit sicherzustellen, ist alles andere als trivial, weil die Systeme zumeist über Millionen bis Milliarden Parameter verfügen, die in komplexen Netzwerken miteinander verknüpft sind.

Die Robustheit von KI-Systemen bezieht sich auf die Fähigkeit, selbst unter unbekannten Bedingungen korrekt zu funktionieren, also generalisierbar zu sein. Ein autonomes Fahrzeug etwa, das die Entwickler beispielsweise lediglich mit Daten aus urbanen Zentren trainiert haben, sollte bei ausreichender Robustheit auch in ländlichen Gegenden sicher funktionieren. Das muss es auch, weil es im realen Straßenverkehr aufgrund von unzähligen unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern, Straßeneigenschaften und weiteren Faktoren extrem viele verschiedene Verkehrsszenarien gibt. Bei der Entwicklung ist es nicht möglich, alle denkbaren Szenarien zu berücksichtigen. Das bedeutet: Selbst wenn ein System lediglich für einen bestimmten Betriebsbereich entwickelt und zugelassen ist, muss es seine Grenzen trotzdem zuverlässig kennen und erkennen. Die Robustheit von KI ist deshalb zentral.

„Technische Herausforderungen, die damit zusammenhängen, ob KI-Systeme erklärbar und robust sind, können im schlimmsten Fall zu Unfällen und Personenschäden führen. Anbieter müssen alles tun, um diese Risiken zu minimieren.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Ohne Vertrauen keine Akzeptanz

Wenn Anbieter KI für viele Anwendungen nutzen und dadurch bestimmte Risiken entstehen, ist es gerade bei der Mobilität wichtig, dass Nutzer:innen den Anwendungen vertrauen können – zum Beispiel wenn manche KI-Systeme über einen hohen Autonomiegrad verfügen, die Entwickler:innen aber nicht in jedem Fall erklären können, warum die Systeme sich wie verhalten.

„Können Nutzende nicht verstehen, wie hochkomplexe autonome Systeme sich verhalten, ist es umso wichtiger, dass sie sich auf deren Sicherheit verlassen können. Nur so stellen Anbieter sicher, dass die Verkehrsteilnehmer:innen ihre Systeme auch akzeptieren und nutzen.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Unsere Anfang 2023 durchgeführte Studie zur Akzeptanz des autonomen Fahrens in Deutschland untermauern diese Aussage: Vertrauen spielt nicht nur aus Nutzer:innenperspektive eine wichtige Rolle, sondern aus der Perspektive aller Verkehrsteilnehmer. Wegen ihrer Vorbehalte gegenüber der Technologie besteht die deutsche Bevölkerung darauf, dass die Systeme sicher und transparent sind. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich Implikationen und Handlungsempfehlungen ableiten, die es erleichtern, Technologien erfolgreich einzuführen.
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Regulatorische Unsicherheiten verlangsamen die Operationalisierung von Anwendungsfällen

Das Mobilitätsökosystem ist bereits heute stark reguliert. Außerdem ist die derzeitige Regulierungslandschaft hoch dynamisch, weil die eingesetzten Technologien neuartig und disruptiv sind. Deshalb passen bestehende Anforderungen häufig nicht mehr oder sie weisen Lücken auf. Für die Hersteller und Anbieter bedeutet dies große Unsicherheiten. Gleichzeitig entstehen in diesem Kontext viele neue regulatorische Initiativen.    

Eine von ihnen ist beispielsweise der von der Europäischen Kommission vorgeschlagene EU AI Act. Er soll für alle Sektoren und KI-Arten gelten und sieht unter anderem vor, dass Anbieter und Regulatoren künftig sämtliche KI-Anwendungen anhand ihres Risikos bewerten müssen – egal ob autonomes Fahrzeug oder intelligente App. Entwickler müssen bei neuen Produkten deshalb teilweise umfangreiche zusätzliche Anforderungen erfüllen.

„Stets alle regulatorischen Anforderungen zu erfüllen und künftige Anforderungen zu antizipieren, ist hoch komplex. Passgenaue Governance- und Compliance-Systeme sind deshalb zentral für den Projekterfolg.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Neben allgemeinen Regularien sind künftige und sektorspezifische Anforderungen zu beachten. Wenn es darum geht, autonome Fahrzeuge zuzulassen und zu betreiben, ist etwa das Gesetz zum Autonomen Fahren und die Autonome-Fahrzeuge-Genehmigungs-und-Betriebs-Verordnung (AFGBV) zu nennen. Durch die Veröffentlichung dieser Rechtsakte in den Jahren 2021/2022 nimmt Deutschland eine Vorreiterstellung dabei ein, das autonome Fahren zu regulieren. Allerdings ergeben sich trotz Rechtsrahmen derzeit verschiedene Herausforderungen für Hersteller, die die Zulassung und somit die Markteinführung autonomer Fahrzeuge verzögern.

In unserem Whitepaper werfen wir einen Blick auf die derzeitigen Herausforderungen im  Zulassungsprozess für autonome Fahrzeuge und geben praktische Hinweise, wie Sie diese adressieren können.
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Interessen unterschiedlicher Stakeholder müssen effizient gemanagt werden

Das Mobilitätsökosystem besteht aus einer Vielzahl unterschiedlicher Stakeholder mit jeweils eigenen Interessen. Für Hersteller und Betreiber ist es von großer Bedeutung, diese Interessen zu kennen und sie bei der Planung sowie bei laufenden Projekten zu berücksichtigen. Auch wenn dies mit zusätzlichem Aufwand verbunden ist: Das Engagement zahlt sich langfristig aus, weil Anbieter und Stakeholder die immensen Herausforderungen des Mobilitätswandels letztlich nur gemeinsam lösen können.

„Hersteller und Anbieter fortschrittlicher Mobilitätsformen und -services sind Teil eines großen Mobilitätsökosystems mit vielen verschiedene Stakeholdern. Damit ein Projekt Erfolg hat, gilt es, individuelle Interessen miteinander abzugleichen.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Hersteller benötigen eine erweiterte Sicherheitsargumentationen für die KI-Zulassung

Bisherige Anforderungen, um klassische Systeme abzusichern, sind für komplexe KI-Anwendungen oftmals ungenügend. Das ist insbesondere am Beispiel des autonomen Fahrens erkennbar. Aktuelle Sicherheitsstandards in der Automobilindustrie – beispielsweise die ISO 21448 „Sicherheit der Sollfunktion” oder ISO 26262 „Funktionale Sicherheit” – berücksichtigen die von KI hervorgerufenen Risiken nur unzureichend oder überhaupt nicht. Entwicklung und sicherer Betrieb von KI-Systemen hängen aber unmittelbar mit den verwendeten Daten zusammen. Hersteller müssen hieraus neu entstehende Risiken deshalb gezielt adressieren.

„Die besonderen technischen Eigenschaften von KI sorgen dafür, dass Hersteller neuartige Risiken genau analysieren müssen. Dazu ist es notwendig, weitere Sicherheitsartefakte entlang des KI-Lebenszyklus anzufertigen, die insbesondere auch Risiken des datengetriebenen Entwicklungsprozesses berücksichtigen.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Unser Beitrag gibt Orientierung und erklärt, weshalb bestehende Sicherheitsstandards der Automobilindustrie ungenügend sind, welche Aspekte Hersteller für einen umfassenden Sicherheitsnachweis benötigen und wie mögliche KI-Sicherheitsartefakte aussehen können.
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Die Überprüfung von KI-Systemen bedarf einer dezidierten Qualitätssicherung

Die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten, ist sehr herausfordernd. Deshalb bedarf es neben einer erweiterten Sicherheitsargumentation auf Herstellerseite einer dezidierten Qualitätssicherung. Dazu gehören tiefgreifende Fachexpertise und spezifische Methoden. Solch eine Qualitätssicherung ist auch von der Gesellschaft erwünscht, um das Vertrauen in neue Technologien zu steigern: Dies unterstreichen die Ergebnisse unserer oben genannten Studie zur Akzeptanz des autonomen Fahrens in Deutschland.

Um genau diesem wichtigen Anliegen zu entsprechen, haben wir „CertifAi“ als Joint Venture von PwC, DEKRA und dem Innovationsfonds der Stadt Hamburg gegründet. CertifAi als internationaler Zertifizierungsanbieter wird künftig Hersteller dabei unterstützen, KI-Systeme bis zu einem finalen Reifegrad zu bringen und sie abschließend zu prüfen und zu zertifizieren. Das Leistungsangebot von CertifAi ergänzt so das Portfolio von PwC gezielt und ermöglicht es, verschiedene KI-Anwendungen sicher anzuwenden – nicht nur bei der Mobilität.

„Der tiefgreifende Wandel unserer Mobilität geht mit vielfältigen Herausforderungen einher. Diesen Herausforderungen müssen wir effizient begegnen – und das geht nur, wenn wir im Ökosystem zusammenarbeiten. Hersteller und Betreiber profitieren von zuverlässigen Partnern, die sie dabei unterstützen, den Schlüsselfaktor Trust von Beginn an zu berücksichtigen und so einen Beitrag zur Transformation der Mobilität leisten.”

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Die Zukunft der Mobilität ist da – Der Weg hin zur Genehmigung von autonomen Fahrzeugen (SAE Level 4)

Obwohl es in Deutschland bereits einen Rechtsrahmen für die Zulassung und den Betrieb autonomer Fahrzeuge (SAE Level 4) gibt, fällt es Herstellern derzeit noch schwer, entsprechende Anwendungsfälle in die Zulassung zu bringen. In unserem Whitepaper werfen wir deshalb einen Blick auf derzeitige Herausforderungen im Zulassungsprozess und geben Hinweise, wie diese adressiert werden können.

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Insights und Studien zu Trusted Mobility

„Der tiefgreifende Wandel unserer Mobilität geht mit vielfältigen Herausforderungen einher. Diesen Herausforderungen müssen wir effizient begegnen – und das geht nur, wenn wir im Ökosystem zusammenarbeiten. Hersteller und Betreiber profitieren von zuverlässigen Partnern, die sie dabei unterstützen, den Schlüsselfaktor Trust von Beginn an zu berücksichtigen und so einen Beitrag zur Transformation der Mobilität leisten.“

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