Trotz zweier tödlicher Unfälle mit (teil-)autonomen Autos in diesem Jahr arbeiten viele Unternehmen weiter an dem, was die meisten Experten für das Auto der Zukunft halten. Das Problem mit autonomen Fahrzeugen ist, dass sie nicht vollständig in einem Labor entwickelt werden können. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen basieren auf riesigen Datenmengen. Damit sich selbstfahrende Autos verbessern können, müssen sie auf öffentlichen Straßen getestet werden, um aus realen Situationen zu lernen.
Mehrere US-Bundesstaaten haben Programme aufgelegt, die es Unternehmen ermöglichen, ihre autonome Fahrtechnologie auf öffentlichen Straßen zu testen. Kalifornien, die Heimat der Tech-Elite des Silicon Valley, ist dabei ein offensichtlicher Vorreiter. Im Jahr 2017 legten autonome Testfahrzeuge mehr als eine halbe Million Meilen im Selbstfahrmodus auf kalifornischen Straßen zurück, wobei Waymo (das frühere Projekt für selbstfahrende Autos von Google) und Cruise (eine GM-Tochter) die fleißigsten Testfahrer waren.
Laut einer Quartz-Analyse von Daten aus den obligatorischen Berichten, die bei der DMV eingereicht wurden, tragen all diese Tests Früchte. Wie die folgende Grafik zeigt, war die Häufigkeit menschlicher Eingriffe, d.h. Situationen, in denen der menschliche Fahrer entschied oder gezwungen war, die Kontrolle zu übernehmen, in der zweiten Jahreshälfte deutlich geringer als in der ersten. So fuhren die Autos von Waymo in den ersten sechs Monaten des Jahres durchschnittlich 4.847 Meilen zwischen zwei menschlichen Eingriffen. Zwischen Juli und November mussten die Ersatzfahrer des Unternehmens nur alle 7.527 Meilen eingreifen.
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