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Elektrische Träume: Die Rolle der KI bei der Gestaltung der Zukunft der E-Mobilität

Künstliche Intelligenz ist weit mehr als nur ein Handlungselement in unseren Lieblings-Science-Fiction-Filmen, von "Terminator" bis "Ex Machina". Sie ist die neue Normalität - eine Realität, in der wir derzeit leben und auf die wir uns schnell zubewegen - und die E-Mobilitätsbranche ist da keine Ausnahme.

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Elektrische Träume: Die Rolle der KI bei der Gestaltung der Zukunft der E-Mobilität

Künstliche Intelligenz ist weit mehr als nur ein Handlungselement in unseren Lieblings-Science-Fiction-Filmen, von "Terminator" bis "Ex Machina". Sie ist die neue Normalität - eine Realität, in der wir derzeit leben und auf die wir uns schnell zubewegen - und die E-Mobilitätsbranche ist da keine Ausnahme.

Lavinia Aparaschivei
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| Content Manager

In Brief

Ganz gleich, ob die KI nur eine vorübergehende Erscheinung ist oder ob sie sich durchsetzen wird, eines ist sicher: Die Elektromobilität durchläuft einen massiven Wandel, der auf die Integration von KI in ihre Infrastruktur zurückzuführen ist. Die Welt macht nicht nur exponentielle Sprünge bei der Einführung von Elektrofahrzeugen, sondern aufgrund dieser Nachfrage muss sich alles von der EV-Infrastruktur bis hin zu den städtischen Stromnetzen in gleichem, wenn nicht sogar höherem Tempo weiterentwickeln.

Während wir endlos darüber debattieren können, ob Grimes mit seinem Glauben an technischen Determinismus Recht hat, werden wir darüber sprechen, wie KI die E-Mobilitätsbranche und ihre Wettbewerbslandschaft umgestaltet, da sie Prozesse rationalisiert und für die Bedürfnisse der Nutzer optimiert, während sie die Investitionsrendite maximiert. Lassen Sie uns eintauchen!

Reden wir über das Geschäft: Die Zahlen hinter der zunehmenden Akzeptanz von E-Fahrzeugen

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Lassen Sie uns zunächst kurz untersuchen, warum die Verbreitung von Elektrofahrzeugen so schnell wächst. Ein wichtiger Faktor ist die nachhaltige Unterstützung durch die Politik, die die öffentlichen Ausgaben für Subventionen und Anreize für Elektrofahrzeuge drastisch erhöht hat. Allein Deutschland hat im Rahmen seines Umweltbonus-Programms rund 10 Milliarden Euro für die Förderung von Elektrofahrzeugen bereitgestellt – eine Zahl, die sich im Vergleich zu den rund 3,4 Milliarden Euro des Vorjahres verdreifacht hat. Darüber hinaus haben sich immer mehr Länder verpflichtet, Verbrennungsmotoren schrittweise abzuschaffen oder sich ehrgeizige Ziele für die Elektrifizierung von Fahrzeugen in den kommenden Jahrzehnten zu setzen.

Da im Jahr 2024 zehnmal mehr neue Elektroauto-Modelle (mehr als 500!) als im Jahr 2020 verfügbar sein werden, hat sich der Attraktivitätsfaktor für die Verbraucher erhöht. Dieser beträchtliche Anstieg wird durch einen Produktionsanstieg sowohl bei neuen Marktteilnehmern als auch bei etablierten Automobilherstellern vorangetrieben, die ihr Angebot an Elektrofahrzeugen erweitern, um nicht nur die wachsende Verbrauchernachfrage zu befriedigen, sondern auch die strengen gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen – die Europäische Union hat bekanntlich das Ende des Verkaufs von CO2-emittierenden Autos bis 2035 vorgeschrieben. Ein Paradebeispiel ist einer unserer Partner, die BMW Group, die angekündigt hat, ab Ende 2027 ausschließlich rein elektrische Modelle zu produzieren.

Sprechen wir über die Auswirkungen: Die Auswirkungen der zunehmenden Verbreitung von Elektrofahrzeugen

Wir haben zwei Worte für Sie: Zukunftsstädte. Da der Markt für E-Fahrzeuge und die Akzeptanz von E-Fahrzeugen weiter zunehmen, wird auch die Nachfrage nach Strom und der entsprechenden Infrastruktur steigen müssen. Und er wird erheblich wachsen. Es wird erwartet, dass die Zahl der öffentlichen Ladepunkte in Europa von etwa 375.000 im Jahr 2021 auf rund 2,4 Millionen im Jahr 2030 steigen wird. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, muss sich die Installationsrate öffentlicher Ladestationen vervierfachen, so dass zwischen 2024 und 2030 etwa 6.000 neue öffentliche Ladepunkte pro Woche benötigt werden.

Das Rennen um die Nadel im Heuhaufen

6.000 neue Ladepunkte pro Woche sollten die Entscheidung über ihre Platzierung leicht machen, oder? Stellen Sie sie einfach überall auf…? Es ist ein bisschen komplizierter als das. Derzeit ist die Identifizierung und Qualifizierung eines Standorts eine komplexe und von Menschen abhängige Aufgabe. Die Bewertung jedes einzelnen Standorts kann bis zu einer Woche dauern. Der hohe Kapitalbedarf und die langfristigen Investitionsverpflichtungen, die mit dem Bau und Betrieb von Ladestationen verbunden sind, geben verständlicherweise Anlass zur Sorge über das Risiko einer Fehlallokation von Kapital oder einer übermäßigen Anzahl von Hochleistungs-Ladestationen an ungeeigneten Standorten. Bei so vielen Faktoren, die zu berücksichtigen sind, ist es nicht leicht, das Richtige zu tun.

Außerdem ist es nicht schwer, sich vorzustellen, wie dies einen enormen Druck auf die Energieerzeugung, -verteilung, -übertragung und den Handel ausüben wird.

Die Chance der KI

Das heißt natürlich, wenn alles so bleibt, wie es ist. All diese Facetten der Energiewirtschaft können durch ein besseres Datenmanagement optimiert werden, was uns zur Digitalisierung, zu Big Data und schließlich zu KI führt. Alle Wege führen nach Rom. So kann die KI eine entscheidende Rolle dabei spielen, mehr und mehr Menschen zu überzeugen, E-Fahrzeuge zu nutzen. Und wenn wir einen Blick hinter die Kulissen werfen, kann sie einen enormen Beitrag zum schnellen Ausbau, zur Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit von E-Ladenetzen leisten.

Laut dem Weißbuch des Weltwirtschaftsforums mit dem Titel “Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition” (Künstliche Intelligenz nutzen, um die Energiewende zu beschleunigen) hat KI ein enormes Potenzial zur Unterstützung und Beschleunigung einer zuverlässigen und kostengünstigen Energiewende. Die möglichen Anwendungen reichen von der Optimierung und effizienten Integration variabler erneuerbarer Energieressourcen in das Stromnetz über die Unterstützung eines proaktiven und autonomen Stromverteilungssystems bis hin zur Erschließung neuer Einnahmequellen für nachfrageseitige Flexibilität. Die meisten von uns brauchen keinen Anstoß um die Auswirkungen und Vorteile der KI in der Elektromobilität zu verstehen, aber der Stempel des Weltwirtschaftsforums ist die Kirsche auf dem Sahnehäubchen.

Wie Genau ist KI die Geheime Soße in der E-Mobilität?

1. KI kann Ihnen alles über die Gewohnheiten der Nutzer von Elektrofahrzeugen sagen: Gegenwart und Zukunft

Jetzt haben wir wirklich eine Seite aus einem dystopischen Roman herausgerissen. Autofahrer haben einzigartige Eigenschaften, Muster und Vorlieben, wie und wann sie ihre Fahrzeuge aufladen. KI kann diese Lademuster und Vorlieben vorhersagen und als Ergebnis personalisierte Empfehlungen und Anreize anbieten.

Geht man noch einen Schritt weiter, kann KI genaue Vorhersagen über das Ladeverhalten und die Anforderungen künftiger Nutzer machen und so den Betreibern von Ladestationen helfen, ihre Geschäftsstrategien und Ressourcen zu optimieren. Die Gewinne können maximiert werden, die Energie kann besser verwaltet werden (was natürlich gut für die Umwelt ist), und den Fahrern wird ein optimales Nutzererlebnis geboten. Es ist eine Win-Win-Win-Situation.

Ein entscheidender Aspekt dabei ist, dass die UX den Erwartungen der Fahrer entspricht und gleichzeitig nahtlos und benutzerfreundlich ist. Unsere umfassenden Tests können alle Schwachstellen identifizieren, wie dies bei einigen der größten Energieversorger in Deutschland bei der Optimierung ihrer Lade-Apps der Fall war. Dies kann Millionen von Menschen erheblich beeinflussen, indem es die Einführung von Elektrofahrzeugen erleichtert.

2. KI kann die Lücken in der Verfügbarkeit von Ladestationen schließen

Aufbauend auf dem obigen Punkt können Betreiber durch die Vorhersage des Ladebedarfs der Fahrer sicherstellen, dass ihre Ladestationen dann und dort verfügbar sind, wo sie am meisten gebraucht werden. Mit fortschrittlichen Analysen, Vorhersagemodellen und der Möglichkeit, aus verschiedenen Solvern auszuwählen, können diese intelligenten Lösungen die Gestaltung und Verteilung von Ladenetzwerken optimieren, indem sie sich auf Parameter wie Budget, Ladedichte, Bevölkerungsdichte und POI-Abdeckung konzentrieren. Auf diese Weise wird ein Prozess, der bis zu einer Woche dauern kann, zu einer Sache von Minuten und verwandelt eine potenzielle finanzielle Verschwendung in eine Energie-Goldmine.

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Stellen Sie sicher, dass alle Komponenten des Ladesystems für Ihre Nutzer reibungslos zusammenarbeiten. Hier erfahren Sie, wie wir das für Tausende von Menschen in Deutschland erreicht haben.

Vollständigen Anwendungsfall lesen

3. KI kann Schäden bei Unfällen besser einschätzen

Unfälle passieren auch den Besten von uns, aber die meisten Autofahrer haben schon einmal die Frustration erlebt, nach einem kleinen Unfall einen Versicherungsanspruch geltend zu machen. Doch technologische Anwendungen in der Versicherungsbranche, auch Insurtech genannt, basieren auf den Deep-Learning-Fähigkeiten der KI, die es Autofahrern ermöglichen, mit Hilfe einer einfachen App ihre eigenen Schadensbewertungen einzureichen; die Risikobewertungen wiederum werden auf der Grundlage von Risikofaktoren analysiert, die aus Big Data herausgefiltert werden. Et voilà!

Die Vorteile von KI in der BFSI-Branche haben wir in unserer jüngsten Artikelserie FinTech Frontiers eingehend erörtert. Wenn Sie also mehr erfahren möchten, können Sie hier.

4. KI kann die Routenplanung optimieren. Keine Reichweitenangst mehr

Reichweitenangst ist so real wie Verkehrsrowdytum. Niemand möchte mitten im Nirgendwo ohne Ladung festsitzen. Die Reichweitenangst ist einer der Hauptgründe, die Menschen davon abhalten, auf Elektroautos umzusteigen, und man kann mit Fug und Recht behaupten, dass sie die Masseneinführung von Elektroautos immer noch verzögert.

Hier kommt KI ins Spiel. KI-Algorithmen können den Stromverbrauch von Fahrzeugen optimieren, indem sie die Geschwindigkeit, Beschleunigung und Abbremsung anpassen, um die Reichweite zu maximieren und den Stromverbrauch so effizient wie möglich zu gestalten. Durch die effektive Analyse von Verkehrsbedingungen, Straßenneigungen, Ladezeiten und Ladestationen für Elektrofahrzeuge minimieren diese futuristischen Lösungen den Batterieverbrauch und erhöhen die Reichweite, so dass jeder Fahrer sein Ziel erreicht.

5. KI kann eine perfekte Verbindung zwischen Fahrzeug und Netz schaffen

Darüber hinaus kann KI auch bei der Verwaltung des Energieverbrauchs und der Interaktion mit Stromnetzen eingesetzt werden. Durch den Einsatz von KI in der Vehicle-to-Grid (V2G)-Technologie können Fahrzeuge als Energiespeicher fungieren und in Spitzenzeiten überschüssigen Strom in das Netz zurückspeisen.

Diese KI-Algorithmen optimieren die Ladepläne und sorgen für Netzstabilität und -effizienz. Damit werden Elektrofahrzeuge von reinen Transportmitteln zu aktiven Akteuren in einem intelligenteren, saubereren Energie-Ökosystem. Beeindruckt?

Diese wunderbare Verbindung könnte einen bedeutenden Schritt hin zu nachhaltigeren Energiepraktiken, zur Senkung der Energiekosten, zur verstärkten Nutzung erneuerbarer Ressourcen und zur Förderung umweltfreundlicher Verkehrsmittel darstellen. Dies zeigt das transformative Potenzial der KI bei der Förderung einer vernetzteren und nachhaltigeren Zukunft, in der E-Fahrzeuge eine doppelte Rolle spielen, die Automobil- und Energiebranche revolutionieren und letztlich das Leben in den Städten verändern.

Zukunftsstädte

Es ist schon komisch, dass wir zuerst über Autos gesprochen haben und jetzt dazu übergehen, wie der Lebensunterhalt von Millionen von Menschen durch E-Fahrzeuge beeinflusst wird. Es ist kein so großer Sprung, wie Sie vielleicht denken.

Wir konzentrieren uns nicht mehr nur auf Ladenetze, sondern stellen uns selbstfahrende E-Fahrzeuge vor, die in eine intelligente Stadtinfrastruktur integriert sind und personalisierte Fahrten mit optimierter Temperatur, Beleuchtung und Musik bieten. Diese KI-gesteuerten E-Fahrzeuge versprechen nicht nur, unser Reiseerlebnis zu verbessern, sondern auch das Verkehrsmanagement ganzer Städte zu verbessern, Unfälle zu reduzieren, die Umweltverschmutzung in den Städten zu verringern und die Emissionen deutlich zu senken. Diese Vision einer nicht allzu fernen Zukunft erstreckt sich auf eine harmonische Beziehung zwischen Technologie und Umwelt, in der E-Fahrzeuge einen Trend zur De-Urbanisierung einleiten, da autonome Fahrzeuge eine billigere, schnellere und sicherere Art des Pendelns bieten.

Wir erleben den Aufstieg von Mobility-as-a-Service (MaaS), der es den Nutzern ermöglicht, Fahrten mit verschiedenen Verkehrsmitteln schnell zu planen, indem sie Fahrten über persönliche Geräte buchen, verwalten und bezahlen. Die Integration von KI-basierten Algorithmen könnte autonome Fahrzeugflotten optimieren, überwachen und koordinieren und gleichzeitig hyper-personalisierte Optionen für einzelne Nutzer anbieten.

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Das beste User Experience Design erreicht man, indem man sich in die Köpfe der Benutzer hineinversetzt. Sie können keine Gedanken lesen, aber mit Tests müssen Sie das auch nicht. Hören Sie auf zu raten, fangen Sie an zu testen!

Finden Sie heraus, wie

MaaS-Schnittstellen werden das Fenster zu diesen neuen Gewohnheiten der Pendler, die die Zukunft der Städte umgestalten werden. Sie müssen mit den Nutzern auf eine Weise interagieren, die sie so zugänglich und anpassungsfähig wie möglich macht. In diesem Zusammenhang ist das Testen dieser Softwarelösungen von entscheidender Bedeutung, da ihre Einführung eine neue Ära des barrierefreien Verkehrs einläuten könnte.

Zukunftsaussichten

Wir haben gesehen, dass führende Unternehmen wie Apple die Entwicklung von selbstfahrenden Autos mit KI als Kernstück aggressiv vorantreiben. Auch wenn ihr EV-Projekt, das intern den Spitznamen “Project Titan” trägt, vor kurzem eingestellt wurde, bedeutet dies nicht, dass EVs nicht die Zukunft sind. Es ist lediglich ein Beweis für die Tatsache, dass Apples Ambitionen einfach über seine Möglichkeiten hinausgingen. “Wenn man sich die zukünftigen Initiativen von Apple ansieht, war das Autoprojekt immer das am weitesten hergeholte für Apple. Das liegt einfach nicht in ihrem Ruderhaus”, sagt Dan Morgan, ein Senior Portfolio Manager bei Apple.

Apples anfängliche Investition in diese Technologie spiegelt den allgemeinen Trend in der Branche wider, modernste künstliche Intelligenz zu integrieren, um die Fahrzeugsicherheit, die Energieeffizienz und – was Apple besonders auszeichnet – die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Bei diesen Bemühungen ging es nicht nur darum, ein weiteres Auto zu entwickeln, sondern das gesamte Konzept von Mobilität und Transport neu zu definieren, indem Fahrzeuge geschaffen werden, die nicht nur selbständig navigieren, sondern auch in der Lage sind, zu lernen und sich an die Vorlieben und Bedürfnisse des Fahrers anzupassen und so ein personalisiertes Fahrerlebnis zu bieten. Dies kann eines der größten Unterscheidungsmerkmale auf dem Markt für E-Mobilitätsunternehmen werden. Den Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen bedeutet, ihm genau das zu bieten, was er braucht, und zwar auf die Art und Weise, wie er es braucht. Da es keinen zweiten ersten Eindruck gibt, ist es wichtiger denn je, sicherzustellen, dass Ihre UX alle Kriterien erfüllt.

Mit der weiteren Entwicklung dieser Technologien ist ein deutlicher Wandel in der E-Mobilitätslandschaft zu erwarten, der zu einer Zukunft führt, in der Autos so intelligent, persönlich und reaktionsschnell sind wie die Geräte, die wir in unserem täglichen Leben nutzen.

Von verbesserter Sicherheit und Effizienz über personalisierte Erlebnisse bis hin zu einer nachhaltigen Zukunft: KI in Elektrofahrzeugen ist ein Sprung in eine neue Ära intelligenter, umweltfreundlicher und vernetzter Mobilität. Elektrofahrzeuge haben das Potenzial, zu einem integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens zu werden und nicht nur die Art und Weise zu verändern, wie wir reisen, sondern auch, wie wir leben, arbeiten und mit unseren urbanen Landschaften interagieren, um eine Ära intelligenter, sauberer und nachhaltiger Städte einzuläuten. Die Frage ist nun: Sind Sie bereit?



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