Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Mobilität der Zukunft. Der Verkehr wird effizienter, sicherer und umweltfreundlicher und ermöglicht eine für jede Person verfügbare, flächendeckende, bedarfsgerechte und trotzdem kostengünstige Mobilität und Logistik. Durch zielgerichtete Erprobung in realen Testumgebungen und die Demonstration in der Öffentlichkeit unter Beteiligung aller Bürger wird die Sichtbarkeit für die Gesellschaft, Wirtschaft, Politik und Wissenschaft erhöht und somit eine Schaufensterwirkung erzielt. Nur durch ein solches Schaufensterprojekt wird frühzeitig Akzeptanz und Vertrauen geschaffen, adäquates Nutzungsverhalten realisiert und der gesellschaftliche Dialog gefördert. Zudem werden zusätzliche Handlungsfelder identifiziert, da heute längst nicht alle Fragestellungen aus Gesellschaft, Politik usw. bekannt sind und frühzeitig geklärt werden müssen.

Der innovative Ansatz des Vorhabens ist, einen Softwarestack mit Methoden der KI für autonomes Fahren und Logistik aufzubauen, welcher Methoden des Maschinellen Lernens verwendet, um die aktuelle Situation zu erfassen (Perzeption) und vorherzusehen (Prädiktion). Dieser kann auf unterschiedlichen Szenarien und Einsatzgebieten angewendet werden. Er ermöglicht es, Fahrzeuge mit eigener Intelligenz auszustatten und zusätzliche Fähigkeiten wie Planung und Überwachung umzusetzen. Mit Hilfe des innovativen Ansatzes der verteilten Intelligenz kann ein Fahrzeug seine eigene Perzeption in Bereiche erweitern, die es lokal nicht erfasst.

Die Digitalisierung der Infrastruktur für autonomes Fahren ist hierfür eines der Hauptziele des Projekts. Das ultimative Ziel besteht darin, die Daten von allen Infrastrukturkomponenten, -prozessen und -benutzern auf einer gemeinsamen digitalen Plattform verfügbar zu machen. Die Daten sind für KI- und Managementplattformen von entscheidender Bedeutung, um sichere autonome Fahrszenarien und koordinierte Interaktionen zwischen den Akteuren (d.h. Fahrern, Passagieren, Dienstleistern, Behörden) zu ermöglichen. Die Umsetzung der intelligenten Lösung erfolgt auf drei Ebenen: Digitalisierung der Infrastruktur, KI-fähige intelligente Prozesse und eine globale digitale Plattform mit zugehörigen Werkzeugen. Jede Ebene des somit zu entwickelnden Softwarestacks muss die heterogenen und domänenübergreifenden Technologien berücksichtigen, die das automatisierte und vernetzte Fahren und die Interaktion zwischen den Stakeholdern unterstützen. Daten unterschiedlicher Granularität, KI-Modelle und Services sollen so bereitgestellt werden können, sodass die Etablierung neuer Geschäftsmodelle und Ökosysteme begünstigt wird. Damit soll der Grundstein für Plattformökonomie in der Mobilität gelegt werden.