{"id":11775,"date":"2025-06-16T23:47:19","date_gmt":"2025-06-16T21:47:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/?p=11775"},"modified":"2025-08-04T19:55:57","modified_gmt":"2025-08-04T17:55:57","slug":"waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/","title":{"rendered":"Leistung ist berechenbar: Waymo untersucht Skalierungsgesetze im autonomen Fahren"},"content":{"rendered":"<div class=\"ccfic\"><span class=\"ccfic-text\">Illustration: Sora AI<\/span><\/div>\n<h2>Mehr Daten, mehr Rechenleistung, bessere Ergebnisse \u2013 was in der KI-Forschung l\u00e4ngst als Gesetz gilt und irgendwie auch ein wenig nach &#8222;Captain Obvious&#8220; klingt, war f\u00fcr die Entwicklung autonomer Fahrsysteme bislang nicht im selben Ma\u00dfe belegt. In einem aktuellen Blogbeitrag hat Waymo, die auf Robotaxis spezialisierte Tochter von Alphabet, nun erstmals detaillierte Ergebnisse ver\u00f6ffentlicht, die belegen: Auch im autonomen Fahren lassen sich Skalierungseffekte systematisch nachweisen \u2013 und zwar sowohl beim Training der KI als auch beim Einsatz im realen Stra\u00dfenverkehr.<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2506.08228\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Waymo st\u00fctzt sich bei seiner Studie <\/a>auf einen umfangreichen Datensatz aus realen Fahrten: \u00dcber 500.000 Stunden autonomer Fahrbetrieb flossen in die Untersuchung ein, ein Umfang, der weit \u00fcber die Gr\u00f6\u00dfenordnung akademischer Studien hinausgeht. Ziel der Studie war es, herauszufinden, wie sich die Leistungsf\u00e4higkeit der KI in verschiedenen Teilbereichen ver\u00e4ndert, wenn man entweder die Datenmenge, die Rechenkapazit\u00e4t oder die Modellgr\u00f6\u00dfe erh\u00f6ht.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalt<\/p>\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a1448506cd56\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a1448506cd56\"  aria-label=\"Toggle\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/#Drei_Bereiche_im_Fokus_Training_Datenmenge_und_Echtzeitverarbeitung\" >Drei Bereiche im Fokus: Training, Datenmenge und Echtzeitverarbeitung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/#Planbarkeit_als_zentrales_Ergebnis\" >Planbarkeit als zentrales Ergebnis<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/#Mehr_Rechenleistung_im_Fahrzeug_verbessert_die_Ergebnisse\" >Mehr Rechenleistung im Fahrzeug verbessert die Ergebnisse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/#Skalierungsgesetze_im_autonomen_Fahren_keine_Selbstverstaendlichkeit\" >Skalierungsgesetze im autonomen Fahren: keine Selbstverst\u00e4ndlichkeit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/waymo-untersucht-skalierungsgesetze-im-autonomen-fahren\/#Bedeutung_fuer_die_Branche_noch_offen\" >Bedeutung f\u00fcr die Branche noch offen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Drei_Bereiche_im_Fokus_Training_Datenmenge_und_Echtzeitverarbeitung\"><\/span>Drei Bereiche im Fokus: Training, Datenmenge und Echtzeitverarbeitung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Untersucht wurden drei zentrale Stellschrauben: Erstens die <strong>Rechenleistung<\/strong> beim Training der KI (\u201eTrain Compute\u201c), zweitens die <strong>Gr\u00f6\u00dfe des genutzten Datensatzes<\/strong> und drittens die verf\u00fcgbare <strong>Rechenleistung<\/strong> bei der Echtzeitverarbeitung im Fahrzeug selbst (\u201eInference Compute\u201c). Dabei standen zwei Hauptfunktionen im Mittelpunkt: die F\u00e4higkeit, <strong>Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer<\/strong> korrekt vorherzusagen (\u201eMotion Forecasting\u201c) und das darauf aufbauende <strong>Planungsverhalten des Fahrzeugs<\/strong> (\u201ePlanning\u201c).<\/p>\n<p>Die Ergebnisse deuten auf einen durchweg positiven Skalierungseffekt hin. Wie Waymo berichtet, lie\u00dfen sich f\u00fcr alle drei Parameter klare Zusammenh\u00e4nge zwischen dem Ressourceneinsatz und der Modellleistung nachweisen \u2013 in Form sogenannter \u201ePower Laws\u201c, also mathematisch vorhersehbarer Leistungskurven. Mit jeder Verdopplung von Datenmenge oder Rechenleistung verbessern sich demnach die zentralen F\u00e4higkeiten der Modelle messbar.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Planbarkeit_als_zentrales_Ergebnis\"><\/span>Planbarkeit als zentrales Ergebnis<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nun mag es nicht besonders \u00fcberraschend klingen, dass mehr Daten und mehr Rechenleistung zu besseren Ergebnissen f\u00fchren. Es geht aber in dieser Untersuchung vor allem um die Planbarkeit. Besonders betont wird von Waymo die Tatsache, dass diese Leistungssteigerungen nicht zuf\u00e4llig oder sprunghaft verlaufen, sondern in berechenbaren Mustern. Damit lie\u00dfe sich der technische Fortschritt im Bereich autonomer Systeme k\u00fcnftig besser kalkulieren. Wenn etwa bekannt sei, wie viel zus\u00e4tzliche Rechenleistung n\u00f6tig sei, um eine bestimmte Fehlerrate zu reduzieren, k\u00f6nnten Entwickler, Projektverantwortliche und Unternehmen ihre Ressourcen gezielter einsetzen.<\/p>\n<p>Im <a href=\"https:\/\/waymo.com\/blog\/2025\/06\/scaling-laws-in-autonomous-driving?utm_source=tldrai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Blogartikel<\/a> ist von einer \u201eLandkarte f\u00fcr die Modellentwicklung\u201c die Rede, die sich aus diesen Erkenntnissen ableiten lasse. Die Formulierungen deuten an, dass Waymo k\u00fcnftig auf eine noch datenintensivere Weiterentwicklung seiner Systeme setzt \u2013 eine Strategie, die hohe Investitionen in Hardware, Infrastruktur und Datensammlung erfordert, aber nach eigener Aussage zu einer signifikant besseren Leistung f\u00fchren kann.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Mehr_Rechenleistung_im_Fahrzeug_verbessert_die_Ergebnisse\"><\/span>Mehr Rechenleistung im Fahrzeug verbessert die Ergebnisse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Ein weiteres Ergebnis der Untersuchung betrifft die sogenannte Inferenzphase \u2013 also die Ausf\u00fchrung der KI im laufenden Fahrzeugbetrieb. Auch hier zeigt sich laut Waymo, dass zus\u00e4tzliche Rechenkapazit\u00e4t unmittelbare Auswirkungen auf die Modellleistung haben kann. Kleinere Modelle, die im Fahrzeug eingesetzt werden, lassen sich durch Techniken wie Sampling oder Clustering deutlich verbessern \u2013 vorausgesetzt, es stehen ausreichend Ressourcen zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p>Das d\u00fcrfte insbesondere f\u00fcr Fahrzeughersteller und Flottenbetreiber von Bedeutung sein, die bei der Hardwareausstattung bislang h\u00e4ufig Kompromisse zugunsten der Kosten eingehen. Diese lassen sich k\u00fcnftig wom\u00f6glich viel exakter den tats\u00e4chlichen Bed\u00fcrfen anpassen.<\/p>\n<blockquote><p>Die Bewegungsprognose erfordert robuste Modelle, die die Vielzahl an Ausnahmesituationen ber\u00fccksichtigen, die im \u00f6ffentlichen Stra\u00dfenverkehr auftreten k\u00f6nnen. Dies ist eine \u00e4u\u00dferst komplexe Aufgabe, da das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer grunds\u00e4tzlich schwer vorherzusagen ist. &#8212; <a href=\"https:\/\/waymo.com\/blog\/2025\/06\/scaling-laws-in-autonomous-driving?utm_source=tldrai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Waymo Blog<\/a><\/p><\/blockquote>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Skalierungsgesetze_im_autonomen_Fahren_keine_Selbstverstaendlichkeit\"><\/span>Skalierungsgesetze im autonomen Fahren: keine Selbstverst\u00e4ndlichkeit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>In klassischen Bereichen der KI \u2013 etwa bei Sprachmodellen oder in der Bildverarbeitung \u2013 gelten Skalierungsgesetze seit Jahren als bewiesen. Die \u00dcbertragbarkeit auf andere KI-Felder war bislang jedoch nicht gegeben. Autonomes Fahren stellt in mehrfacher Hinsicht besondere Anforderungen: Daten stammen nicht aus einheitlichen Quellen, sondern aus einem komplexen Zusammenspiel von Kameras, Radar und Lidar. Situationen im Stra\u00dfenverkehr sind stark variabel, selten exakt wiederholbar und zudem sicherheitskritisch \u2013 Fehlentscheidungen haben unmittelbare Konsequenzen.<\/p>\n<p>Waymo selbst betont, dass es keineswegs selbstverst\u00e4ndlich sei, dass die bekannten Skalierungseffekte auch in diesem Kontext greifen. Dass sich dennoch so konsistente Zusammenh\u00e4nge zeigen, bewertet das Unternehmen als ermutigend \u2013 auch weil sie sich \u00fcber verschiedene Modellarchitekturen hinweg nachweisen lie\u00dfen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bedeutung_fuer_die_Branche_noch_offen\"><\/span>Bedeutung f\u00fcr die Branche noch offen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Ver\u00f6ffentlichung l\u00e4sst sich weniger als technischer Durchbruch im klassischen Sinne verstehen, sondern eher als methodischer Meilenstein: Entwickler erhalten ein besseres Verst\u00e4ndnis davon, wie sie durch gezielte Skalierung die Leistungsf\u00e4higkeit ihrer Systeme systematisch verbessern k\u00f6nnen. Ob dies zu einer breiten Umstellung von Entwicklungsstrategien in der Branche f\u00fchren wird, bleibt vorerst offen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie beeinflussen mehr Daten und Rechenleistung die Leistung autonomer Fahrzeuge? 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