Der AI Impact Award von manager magazin und Porsche Consulting zeichnet Unternehmen aus, die Künstliche Intelligenz erfolgreich und wirksam in der Praxis einsetzen. Der Award macht Anwendungen sichtbar, die echten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Mehrwert schaffen.
Der globale Technologiekonzern ZF ist für den AI Impact Award 2026 nominiert in der Kategorie Produkt und Kundenerlebnis. In dieser werden Lösungen ausgezeichnet, die dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Gewinn und Umsatz zu steigern. Im Kurzinterview erläutert Dr. Jan Dupuis, Senior Measurement Engineer ADAS bei ZF Group, vor welchen Herausforderungen das Team stand, wie der KI-gestützte Ansatz entwickelt wurde und welche Ergebnisse heute sichtbar sind.
Herr Dr. Dupuis, mit welchen Problemen sehen sich Automobilhersteller bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen konfrontiert – und wie ist hieraus die Idee für „ZF Annotate“ entstanden?
Dr. Jan Dupuis: Automobilhersteller stehen bei der Entwicklung moderner Fahrerassistenzsysteme vor der zentralen Herausforderung, eine präzise, sogenannte „Ground Truth“ zu erzeugen. Also ein absolut korrektes Abbild der Fahrzeugumgebung im realen Straßenverkehr. Kameras, Radar-, Lidar- und Ultraschallsensoren liefern enorme Datenmengen aus der Umgebung. Alle Verkehrsobjekte – wie Fahrzeuge, Fußgänger, Fahrspuren oder Verkehrszeichen – müssen genau markiert, geortet, getrackt und klassifiziert werden. Diese sogenannte Referenz-Annotation wurde bislang manuell ausgeführt, war äußerst zeitintensiv, teuer und fehleranfällig. Gleichzeitig bieten herkömmliche Referenzsensorsets oft nicht die notwendige Referenzqualität. Und die enormen Datenmengen machen skalierbare Cloud‑Architekturen unverzichtbar. Um diese Probleme zu bewältigen, hat ZF die KI-gestützte, cloudbasierte Lösung „ZF Annotate“ entwickelt. Mithilfe eines zusätzlichen, unabhängigen Sensorsets generiert die Technologie hochpräzise Referenzdaten und schafft damit eine moderne Grundlage für die Validierung von Fahrerassistenzsystemen.
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