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Das lernende Automobil 2.0

| Quelle: Marcus Landau | Lesedauer etwa 3 min. | Text vorlesen Stop Pause Fortsetzen

Läuft eine Person plötzlich vor ein Auto, braucht der Fahrer im Schnitt 1,6 Sekunden bis er bremst. Autonome Fahrzeuge haben hingegen nur eine Reaktionszeit von 0,5 Sekunden. Bei einer Geschwindigkeit von 50 km/h sind das aber immer noch sieben Meter, die das Auto ungebremst weiterfährt. Das Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration entwickelt zusammen mit verschiedenen Partnern aus Industrie und Forschung ein Kamera-Radar-Modul, das Veränderungen im Straßenverkehr schneller registriert und eine Reaktionszeit von unter zehn Millisekunden haben soll. Damit reagiert es 50-mal schneller als andere Sensorsysteme und 160-mal so schnell wie der Mensch. Das Auto würde dann nur noch 15 cm ungebremst weiterfahren. Möglich wird dies durch eine Sensortechnik, die Daten von Kamera und Radar kombiniert.

450.000 Fahrzeuge mit eigenem Autopiloten

Diese Technologie ist in Deutschland eine Schlüsselindustrie, die inzwischen rund 20 Prozent des weltweiten Sensormarktes ausmacht. Damit können Autos ohne menschliche Hilfe durch Straßen navigieren. Dabei spielen Big Data und Data Analytics eine wichtige Rolle. Das autonome Fahren gilt in der Autoindustrie schon länger als Zukunftstechnologie. Tesla hat genau hier einen großen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz, denn sie produzieren kostengünstig eigene Chips und stimmen ihre Hard- und Software effizient ab. Ein Prinzip, das bereits Apple erfolgreich vorgemacht hat. Inzwischen sind 450.000 Tesla-Fahrzeuge mit eigenem Autopiloten auf den Straßen unterwegs.

Lex Fridman, der sich als Forscher für künstliche Intelligenz am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) mit autonomen Autos beschäftigt, glaubt, dass Tesla schon fast keine Konkurrenz mehr fürchten müsse. Den Vorsprung begründete der Experte damit, dass der Elektroauto-Pionier anders als die meisten Unternehmen konsequent auf Software setze statt auf leistungsfähigere – aber auch teure – Hardware. In der Branche gibt es zum Thema autonomes Fahren eine intensive Diskussion über die Frage „Kameras oder Light Detection and Ranging (LiDaR)?“ LiDaR ist eine mit dem Radar verwandte Methode zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung, die momentan jedoch noch sehr kostspielig ist. Tesla setzt, im Gegensatz zu seinen Mitbewerbern und damit gegen den Trend, auf ein Zusammenspiel aus Kameras, Radar und Ultraschallsensoren. Fridman bestätigt, dass dieses Zusammenspiel der Technologien potenziell die „reicheren, tieferen Daten“ bietet. Er schätzt, dass die sicheren Autos von morgen aufgrund der umfangreicheren Informationen besonders mit Kameras arbeiten werden.

Gehebelt auf steigende Tesla-Kurse setzen

Für risikobereite Anleger, die ebenso wie MIT-Forscher Fridman an den künftigen Erfolg von Teslas Vorstoß und damit an einen steigenden Aktienkurs des Unternehmens in den kommenden Monaten glauben, könnten Call-Optionsscheine der DZ BANK auf Tesla interessant sein. Mit diesen Hebelprodukten profitieren sie überproportional von steigenden Kursen des Basiswerts. Ein gänzlicher Verlust des eingesetzten Kapitals ist möglich (Totalverlustrisiko).

Autor: Marcus Landau, Derivate-Sales-Experte bei der DZ BANK

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Passende Hebelprodukte von

WKN Bezeichnung Hebel
Long  DC5RYE Tesla WaveUnlimited L 208.5743 (DBK) 5,103
Short  DC3WTY Tesla WaveUnlimited S 288.972 (DBK) 7,028
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Marcus Landau

Marcus Landau Marcus Landau, Derivate-Experte bei der DZ BANK, schreibt zu aktuellen Markt- und Produktthemen. Als Abteilungsdirektor Public Distribution ist er bei der DZ BANK für die Bereiche Vermarktung und Emission von Hebelprodukten und Zertifikaten mitverantwortlich und besitzt rund 15 Jahre Branchenerfahrung. In seinen Kommentaren beleuchtet er regelmäßig verschiedene Märkte und zeigt Handlungsmöglichkeiten für Anleger und Trader auf.

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