BRANCHENLÖSUNG

Automotive Data & AI Platform

Datenplattformen für die Fahrzeugentwicklung – von CAN, FlexRay und Sensordaten bis zu KI-Training für ADAS und autonomes Fahren. V-Modell-konform, vom Logger bis zur Cloud, auf Kubernetes.

Diese Unternehmen vertrauen auf uns

Airbus Linde Siemens Trumpf Volkswagen

Warum OEMs und Tier-1 neue Datenplattformen brauchen

Moderne Fahrzeuge erzeugen Terabytes an Sensordaten pro Testfahrt. Connected Car, ADAS und E-Mobility erfordern Dateninfrastruktur, die vom Logger über die Analyse bis zum KI-Training durchgängig funktioniert – und den Anforderungen des V-Modells standhält.

Datenflut aus dem Fahrzeug
CAN, FlexRay, Kamera, Lidar, Radar und GPS erzeugen massive Datenmengen. Ohne eine skalierbare Plattform bleiben diese Daten auf Loggern und Festplatten liegen – statt Entwicklung zu beschleunigen.
Silos zwischen Teams
ADAS-Teams, Antriebsentwicklung, Fahrwerk und Connected-Car-Abteilungen arbeiten mit getrennten Toolchains und Datenbeständen. Synergien aus übergreifender Datenanalyse bleiben ungenutzt.
V-Modell & Traceability
Automotive SPICE und das V-Modell verlangen lückenlose Nachverfolgbarkeit von Anforderungen über Tests bis zur Validierung. Datenpipelines müssen revisionssicher und reproduzierbar sein.

Was wir bauen

Eine durchgängige Daten- und KI-Plattform für die Fahrzeugentwicklung – vom Sensor im Fahrzeug bis zum trainierten Modell in der Cloud.

Sensor-Daten-Ingestion
Hochperformante Ingestion von CAN, FlexRay, Kamera, Lidar, Radar und GPS-Daten. Automatisierte Datenübernahme von Loggern, Parsing proprietärer Formate (MDF4, BLF, PCAP) und Indexierung im Data Lake.
Automotive Data Lake
Petabyte-skalierbare Speicherung mit Metadaten-Katalog, Szenario-Tagging und Suchfunktion. Entwickler finden die richtige Testfahrt in Sekunden – nicht in Tagen.
ADAS & AD Datenpipelines
Automatisierte Pipelines für Annotation, Szenen-Extraktion und Ground-Truth-Generierung. Kamera-, Lidar- und Radar-Daten aufbereitet für Perception-Training und Validierung.
KI-Training & MLOps
GPU-Cluster auf Kubernetes für Modelltraining, Evaluation und Deployment. Versionierte Datasets, Experimente und Modelle – reproduzierbar und V-Modell-konform.
Connected-Car-Analytics
Echtzeit-Verarbeitung von Flottendaten für Diagnose, OTA-Updates und Nutzungsanalysen. Event-Driven Architecture für Millionen vernetzter Fahrzeuge.
E-Mobility-Datenplattform
Batterie-Telemetrie, Lade-Infrastruktur-Daten und Reichweiten-Prognosen. Datengetriebene Optimierung von BMS-Algorithmen und Ladestrategien über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus.

Datenquellen, die wir integrieren

Vom Fahrzeugbus bis zur Cloud – wir bauen Pipelines für alle relevanten Datenquellen in der Automobilentwicklung.

CAN / CAN FD
Fahrzeugbus-Daten
FlexRay
Echtzeitkommunikation
Automotive Ethernet
Hochbandbreite
Kamera
Surround View, Front
Lidar
3D-Punktwolken
Radar
Objekterkennung
GPS / IMU
Positionsdaten
Logger / MDF4
Messgerätedaten

Klingt interessant?

Wir zeigen Ihnen in einem kurzen Gespräch, wie das konkret für Ihr Unternehmen aussehen kann.

Wie wir arbeiten

V-Modell-konform und iterativ – von der Datenquelle zum produktiven KI-Modell.

1

Data Assessment

Analyse Ihrer Datenquellen, Logger-Infrastruktur, bestehenden Toolchains und Entwicklungsprozesse. Welche Daten existieren? Was fehlt?

2

Plattform & Ingestion

Data Lake aufbauen, Ingestion-Pipelines für Logger und Fahrzeugdaten einrichten, ersten Use Case end-to-end umsetzen.

3

Analytics & KI

Datenpipelines für ADAS-Training, Szenen- Extraktion und Analytics ausbauen. GPU-Cluster und MLOps-Toolchain integrieren.

4

Skalierung & Enablement

Plattform für alle Entwicklungsteams öffnen, weitere Datenquellen anbinden. Wissenstransfer, Runbooks und Schulungen.

Messbare Ergebnisse

Was OEMs und Tier-1 mit unserer Automotive Data Platform erreichen.

10x
schnellerer Zugriff auf Testfahrtdaten
PB
skalierbar – Petabytes an Sensordaten
100%
Traceability für V-Modell und ASPICE
8 Wo.
bis zum ersten produktiven Use Case

Open Source & Community

Autovia ist Mitglied der Cloud Native Computing Foundation und der Linux Foundation. Wir bauen auf offene Standards, tragen aktiv zu Open-Source-Projekten bei und bringen dieses Wissen direkt in Ihre Plattformen ein.

Cloud Native Computing Foundation Mitglied Linux Foundation Mitglied
Jan Wiegelmann — CEO bei Autovia GmbH

Jan Wiegelmann

CEO & Gründer, Autovia

Von Sensordaten zu KI-Modellen – auf einer Plattform

Ich zeige Ihnen gerne, wie eine durchgängige Datenplattform für Ihre Fahrzeugentwicklung aussehen kann – vom Logger bis zum trainierten ADAS-Modell. In einem kostenlosen Data Assessment zeigen wir Ihnen den schnellsten Weg vom Logger zur KI.