Verbringt man eine Woche in China, fährt mit selbstfahrenden Autos, trifft sich mit den Herstellern und den zuständigen Behörden, passiert etwas Unerwartetes: Man hört auf, sich zu fragen, ob autonomes Fahren funktioniert. Man kehrt mit weniger Zweifeln an der Technologie zurück – und mit einer viel längeren Liste von Fragen dazu, was wir eigentlich damit anfangen sollen.

Im August 2026 wurde ich von der „Mobility Masterclass“ eingeladen, an ihrer China-Studienreise teilzunehmen, die von Espaces-Mobilités mit Unterstützung von CCI France Chine organisiert wurde. Sieben Tage lang reisten wir durch Peking, Guangzhou und Shenzhen, um die autonome Mobilität in China hautnah zu erleben.

Das Programm deckte praktisch alle Ebenen des Ökosystems ab: Pony.ai, Neolix, die M-Zone in Peking, TransInfo, DiDi, Pekings Demonstrationszone für hochautomatisiertes Fahren, Guangzhous Demonstrationszone für intelligente vernetzte Fahrzeuge, WeRide, XPENG, AION, DeepRoute.ai und Huawei.

Wir haben Robotaxis und automatisierte Busse ausprobiert, autonome Lieferflotten besucht, Überwachungs- und Betriebszentralen besichtigt, die Produktion bei Originalausrüstern erkundet und immer fortschrittlichere Personenkraftwagen getestet.

Ich habe zehn Beobachtungen zum Stand der autonomen Mobilität in China mitgebracht. Hier sind sie.

1. Eine Fahrt mit dem Roboter-Taxi ist wunderbar langweilig – bis menschliche Fahrer dafür sorgen, dass sie nicht lange dauert.

Ich hatte erwartet, dass die Technologie beeindruckend sein würde. Ich hatte nicht damit gerechnet, dass sie so schnell regelrecht langweilig werden würde. Die Robotaxis, mit denen wir fuhren, waren sanft, berechenbar und vermittelten ein Gefühl der Sicherheit – ein Begriff, der unter uns immer wieder fiel. Spätestens bei der dritten oder vierten Fahrt war der leere Fahrersitz nicht mehr der interessante Teil der Fahrt.

Der Unterschied wurde erst richtig deutlich, als wir wieder in herkömmliche Taxis stiegen. Das Fahrverhalten von Menschen kam uns plötzlich grob vor: heftigeres Beschleunigen und Bremsen, mehr Hupen, mehr Improvisation. Im Vergleich dazu wirkten die autonomen Fahrzeuge ruhig und ungewöhnlich vorausschauend.

Ein Moment in einem WeRide-Fahrzeug verdeutlichte dies. Ein entgegenkommendes, von einem Menschen gesteuertes Auto schnitt uns den Weg ab, obwohl es Vorfahrt gewähren musste. Unser Fahrzeug erkannte die Situation, huptete, behielt das andere Auto im Blick und bremste, als der Fahrer dennoch weiterfuhr, stark ab und vermied so den Zusammenstoß. Technisch gesehen verhielt es sich einwandfrei.

Und doch stieg ich mit einer beunruhigenden Frage aus dem Auto. Wie werden sich die Menschen im Umgang mit Fahrzeugen verhalten, von denen sie wissen, dass sie fast immer zurückweichen? Sobald man gelernt hat, dass ein autonomes Auto lieber bremst, als mit einem um die Vorfahrt zu streiten, wird früher oder später jemand dies ausnutzen. Bei der autonomen Mobilität geht es nicht nur darum, dass Maschinen lernen, Menschen zu verstehen. Es geht genauso sehr darum, dass Menschen lernen, Maschinen zu verstehen, und um die Regeln, die wir festlegen, bevor sich dies zur Gewohnheit entwickelt.

2. Die autonome Mobilität in China ist mittlerweile über das Stadium von Pilotprojekten hinaus

Der auffälligste Unterschied zwischen der autonomen Mobilität in China und Europa liegt nicht in der Technologie. Es ist vielmehr das Ausmaß und die Tatsache, dass dort niemand mehr von Pilotprojekten spricht.

Die Zahlen sprechen für sich. Im August 2026 meldete Pony.ai mehr als 1.900 Robotaxis, über 200 Robot-Lkw und mehr als 100 Millionen autonom zurückgelegte Kilometer auf öffentlichen Straßen. WeRide überschritt im Januar 2026 die Marke von 1.000 Robotaxis und rechnet in diesem Jahr mit mehr als 2.600, gestützt auf 2.000 serienmäßig hergestellte GXR-Fahrzeuge, die gemeinsam mit Geelys Farizon gebaut wurden. Baidus Apollo Go meldete bis April 2026 mehr als 22 Millionen Fahrten in 27 Städten, 330 Millionen autonome Kilometer, davon 220 Millionen vollständig fahrerlos, sowie wöchentliche Fahrten, die im März einen Höchststand von über 350.000 erreichten.

DiDi, das chinesische Pendant zu Uber oder Bolt, hat ein ganzes betriebliches Ökosystem rund um die autonome Mobilität aufgebaut. Sein rund um die Uhr geöffneter „Huiju Port“ vereint Sicherheit, Kundenservice, Betrieb, Wartung und Flottenunterstützung an einem Ort, während die neueste Robotaxi-Plattform 33 Sensoren mit einem Innenraumdesign kombiniert, das sich am Fahrgast und nicht am Fahrer orientiert.

In der Logistik ist das Ausmaß noch deutlicher zu erkennen. Bei Neolix wurde uns kein einziger Prototyp unter einem Scheinwerferlicht in einer Vorführhalle präsentiert. Wir gingen an Reihen autonomer Lieferfahrzeuge vorbei, die für unterschiedliche Aufgaben konzipiert waren: kompakte Modelle für eng bebaute Straßen, größere für schwerere Lasten und Spezialversionen, die beispielsweise als mobile Verkaufsstände dienen.

In China sind bereits mehr als 60.000 autonome Logistikfahrzeuge in städtischen Gebieten im Einsatz, wobei Neolix und Zelos mit jeweils rund 25.000 Fahrzeugen den Markt anführen. Dieses Quasi-Duopol scheint weniger auf einem technologischen Vorsprung zu beruhen als vielmehr auf regulatorischen Gegebenheiten: Jeder Bezirk legt seine eigenen Regeln für die autonome Logistik fest und lässt in der Regel jeweils nur einen Betreiber zu. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Situation von Dauer ist: Die Konkurrenz holt rasch auf.

Sobald Zehntausende dieser Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen unterwegs sind, sind die schwierigen Fragen nicht mehr technischer, sondern industrieller Natur:

• Wie können wir Tausende davon betreiben?
• Wie pflegen wir sie?
• Wo hören sie denn auf?
• Wie werden sie von den Behörden überwacht?
• Wie sind sie in das übergeordnete Mobilitätssystem eingebunden?

Das ist eine ganz andere Diskussion als die, die wir hier in Europa führen, wo bei den meisten Projekten noch immer die Frage im Raum steht, ob das Fahrzeug das überhaupt leisten kann. In China ist diese Frage weitgehend geklärt, und der Schwerpunkt der Arbeit hat sich verlagert: ins Depot, in die Leitstelle und auf den Wartungsplan. Dieser Wandel – vom Nachweis der Funktionsfähigkeit des Fahrzeugs hin zum Betrieb des gesamten Systems um das Fahrzeug herum – ist vielleicht die wichtigste Erkenntnis, die wir mit nach Hause genommen haben.

3. Die wichtigste Erkenntnis aus Peking betraf die Infrastruktur: Was man nicht bauen sollte

Einer der faszinierendsten Besuche der Woche war die M-Zone in Peking. Ihre Straßen und Kreuzungen sind mit intelligenter Straßeninfrastruktur gesäumt: Kameras, Radargeräte, LiDAR-Systeme und Kommunikationsausrüstung. Auf den ersten Blick ist dies das Musterbeispiel für vernetzte, autonome Mobilität: intelligente Fahrzeuge im ständigen Dialog mit intelligenter Infrastruktur.

Dann haben wir gefragt, wozu es eigentlich dient. Die Fahrzeugentwickler sagten uns ganz offen, dass ihre Autos es zum Fahren nicht benötigen. Die Behörden haben dies bestätigt.

Die Erklärung war ehrlich. Um das Jahr 2020 herum investierte Peking massiv in Vehicle-to-Infrastructure-Systeme – zu einer Zeit, als noch niemand wusste, inwieweit automatisierte Fahrzeuge auf die Wahrnehmung und Kommunikation mit der Straßeninfrastruktur angewiesen sein würden. Sechs Jahre später hat sich die Bordintelligenz so rasant weiterentwickelt, dass diese Abhängigkeit weitgehend verschwunden ist. Teile der Infrastruktur werden daher zurückgebaut, während das, was übrig bleibt, für einen Zweck genutzt wird, für den es sich tatsächlich als besonders gut geeignet erweist: den Verkehr zu beobachten und zu verstehen, wie automatisierte und konventionelle Fahrzeuge miteinander interagieren.

Für Europa ist das von großem Wert. Wir sollten vorsichtig sein, wenn wir große Summen in Infrastruktur investieren, die auf Annahmen darüber basiert, welche Anforderungen die Fahrzeuge von morgen stellen werden. Sensortechnik am Straßenrand und Vernetzung können das Verkehrsmanagement tatsächlich verbessern, und das allein kann gezielte Investitionen rechtfertigen. Aber autonome Fahrzeuge müssen auch ohne diese Technik fahren können, sonst werden sie sich niemals durchsetzen.

Manchmal ist das Nützlichste, was man von einem Pionier lernt, nicht das, was er aufbaut, sondern das, was er nicht mehr braucht.

4. Die Aufsichtsbehörden benötigen nicht alle Daten, sondern eine Schnittstelle zu den richtigen Daten.

Die Infrastruktur zur behördlichen Überwachung hat mich ebenso beeindruckt wie die Fahrzeuge selbst. In Peking und in Guangzhou standen wir vor den Armaturenbrettern der Leitstellen, die den Behörden einen Live-Überblick über die Aktivitäten autonomer und vernetzter Fahrzeuge vermittelten. Die Plattform in Guangzhou zeigte Hunderte von Fahrzeugen gleichzeitig an: Betriebsstatus, Kilometerstand, Fahrzeugkategorie und individuelle Fahrzeugdaten – und das in Echtzeit.

Peking kombiniert dies mit einem Regierungsansatz, der es wert ist, übernommen zu werden. Anstatt die Betreiber zu verpflichten, alle ihre internen Systeme dem Staat offenzulegen, können die Behörden eine spezielle Bordeinheit vorschreiben, die genau die Datensätze erfasst, die für die behördliche Aufsicht erforderlich sind. Das Ergebnis ist eine klare, genau definierte Schnittstelle zwischen Betreiber und Behörde.

Welche Daten diese Stelle in Europa erheben sollte, ist ein anderes Thema, bei dem man von unseren Datenschutzbestimmungen ausgehen müsste. Aber das Prinzip lässt sich gut übertragen:

Die Behörden benötigen die richtigen Daten, nicht unbedingt alle Daten.

In Europa, wo die Behörden für die Genehmigung und Überwachung des Einsatzes von Level-4-Fahrzeugen zuständig sein werden, sollte der Gestaltung dieser Schnittstelle bereits jetzt Aufmerksamkeit gewidmet werden und nicht erst, wenn die ersten Flotten bereits im Einsatz sind. Die Vorgabe einer standardisierten Bordeinheit in automatisierten Fahrzeugen erscheint mir als der richtige Ansatzpunkt.

5. Der Betrieb könnte letztendlich eine größere Rolle spielen als das Antriebssystem selbst

Die Bemerkung, die im Laufe der Woche am häufigsten fiel, hatte nichts mit dem Fahren zu tun. Es ging darum, wie viel Arbeit hinter dem Fahrzeug steckt. Autonome Mobilität in großem Maßstab erfordert weit mehr als nur gute Wahrnehmungsalgorithmen: Die Autos müssen gereinigt, aufgeladen, gewartet, disponiert, per Fernzugriff unterstützt, überwacht und im Falle einer Störung geborgen werden.

Das Depot bei DiDi machte dies deutlich. Reihen von autonomen Fahrzeugen standen neben einer eigens dafür errichteten Betriebsinfrastruktur, darunter eine automatische Waschanlage, denn bei einer Flottengröße dieser Größenordnung wird selbst die Reinigung zu einem Prozess, den man industrialisiert.

Und das Depot nimmt nur eine Etage des Gebäudes ein, das DiDi gerade errichtet. Das Unternehmen positioniert sich entlang der gesamten vertikalen Kette: die App, über die die Fahrt bestellt wird, der Betreiber, der die Flotte verwaltet, die Wartung und Reinigung im Hintergrund sowie zunehmend auch die Technologie für autonomes Fahren im Fahrzeug selbst. Stellen Sie sich vor, Uber würde eigene Robotaxis besitzen, diese in eigenen Depots warten und das Fahrsystem entwickeln, das sie antreibt. Wenn die operative Ebene darüber entscheidet, ob ein L4-Dienst erfolgreich ist oder scheitert, ist es eine rationale Strategie, jede Ebene davon zu besitzen – und eine, gegen die es äußerst schwierig ist, anzukommen.

Dies ist für Europa von größerer Bedeutung, als wir oft zugeben, und zwar nicht nur in Bezug auf die Wettbewerbsfähigkeit. Unsere Aufmerksamkeit richtet sich fast ausschließlich auf das autonome Fahrsystem, da dies der Teil ist, der wie ein schwieriges technisches Problem erscheint. Die wirtschaftliche Tragfähigkeit eines L4-Dienstes wird jedoch zunehmend von der betrieblichen Ebene rund um das Fahrzeug abhängen – und davon, ob wir auch diese automatisieren und optimieren können.

6. Die nächste disruptive Entwicklung kommt möglicherweise nicht von Robotaxis

Seit Jahren wird autonome Mobilität immer mit demselben Bild veranschaulicht: einem speziell für diesen Zweck entwickelten Robotaxi, das mit Sensoren gespickt ist. China weist still und leise auf einen anderen Weg hin, bei dem die Technologie einfach in gewöhnliche, serienmäßig hergestellte Personenkraftwagen Einzug hält.

DeepRoute.ai ist das deutlichste Beispiel dafür. Seine End-to-End-Systeme kommen ohne hochauflösende Karten aus, und das Unternehmen arbeitet eng mit den Automobilherstellern zusammen, um immer leistungsfähigere Fahrtechnologien in Serienfahrzeuge zu integrieren. Nach eigenen Angaben sind für 2026 mehr als zehn Serienmodelle und über 200.000 Einheiten für den Massenmarkt geplant.

Huawei verfolgt eine ähnliche Strategie, geht dabei jedoch von einer anderen Ausgangsbasis aus: Über sein Automobil-Ökosystem beliefert das Unternehmen OEM-Partner mit Software, fortschrittlichen Fahrsystemen, intelligenten Cockpits und anderen Komponenten.

Bei XPENG ist diese Zukunft kein Thema mehr, sondern wurde zu einer Probefahrt.

In einem gewöhnlichen, selbstfahrenden Auto zu sitzen, ist eine völlig andere Erfahrung als in einem speziell für diesen Zweck entwickelten Robotertaxi. Es fühlt sich weniger wie eine Vorführung an, sondern eher wie ein Vorgeschmack auf das eigene nächste Auto – und genau deshalb könnte dies der bahnbrechendere der beiden Wege sein. Wenn Level 4 zu einer festen Ausstattung in Millionen von Privatfahrzeugen wird, wird die autonome Mobilität nicht über professionelle Flotten Einzug halten, die von den Behörden lizenziert, überwacht und gesteuert werden können. Sie wird sich vielmehr Schritt für Schritt über jedes einzelne Privatfahrzeug durchsetzen.

Für Europa und insbesondere für die Schweiz wirft dies Fragen auf, über die wir gerade erst begonnen haben zu diskutieren.

• Was bedeutet Fernüberwachung für ein L4-Fahrzeug in Privatbesitz?
• Wie sollte sein Einsatzgebiet von den Behörden genehmigt werden?
• Und wie wirken sich solche Entwicklungen auf das Verkehrsaufkommen und die Verkehrsmittelwahl aus, wenn das Fahren mit dem Privatwagen plötzlich deutlich attraktiver wird, weil die Fahrgäste arbeiten, sich ausruhen oder schlafen können, anstatt selbst zu fahren?

7. Das beeindruckendste Verkehrssystem, das wir gesehen haben, war der öffentliche Nahverkehr in China

Wir waren mit der Annahme angereist, dass sich Chinas Mobilitätszukunft um das Auto drehen würde. Das ist jedoch nicht der Fall. Die öffentlichen Verkehrsmittel, die wir in Guangzhou und Shenzhen genutzt haben, waren gut ausgebaut, schnell und bemerkenswert günstig. Wir kamen als Gruppe zu dem Schluss, dass Robotaxis weitaus eher Fahrten ersetzen werden, die heute mit herkömmlichen Taxis oder Privatwagen zurückgelegt werden, als dass sie einer effizienten U-Bahn nennenswerte Fahrgastzahlen abwerben werden.

Diese Unterscheidung ist von enormer Bedeutung, denn genau hier zeigt die Politik ihre Wirkung. Autonomes Fahren ist eine Technologie, nichts weiter; ihre gesellschaftlichen Auswirkungen hängen davon ab, wie wir sie einsetzen.

Ein privates autonomes Auto mit einem Fahrgast verursacht nach wie vor Staus: Es entfernt lediglich den Fahrer aus dem Stau. Ein gemeinsam genutztes autonomes Fahrzeug, das Fahrgäste zu einem Bahnhof befördert, stärkt den öffentlichen Nahverkehr. Ein autonomer Shuttlebus kann Orte anfahren, an denen sich eine herkömmliche Buslinie niemals rentieren würde. Ein autonomes Lieferfahrzeug kann ineffiziente Logistikfahrten ganz von der Straße verbannen. Dieselbe Technologie, vier völlig unterschiedliche Auswirkungen auf das Verkehrssystem.

8. Private L4 steht vor der Tür, und genau deshalb muss die Formung lokal erfolgen

Sollte L4 tatsächlich sowohl in gewöhnlichen Privatfahrzeugen als auch in gewerblichen oder öffentlichen Fuhrparks Einzug halten, wird sich die Zusammensetzung nicht von selbst regeln. Gemeinsame L4-Fahrzeuge, die in den öffentlichen Nahverkehr integriert sind? Private L4-Fahrzeuge in jeder Garage? Eine Kombination aus beidem – und wenn ja, auf welchen Straßen, in welchen Gebieten und zu welchen Zeiten? Keine dieser Fragen ist technischer Natur, und keine davon wird von den Fahrzeugentwicklern beantwortet werden.

Ich bin der Überzeugung, dass diese Antworten vor Ort gegeben werden müssen. Ein Kanton oder eine Stadt kennt ihr eigenes Mobilitätssystem, den Verkehrsbedarf, die räumlichen Gegebenheiten und das öffentliche Verkehrsnetz weitaus besser als jede übergeordnete Behörde und weiß daher, welche dieser Zukunftsszenarien ihr Gebiet stärken würde und welche lediglich dazu führen würden, dass die Straßen mit leeren Sitzen gefüllt wären.

Und die lokale Genehmigung ist kein bloßer Abstempel, sondern ein Gestaltungsinstrument. Indem eine Kommunalbehörde entscheidet, wo ein autonomer Fahrdienst betrieben werden darf und welcher Fahrzeugtyp dort zugelassen ist, legt sie in der Praxis fest, wie ihr Mobilitätssystem aussehen wird: gemeinsame Shuttlebusse, die einen Bahnhof in einem Gebiet anfahren, bedarfsgesteuertes Ridepooling in einem dünn besiedelten Tal in einem anderen Gebiet, autonome Lieferfahrten auf Industriestraßen und vielleicht gar keine privaten Level-4-Fahrzeuge auf einer stark befahrenen Stadtaxis während der Stoßzeiten. Der Einsatzbereich ist das Instrument; die Gestalt des Mobilitätssystems ist das Ergebnis.

Die Schweiz ist hierfür ein gutes Beispiel. Mit der Verordnung über automatisiertes Fahren vom März 2025 sind es die Kantone, die den fahrerlosen Betrieb auf ihrem eigenen Gebiet genehmigen – Strecke für Strecke, Gebiet für Gebiet, Dienst für Dienst. Damit sind sie weit mehr als nur eine Genehmigungsstelle: Sie erhalten einen echten Hebel darüber, welchen Beitrag die autonome Mobilität letztendlich zum Verkehrssystem leistet. Wenn sich die Technologie weiterhin in dem Tempo weiterentwickelt, das wir in China gesehen haben, wird dieser Hebel früher eingesetzt werden müssen, als die meisten Menschen erwarten.

9. Selbst China hat noch nicht alle Probleme gelöst

In Europa hat jeder, der verschiedene Verkehrsmittel kombiniert, am Ende ein Smartphone voller Apps: eine für den Zug, eine für das Stadtnetz, eine für Fahrdienstvermittlungen, eine für Leihfahrräder – jede mit eigenem Konto und eigener Zahlungsmethode. Eine einzige Schnittstelle für die Planung, Buchung und Bezahlung aller dieser Dienste ist eines unserer hartnäckigsten ungelösten Probleme. Angesichts der Tatsache, dass ein Großteil des Alltags in China über ein oder zwei Super-Apps abgewickelt wird, hatten wir fast erwartet, dass das Problem dort gelöst wäre – eine Plattform, über die man jedes Fahrzeug buchen könnte, egal ob autonom oder nicht.

So etwas gibt es nicht. Jeder Anbieter betreibt nach wie vor seine eigene App, und der kommerzielle Wettbewerb sowie die Eigentumsverhältnisse bei den Plattformen stehen einer einheitlichen Schnittstelle im Weg – genau wie hier.

Auch die Ein- und Ausstiegspunkte sind ein entscheidender Aspekt der autonomen Mobilität in China. Die meisten Robotaxis arbeiten mit festgelegten digitalen Ein- und Ausstiegspunkten und leiten die Fahrgäste zu virtuellen Haltestellen, an denen das Fahrzeug sicher anhalten kann, anstatt Haltestellen an beliebigen Orten zuzulassen.

In der Praxis erwiesen sich einige dieser Punkte jedoch als ausgesprochen umständlich. Wir wurden an Stellen abgesetzt, an denen es keinen ordentlichen Zugang zum Bürgersteig gab, was bedeutete, dass wir auf die Fahrbahn treten oder am Bordstein entlanggehen mussten, um einen Weg nach oben zu finden. Das klingt vielleicht nach einer Kleinigkeit, aber es ist der Unterschied zwischen einem Service, der sich bequem anfühlt, und einem, der sich umständlich anfühlt – und das muss in die Straßenplanung integriert werden, nicht in das Fahrzeug.

Das sind keine Randbemerkungen. Die Abwicklung von Ein- und Ausstieg, das Ticketing, die digitale Integration und die Intermodalität werden maßgeblich darüber entscheiden, ob automatisierte Fahrzeuge letztendlich als isolierte Mobilitätsprodukte oder als echter Bestandteil eines integrierten Verkehrssystems enden. China arbeitet noch daran, was bedeutet, dass wir nicht so weit hinterherhinken, wie es sich manchmal anfühlt.

10. Wir gingen in der Erwartung von Geheimhaltung hin und fanden Offenheit vor

Abgesehen von der Technologie hat mich vor allem die Offenheit beeindruckt. Jedes Unternehmen und jede Behörde, mit der wir zu tun hatten, beantwortete unsere Fragen – auch die heiklen und die Dinge, die einfach nicht funktioniert hatten. Das Gespräch über die Straßeninfrastruktur in Peking war das deutlichste Beispiel dafür. Anstatt eine frühere Strategie zu verteidigen, sagten die Behörden einfach, dass der technologische Fortschritt die ihr zugrunde liegenden Annahmen hinfällig gemacht habe. Ich bin mir nicht sicher, wie oft wir so etwas in Europa zu hören bekämen.

Diese Offenheit hat auch eine Vorstellung korrigiert, die ich mitgebracht hatte. In Europa werden chinesische autonome Fahrzeuge häufig als Instrumente der Datenerfassung diskutiert – als Autos, die uns beobachten sollen. Das war nicht das, was ich gesehen habe. Es handelt sich um kommerzielle Unternehmen, die versuchen, ein tragfähiges Geschäftsmodell aufzubauen, und der deutlichste Hinweis darauf kam von der Regulierungsseite: Die Behörden verlangen eine eigene, dedizierte Bordeinheit im Fahrzeug, gerade weil sie keinen direkten Zugriff auf die Systeme des Betreibers haben. Würden die Daten ohnehin an die Regierung fließen, wäre diese Einheit sinnlos.

Was ich stattdessen vorfand, war eine bemerkenswerte Ingenieurskultur: brillante Menschen, die außerordentlich hart arbeiten und größtenteils international expandieren wollen – trotz der geopolitischen Spannungen und des Vertrauensdefizits, das wir Europäer in die Gespräche einbringen. Wir haben das Recht, unsere eigenen Bedingungen in Bezug auf Datenschutz und Aufsicht festzulegen, und das sollten wir auch tun. Aber wir sollten diese Bedingungen auf der Grundlage dessen festlegen, was diese Unternehmen tatsächlich tun, und nicht auf der Grundlage von Annahmen, die wir nie überprüft haben.

Zudem ist eine unverkennbare Ausrichtung auf die Umsetzung zu erkennen. Technologien werden getestet, anschließend industrialisiert, dann eingeführt, anschließend bewertet und schließlich verbessert – und dieser Zyklus verläuft so schnell, dass Pekings Infrastrukturstrategie aus dem Jahr 2020 bereits offen als veraltet bezeichnet werden kann.

Allein in Guangzhou gibt es mehr als 1.200 Test- und Demonstrationsfahrzeuge in den Bereichen Personenbeförderung, städtischer Nahverkehr, Hochschulgelände, Logistik sowie Fahrzeug-Straßen-Koordination.

Europa sollte Chinas Vorgehensweise nicht kopieren. Unsere Institutionen, Verkehrssysteme, Datenschutzregelungen und gesellschaftlichen Ziele unterscheiden sich von denen Chinas, und das in vielerlei Hinsicht sogar bewusst. Wir können jedoch viel von Chinas Fähigkeit lernen, aus der Experimentierphase Lehren zu ziehen und schnell zur Umsetzung überzugehen.

Was die autonome Mobilität in China für Europa und die Schweiz bedeutet

Nach einer Woche voller Roboter-Taxis, autonomer Busse, Logistikfahrzeuge, Erstausrüster, KI-Unternehmen, Überwachungszentralen und langwieriger Gespräche mit Behörden lautet meine wichtigste Schlussfolgerung fast schon peinlich einfach. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob autonomes Fahren funktioniert. Sie lautet vielmehr:

Was wollen wir damit machen?

China zeigt uns nicht nur eine Zukunft, sondern gleich vier auf einmal: große Robotertaxi-Flotten; autonome Logistik, die still im Hintergrund arbeitet; gemeinsam genutzte autonome Shuttles; und – wahrscheinlich die bahnbrechendste davon – Millionen von zunehmend automatisierten Privatfahrzeugen, die Reisezeit in nutzbare Zeit verwandeln. Keine dieser Zukunftsvisionen schließt die anderen aus, und genau deshalb sind die Entscheidungen, die wir jetzt treffen, so wichtig. Welche Kombination auch immer letztendlich entsteht, sie wird das Ergebnis von Entscheidungen sein, nicht von Technologie.

Für „ SAAM “ ging es nie nur darum, autonome Fahrzeuge in die Schweiz zu bringen. Vielmehr soll sichergestellt werden, dass diese, sobald sie hier Einzug halten, die Mobilität sicherer, zugänglicher, effizienter und nachhaltiger machen als heute. Die autonome Mobilität in China hat gezeigt, was möglich wird, sobald die Technologie in großem Maßstab eingesetzt wird. Nun liegt es an der Schweiz zu entscheiden, welchen Beitrag diese Technologie zu dem Verkehrssystem leisten soll, das wir aufbauen wollen.

Eine abschließende persönliche Anmerkung

Abgesehen von der Technologie war dies einfach eine außergewöhnliche Woche.

Wenn man diese Systeme selbst erlebt, verändert das die Diskussion völlig; ein Vortrag oder ein Bericht kann nicht dasselbe Verständnis vermitteln. Und dies gemeinsam mit einer Gruppe von Mobilitätsexperten zu tun und nach jeder Fahrt und jedem Besuch darüber zu diskutieren, was wir gerade gesehen hatten, war wohl genauso wertvoll wie die Besuche selbst.

Ein herzliches Dankeschön an Espaces-Mobilités, Mobility Masterclass, Xavier Tackoen, Dario Deserranno, Quentin Colombier, CCI France Chine sowie alle Organisationen, die uns ihre Türen geöffnet haben.

Und natürlich alle Teilnehmer, die den Austausch so bereichernd gestaltet haben: Safa Alkateb, Tim Asperges, Hugo Bosc Ducros, Wernher Brucks, Irene Campione, Samira Chadli, Filip Delannoy, Thierry Devresse, Nathalie Duplex, Mireille Fauconnier, Sylvain Guillaume-Gentil, Taina Haapamaki, Thibault Lecuyer, Armoghan Mohammed, Wiebke Müller, Oliver Nahon, Cedric Nzuzi Bunyezi, Eileen Pace, Judith Schuermans, Nicolas Talpe, Daniel Vargas

Ich bin nach China gereist, um zu verstehen, wie weit die autonome Mobilität bereits fortgeschritten ist. Bei meiner Rückkehr habe ich mir ganz andere Gedanken gemacht: Was passiert, wenn sie sich durchsetzt?

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