Firmenporträt Apex.AI
Gleiche Software-Basis für alle

Apex.AI, ein im Silicon Valley ansässiges Unternehmen mit deutschen Wurzeln, will die automobile Software-Entwicklung umkrempeln. Wie genau soll das gelingen, und wie steht es um die Aussichten der Firma?

An illustration representing a computer circuit board and a car chip.
Foto: Jae Young Ju via Getty Images

Laufen Gespräche in Richtung Mobilität der Zukunft, dann schweifen mitunter die Gedanken ab. Dann denken viele automatisch an schillernde Figuren wie den Tesla-Chef und Software-Guru Elon Musk. Dabei gibt es auch andere, die ebenfalls richtig was auf dem Kasten haben. Beispielsweise Jan Becker. Der kommt zwar aus Deutschland, treibt sich jedoch ebenfalls oft in Kalifornien rum. Nämlich im Silicon Valley – unter anderem als Lehrbeauftragter an der Stanford University.

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Jan Becker, Apex.Ai
Rossen Gargolov
Jan Becker, CEO und Gründer von Apex.AI meint: „Es war und ist nicht sinnvoll, im Automobilbereich eine komplett neue Software-Architektur aufzusetzen.“

Vor allem aber als CEO und Gründer des dort ansässigen Software-Unternehmens Apex.AI. 2017 als Start-up ins Leben gerufen, ist die Firma mittlerweile echt dick im Geschäft. War zu erwarten, zumal sich Apex.AI bezüglich der Herangehensweise an automobile Software-Angelegenheiten vom Rest der Branche abhebt.

Die Vision: Autobauer sollen künftig nicht mehr jeweils ihr eigenes Süppchen kochen. Stattdessen bietet Apex.AI ein einheitliches Software-Framework – eine homogene Lösung für die Hersteller zur Entwicklung und Implementierung autonomer Fahrzeugtechnologie in ihre Modelle.

Das Vorzeigeprodukt nennt sich Apex.Grace (zuvor Apex.OS). Man könnte auch einfach "skalierbares Grundgerüst" dazu sagen, denn banal gesprochen geht es um eine Art Werkzeugkit mit einem Bündel vorgefertigter Softwarebibliotheken und Entwicklungs-Tools. Basierend darauf muss nur noch angepasst werden. Immer wieder die gleichen Codes schreiben? Vergangenheit. Fahrassistenz, autonomes Fahren und Co. – alles ließe sich schneller ins Auto integrieren, was den Prozess effizienter und nachhaltiger machen würde.

Als Basis für die Grace-Software dient ROS (Robot Operating System). Es handelt sich dabei um ein Open-Source-Betriebssystem, sprich eine allgemein zugängliche Standard-Plattform, die zur Prototyp-Erstellung von Robotik- und Mobilitätssystemen dient. Wichtiges Manko: Die Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen für Automobilsysteme und andere sicherheitskritische Anwendungen erfüllt es nicht. Doch gerade die sind laut Apex.AI für Hersteller eine Riesenhürde.

Zertifizierte Universalbasis

Becker – er wirkte an ROS seit dessen Einführung im Jahr 2008 übrigens selbst mit – hat diese Hürde mit seinen mittlerweile über 80 Entwicklern aus dem Weg geräumt. Apex.Grace ist nämlich vom TÜV Nord nach ASIL D (höchste Stufe der funktionalen Sicherheit im Automobilbereich) zertifiziert.

Somit könne die Software-Plattform laut dem Unternehmen für alle Anwendungsbereiche im Auto eingesetzt werden. Einschließlich Fahrassistenzsystemen, autonomen Fahrens, Infotainment, Antriebsstrang, Telematik, Interieur- und Karosseriekomponenten – und ganz wichtig: mit denkbarer Zuverlässigkeit: "Durch ROS basiert unsere Software auf einem Standard, der sich in der Robotik seit über zehn Jahren durchgesetzt hat. Aus ihm haben wir einen Überbrückungspfad von der alten zur neuen Architektur der Automobilindustrie entwickelt. Denn es war und ist nicht sinnvoll, eine komplett neue Architektur aufzusetzen", stellt Apex.AI-Chef Becker klar.

Software-definierte Autos

Laut Serkan Arslan – er fungiert bei Apex.AI als Senior Vice President Mobility and Transport – ist es das Ziel, das Kernprodukt Apex.Grace als Industriestandard für alle bereitzustellen. Durch eine Standardsoftware könnte sich ihm zufolge die Entwicklungszeit halbieren. Tatsächlich wollen alle Hersteller den zeitlichen Aufwand verkürzen; die richtigen Maßnahmen, um diese Halbierung in der Praxis umzusetzen, hat aber bislang kaum ein Hersteller ergriffen.

Ein optimierter Entwicklungsprozess ist die eine Sache, ein effizienterer Datenfluss die andere. In einer Welt, die immer mehr zu Software- statt Hardware-definierten Autos tendiert, braucht es Letzteren aber. Hier hat Apex.AI ebenfalls ein heißes Eisen im Feuer: Apex.Ida. "Das System bietet eine vollständig integrierte Lösung für die Kommunikation innerhalb und zwischen zwei Steuergeräten sowie für die Kommunikation mit der Cloud", so Apex.AI.

Informationen wie Kamerabilder oder Radar-Daten werden hier dank der sogenannten Zero-Copy-Kommunikation in Echtzeit übertragen. Das macht zeit- und bandbreitenintensives Kopieren der Daten hinfällig. Und es minimiert letztlich auch die Latenzzeit, also den Zeitraum, den ein Datenpaket vom Auto zu Webservern und zurück benötigt. Hochgeschraubt wird indes die Übertragungskapazität – es fließen mehr Daten in kürzerer Zeit.

Apex.Ida integriert eine Reihe von Kommunikationsprotokollen ins Fahrzeug. Der Clou: Es verbindet alle Anwendungen – vom Antriebsstrang über Fahrassistenzsysteme bis hin zu autonomem Fahren. Durch eine einheitliche Anwendungsprogrammierschnittstelle für sämtliche Protokolle ermittelt die Software den besten Daten-Transport-Mechanismus.

Warum das alles so wichtig ist? Nun, laut Apex.AI stecken in aktuellen Fahrzeugen so um die 100 Steuergeräte. Deren Software-Programme sind alle unabhängig voneinander entwickelt. Auf dem Weg zum Software-zentrierten und in Sachen Hardware nachhaltigeren Auto gilt es, das zu vereinheitlichen – und zugleich die Anzahl überflüssiger Hochleistungscomputer zu reduzieren. Ein Übergang, der die Hersteller laut Apex.AI allerdings vor Probleme stellt.

Gemeinsame Sache

Klar, dass man diese Angelegenheit als Autobauer im Idealfall besser schnell geritzt kriegt – aber eben auch gekonnt. Wie will man sonst mithalten und bestehen in einer allgemein Software-dominierten Welt?

Doch die Branche erkennt die Lage zunehmend. Darauf deutet die Liste der Entwicklungs-Kooperationspartner hin, die Apex.AI an Land gezogen hat. Da wären etwa Airbus, Continental, Daimler Truck, Toyota, Volvo oder ZF, um ein paar der großen Namen zu nennen. Apex.AI macht auch mit AGCO, dem Mutterkonzern des Agrarmaschinen-Herstellers Fendt, gemeinsame Sache. Autonome Mähdrescher und so.

Seit Neuestem hat sich zudem Moia mit Beckers Firma zusammengetan. Das deutsche Ridepooling-Unternehmen gönnt sich das Betriebssystem von Apex.AI für die marktreife Entwicklung des Passenger-Management-Systems für den autonom fahrenden VW ID. Buzz AD. Weitere namhafte Partner will das Unternehmen bald bekannt geben.

Außerdem pflegt Apex.AI mittlerweile wichtige Mitgliedschaften. Die in der SOAFEE (Scalable Open Architecture for Embedded Edge) zum Beispiel. Nie gehört? Verständlich, wenn man dem Kosmos der Software-Brains nicht angehört. Aber wer da drin ist, gilt als ziemlich reputabel, denn die SOAFEE ist eine industrieweite Interessengruppe – bestehend aus Herstellern, einschließlich Toyotas Woven Planet und Volkswagens Cariad, Halbleiterlieferanten, Open-Source- und unabhängigen Software-Anbietern sowie führenden Cloud-Technologie-Unternehmen.

Expansion nach Asien

Über seine deutschen Tochtergesellschaften hat sich Apex.AI auch im Verband der Automobilindustrie eingeklinkt und setzt damit ebenfalls hierzulande einen Fuß in einen der einflussreichsten Interessenverbände.

Logischer nächster Schritt: der nach Fernost – beginnend mit einer Niederlassung in Tokio. Nur sinnvoll, zählt Japan doch zu den führenden Automobilnationen. "Japanische Automobilhersteller sind seit Langem für ihre technische Exzellenz und ihr Engagement bekannt, die Mobilität in die Zukunft zu führen", so Becker.

Südkorea nimmt Apex.AI auch ins Visier und lässt sich in der Stadt Pangyo, Seongnam, nieder. Genauer: in einem großen Industriekomplex – wegen der dort ansässigen Informations- und Biotechnologie-Firmen bekannt als das Silicon Valley Südkoreas. "Wir wollen hier mit den OEMs, ihren Zulieferern und dem dazugehörigen Ökosystem zusammenarbeiten", sagt Becker.

Und China? Dort pocht man ja darauf, die Daten im Land zu behalten. Becker geht davon aus, dass die Chinesen durch die Regulierung ein eigenständiges System entwickeln. "Bei Apex.AI fokussieren wir unsere Aktivitäten deshalb auf Länder, in denen wir alle wichtigen Prozessschritte in der Hand behalten. Denn dadurch, dass wir unseren Source-Code den Kunden zur Verfügung stellen, machen wir uns schließlich auch verwundbar", so der Apex.AI-CEO.

Geschichtsträchtiges Headquarter

Apex.AI
Apex.AI-Firmensitz

Während Apex.AI mittlerweile auch Standorte in Deutschland, Schweden, Japan und Südkorea hat, befindet sich die Zentrale noch immer im Silicon Valley. Palo Alto heißt die kalifornische Stadt, wo das Hauptquartier des Software-Unternehmens steht – ein Gebäude, aus dem technologischer Fortschritt nicht erst seit den letzten Jahren drängt. Im Jahr 1959 erfand Robert Noyce von der Fairchild Semiconductor Corporation hier den ersten innerhalb eines kleinen Halbleiterchips integrierten Schaltkreis, der kommerziell hergestellt wurde. Um Noyce zu ehren, ziert seit 1991 eine Erinnerungstafel den Eingang des Gebäudes. Versteht sich also, dass dieses für die Leute im Silicon Valley eine besondere Bedeutung hat.

Mit Apex.AI zum Robo-Taxi

Dirk Eisermann/FAKTOR3
VW-Tochter MOIA als Partner.

Neben anderen Firmen holt sich auch das Ridepooling-Unternehmen Moia Hilfe von Apex.AI, um beim autonomen Fahren voranzukommen. Für den Anfang zielt die Kooperation der VW-Tochter mit Apex.AI auf die Weiterentwicklung des Passagiermanagements für den autonom fahrenden ID. Buzz AD ab. Also auf den Teil, der beim automatisierten Fahren die Interaktion zwischen Kunde und Fahrzeug steuert. Schließlich müssen die Wünsche und Infos des Fahrgasts in einem autonomen Shuttle, wie es Moia 2025 auf die Straßen schicken will, auch im Auto ankommen und umgesetzt werden. In der Praxis geht es dabei also um Dinge wie das Öffnen der Türen zum Fahrgastraum, wenn das Fahrzeug vor dem Passagier steht, die Innenraumüberwachung, die Kommunikation mit den Insassen, die Abrechnung nach der Fahrt oder die Eingabe des Ziels. Oder kurzum: alle Aktivitäten, die ein menschlicher Busfahrer nebenher zu erledigen hat.