Nissan testet Wayve: Was AI‑Assisted Driving von ADAS trennt

Nissan demonstriert eine nächste ProPILOT‑Generation, die KI stärker ins Fahren holt. Nissan zeigt das System 2025 in Tokio und plant den Start in Japan im Fiskaljahr 2027 (Quelle). Stand: 22.09.2025; Pressemeldung, keine unabhängigen Benchmarks. Parallel bestätigt Wayve die Zusammenarbeit und spricht von einem „embodied AI foundation model“. Die Wayve‑Technologie soll Nissans nächste Autonomie‑Stufe ab FY2027 unterstützen (Quelle). Stand: 10.04.2025. Was kann AI‑Assisted Driving besser als heutige ADAS – und wo liegen die Fallstricke?

Klassische ADAS arbeiten modular: Wahrnehmung, Tracking, Vorhersage, Planung – dazwischen viele fest definierte Regeln. Foundation‑Model‑Ansätze bündeln diese Schritte in lernende Netze. Das verspricht schnellere Generalisierung auf neue Städte, Wetter und Fahrzeugtypen, wenn genügend Daten und saubere Trainingsprozesse vorhanden sind. Wayve beschreibt seinen AI Driver als „embodied AI foundation model“, also eine KI, die aus realer Interaktion mit der Umgebung lernt.

„Der Sprung liegt weniger in mehr Regeln – sondern in mehr Kontext. Foundation‑Modelle lernen Muster, wo klassische ADAS if‑then‑Ketten bauen.“

Was heißt das praktisch? Statt hunderten Spezialregeln für Kreuzungen erkennt das Modell typische Szenen und reagiert flexibel. Der Trade‑off: Solche Systeme sind schwerer zu verifizieren. Sicherheitsnachweise müssen über Datendeckung, formale Tests und Fail‑safe‑Strategien kommen – nicht allein über Code‑Inspektion.

Vergleich auf einen Blick:

Nissan kombiniert Wayves KI‑Software mit „Ground Truth Perception“ – einer Sensorplattform, die Redundanz schafft. In den Demonstratoren setzt Nissan auf 11 Kameras, 5 Radars und ein Next‑Gen‑LiDAR (Quelle). Stand: 22.09.2025; Herstellerangabe. Das passt zur Safety‑Logik vieler OEMs: Kamera liefert den Kontext, LiDAR stabilisiert Distanz und Form, Radar hält bei Regen den Kontakt.

Wayve bleibt im Kern bildzentriert, doch die OEM‑Integration dürfte multimodal arbeiten. Wayve positioniert seinen „AI Driver“ als Foundation‑Model für Nissans nächste Technologie‑Stufe ab FY2027 (Quelle). Stand: 10.04.2025. Offen bleibt, wie stark LiDAR in die Entscheidungslogik fließt – oder primär zur Validierung und als Sicherheitsnetz dient.

So verteilt sich der Nutzen entlang der Pipeline:

Der Ansatz bleibt Fahrerassistenz – keine Vollautomatisierung. Nissan stuft das System als SAE Level 2 ein; die Fahrerin bleibt verantwortlich (Quelle). Stand: 22.09.2025. Das senkt die Zulassungshürden, verlangt aber zuverlässige Fahrerüberwachung und klare HMI‑Signale.

Größte technische Risiken sind Verifikation und Domänenwechsel. Foundation‑Modelle können außerhalb ihrer Trainingsdomäne schwächeln. Deshalb zählen robuste Testpläne, Edge‑Logging und nachvollziehbare Datenpipelines. Herstellerangaben nennen noch keine unabhängigen Sicherheitsmetriken. Weder Nissan noch Wayve veröffentlichen derzeit Disengagement‑Raten oder Testkilometer in der Meldung (Quelle).

Regulatorisch dürfte Japan zuerst kommen. In Europa und den USA variieren Melde‑ und Typgenehmigungsprozesse für Level‑2‑Funktionen. Bis belastbare Wirkdaten vorliegen, ist ein konservativer Rollout sinnvoll – mit enger ODD‑Definition (z. B. Geschwindigkeit, Wetter, Kartendeckung) und klaren Minimal‑Risk‑Manövern.

Nissan formuliert einen klaren, aber straffen Pfad: Demonstration, Integration, Serienstart. Die Markteinführung ist für das Fiskaljahr 2027 vorgesehen (Quelle). Stand: 22.09.2025. Wayve spiegelt diese Perspektive. Nissan will die Next‑Gen‑Autonomie mit Wayve ab FY2027 bringen (Quelle). Stand: 10.04.2025.

Schlüsselmeilensteine bis dahin: 1) ausgedehnte Straßentests in komplexen urbanen Umgebungen; 2) Safety‑Case mit nachprüfbaren Evidenzen; 3) Skalierung der Sensor‑Lieferkette (LiDAR, Radar) und Edge‑Compute‑Hardware; 4) OTA‑Update‑Prozess mit Versionierung und Rückverfolgbarkeit.

Ambition trifft Realität: Ohne veröffentlichte Kennzahlen zu Fehlerraten, Latenzen oder Interventionshäufigkeit bleibt die Prognose unsicher. OEM‑typisch können 6–18 Monate Puffer durch Zulassungen und Industrialisierung entstehen – der FY2027‑Korridor ist erreichbar, aber nicht garantiert.

Nissan und Wayve bringen AI‑Assisted Driving in die Seriennähe: Foundation‑Model plus Sensor‑Redundanz statt enger Regelketten. Die Architektur verspricht bessere Generalisierung im Stadtverkehr, verlangt aber harte Sicherheits‑Evidenz. FY2027 ist ein realistischer, doch straffer Zeithorizont. Entscheidend werden transparente Metriken, klare ODD‑Grenzen und eine starke Fahrerüberwachung sein.