Bergisch Gladbach, 18. Mai 2026 – Software-defined Vehicles(SdV) waren lange Zielbild der Automobilindustrie. Heute sind sie ein Leistungsnachweis dafür, wer Updates zuverlässig ausliefert, wer Software wie ein Plattformunternehmen denkt– und wer noch immer mit fragmentierten Systemarchitekturen arbeitet. Wie weit die OEMs in Deutschland und weltweit auf dieser Reise sind, zeigt der Software-Defined-Future-Report 2026, den das Center of Automotive Management (CAM) gemeinsam mit Accenture entwickelt hat.
Die Kernbotschaft: KI wird im Fahrzeug kein optionales Zusatzfeature mehr sein. Damit wird eine Fähigkeit zur Grundvoraussetzung: Software zuverlässig, schnell und im großen Maßstab auszuliefern und fortlaufend zu optimieren. Wer das nicht kann, hat ein strukturelles Problem. Unabhängig davon, wie ambitioniert die KI-Strategie auf dem Papier ist. Hersteller, die das SdV-Fundament noch nicht stabil gelegt haben, riskieren, Künstliche Intelligenz auf wackeligem Untergrund aufzubauen.
Die Marschroute der Branche ist klar. Software-defined Vehicles machen Fahrzeuge zu aktualisierbaren Produkten. AI-defined Vehicles gehen einen Schritt weiter: Die KI fügt Features nicht nur hinzu, sondern entwickelt das Fahrzeug kontinuierlich weiter: durch Lernfähigkeit, verbesserte Leistung und fortschreitende Automatisierung.
Warum SdV jetzt entscheidend sind – und „ein bisschen Software“ nicht ausreicht
Software wird zum zentralen Hebel für Differenzierung und Marge in der Automobilindustrie. Die Kompetenz von SdV zeigt sich dort, wo Kunden sie direkt erleben:
- Regelmäßige und zuverlässige Over-the-Air (OTA) Updates (Fehlerbehebungen und neue Funktionen).
- Ein konsistentes digitales Nutzererlebnis über alle Modelle hinweg, statt vereinzelter Insellösungen.
- Schnellere Einführung neuer Funktionen und Dienste, ohne auf den nächsten Modellzyklus warten zu müssen.
- Ein klarer Pfad zu Level-3- bis Level-4-Automatisierung durch kontinuierliche Verbesserung von Software und Daten.
- KI-gestützte Erlebnisse (fortschrittliche Sprachsteuerung, lernende Systeme), die sich mit der Zeit verbessern.
Zudem eröffnen SdVs neue Umsatzquellen durch kostenpflichtige Upgrades und Dienste nach dem Fahrzeugkauf. Der Report schätzt, dass SdV-bezogene Erlöse bis 2030 rund 40 Milliarden Euro erreichen und bis 2035 auf mehr als 115 Milliarden Euro anwachsen könnten.
Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick
Der Software-Defined-Future-Report 2026 unterscheidet drei SdV-Reifegrade:
- SdV-Vorreiter – softwarenative OEMs
Diese Hersteller haben das Fahrzeug von Grund auf um eine einheitliche Softwareplattform und zentralisierte Rechenarchitektur aufgebaut. Sie spielen Updates in hoher Frequenz aus, kontrollieren größere Teile des Tech-Stacks im eigenen Haus und sehen ihre Fahrzeugflotte als kontinuierlich verbesserungsfähiges Produkt an. Ihr nächster Engpass liegt auf der KI-Ebene: Daten, Training, Simulation und Compute-Partnerschaften.
Fokus für AIdV:
- Trainings- und Simulationsinfrastruktur sowie die dahinterliegenden Datenpipelines ausbauen
- Die „Vehicle Intelligence”-Ebene im eigenen Haus halten, damit Erfahrungsdaten nicht an Dritte abfließen
- Plattformdisziplin auch bei wachsender Modellvielfalt aufrechterhalten
- Chip-, Cloud- und KI-Partnerschaften so wählen, dass sie Differenzierung ermöglichen statt einschränken
- Fast Follower – starke Fortschritte, aber noch nicht vollständig skaliert
Diese OEMs sind kurz vor SdV-fähigen Markteinführungen: wachsende OTA-Flotten, reifende Software-Stacks, erste Schritte zu zentralisierter Rechenarchitektur und aktive Partnerschaften für Cloud, Chips und KI. Die Herausforderung liegt nun in der Skalierung auf das gesamte Portfolio – mit konsistenten Standards über alle Fahrzeugbaureihen hinweg.
Fokus für SdV-Skalierung:
- SdV-Entwicklung über alle Fahrzeugreihen ausbauen
- Fragmentierung reduzieren: eine Architektur mit einem einheitlichen Regelrahmen
- KI dort einsetzen, wo sie das Nutzererlebnis direkt verbessert – erweiterte Sprachsteuerung, vorausschauende UX, Assistenzfunktionen
Betriebsmodelle aufbauen, die kontinuierliche Weiterentwicklung ermöglichen
- Catch-up Player – fragmentierte SdV-Reife
Diese Gruppe stemmt das Erbe mehrerer Plattformen, Multi-Marken-Komplexität, älterer Systemarchitekturen und eines Partnerökosystems, das sich nur schwer in ein kohärentes Produkt integrieren lässt. SdV-Strategien existieren, der Roll-out ist jedoch nicht einheitlich. KI-Piloten laufen, ohne auf einer sauberen, skalierbaren Plattform zu stehen.
Fokus für solide SdV-Grundlagen:
- Plattformen konsolidieren, bevor weitere Schichten hinzukommen – Stacks und Varianten vereinfachen
- Eine Softwarekultur etablieren, die schnelle Entscheidungen ermöglicht und hierarchische Silos abbaut
- OTA-Fähigkeit sowie Daten- und KI-Readiness markenübergreifend standardisieren
- „KI auf Komplexität” vermeiden – wo das Fundament fehlt, wird KI zum Hemmschuh statt zum Katalysator
SdV sind der Einstieg – AIdV die nächste Stufe
AI-defined Vehicles kommen jenen Herstellern zu Gute, die früh in SdV-Grundlagen investiert haben: mit sauberen Datenstrukturen, disziplinierten Plattformen und der organisatorischen Fähigkeit zur kontinuierlichen Auslieferung. Wer noch am Fundament arbeitet, sollte konsequent priorisieren – und vermeiden, dass KI zur nächsten Komplexitätsstufe statt zum strategischen Beschleuniger wird.
Qualität der Software, Tragfähigkeit der Datenarchitektur, Operationalisierung von KI im Großmaßstab: Daran werden die Marktführer der Automobilindustrie von morgen gemessen. SdV-Reife ist heute die Grundvoraussetzung. AIdV-Reife ist die Kür.
Hierzu Studienleiter Prof. Dr. Stefan Bratzel:
„Das Software-defined Vehicle ist das Eintrittsticket in die nächste Evolutionsstufe der Automobilindustrie – das AI-defined Vehicle. Hersteller, die heute keine skalierbaren Software- und Datenplattformen aufgebaut haben, laufen Gefahr, dass künstliche Intelligenz im Fahrzeug nicht zum Innovationsmotor, sondern zum Komplexitätstreiber wird.“
Hierzu Globaler Leiter Software-defined Vehicle bei Accenture, Christof Horn:
„Beim Software-defined Vehicle entscheidet nicht die Summe digitaler Features, sondern die Fähigkeit, das Auto wie eine Plattform über den gesamten Lebenszyklus zu betreiben. Fast Follower müssen hier aus ihren Leuchttürmen Standards machen, Catch-up Player zuerst vereinfachen und ihre Architekturen konsolidieren. Dies schafft die Grundlage, damit KI im Fahrzeug verlässlich skaliert, echte Differenzierung geschaffen und die nächste Evolutionsstufe des AIdV erreicht werden kann.“
Über den Report
Der Software-Defined-Future-Report 2026 wurde vom Center of Automotive Management (CAM) in Zusammenarbeit mit Accenture erstellt. Die Studie zeigt, wie sich globale Automobilhersteller auf den Wandel zum Software-defined Vehicle vorbereiten. Sie kombiniert eine Desk-Analyse auf Basis der CAM-Innovationsdatenbank, eine qualitative Expertenbefragung sowie gemeinsame Expertenworkshops von CAM und Accenture. Zehn globale OEMs dienen als Beispiele für unterschiedliche SDV‑Implementierungsansätze.
Über das Center of Automotive Management (CAM):
Das Center of Automotive Management (CAM) in Bergisch Gladbach ist ein unabhängiges, wissenschaftliches Institut für empirische Automobil- und Mobilitätsforschung an der Fachhochschule der Wirtschaft in Bergisch Gladbach. Direktor und Gründer des Automobilinstituts ist Prof. Dr. Stefan Bratzel. Weitere Details finden Sie unter https://www.auto-institut.de/ .
Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte:
Center of Automotive Management (CAM)
Prof. Dr. Stefan Bratzel
Director
Tel.: (0 22 02) 28 57 7-0
E-Mail: stefan.bratzel@auto-institut.de
https://www.auto-institut.de/