DeepRoute.ai: Datenloop von 5 Tagen auf 12 Stunden verkürzt
Am 29. Mai 2026 erklärte Zhou Guang, CEO von DeepRoute.ai (元戎), auf dem 4. Future Mobility Summit (2026未来汽车先行者大会): Die Fahrassistenzbranche erreiche eine „Großmodell-Konsensphase". Statt vieler kleiner Spezialmodelle setzen immer mehr Unternehmen auf einheitliche, leistungsfähige KI-Basismodelle (基座模型). Der Grund: Die Ressourcen für kleine KI-Modelle bringen immer weniger Ertrag.
Physische KI ersetzt reflexive Miniaturnetze
Bisher reagierten kleine KI-Modelle blitzschnell auf eng definierte Situationen – ähnlich einem Reflex. Doch der Fortschritt wird teurer und bringt immer weniger echten Zugewinn. Typisch ist der „Wippeneffekt": Eine Verbesserung erzeugt an anderer Stelle neue Probleme. Die Folge: schwankende Systemqualität und sinkendes Nutzervertrauen.
Zhou Guang betont: „Ein großes KI-Basismodell ist kein größeres kleines Modell. Es ist eine andere Kategorie – es versteht Kontexte und trifft globale Entscheidungen wie ein Mensch." Genau diese Fähigkeit, komplexe Situationen ganzheitlich zu erfassen, sei der Schlüssel zur nächsten Stufe des autonomen Fahrens.
Datenloop in Rekordzeit
Bereits im März 2025 hatte DeepRoute.ai als erstes chinesisches Unternehmen die Positionierung als „Physical AI Company" (物理AI公司) eingeführt – fast ein Jahr vor dem allgemeinen Hype. Seitdem hat der Anbieter ein VLA-Modell (Vision-Language-Action) und ein spezielles KI-Basismodell für die physische Welt präsentiert.
Die Vorteile sind messbar: Durch die einheitliche Architektur, die Fahrentscheidung, Szenenverständnis und Verhaltensbewertung vereint, verkürzt sich der Datenloop von knapp fünf Tagen auf rund zwölf Stunden. Gleichzeitig steigen Datenqualität und Skalierbarkeit. Zum Vergleich: Der israelische Marktführer Mobileye setzt ebenfalls auf End-to-End-Lernen, doch DeepRoute.ai liegt mit der Physical AI und dem schnellen Datenloop technologisch vorn.
Marktdurchdringung und Ziele
DeepRoute.ai hat im Jahr 2025 einen Marktanteil von 24 Prozent beim autonomen Stadtfahren (City NOA) im chinesischen Drittanbietermarkt erreicht – ein Plus von 110 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Für 2026 lauten die Ziele:
- Auslieferung von über einer Million Fahrzeugen mit dem Assistenzsystem
- Verbesserung des MPCI (Miles Per Critical Intervention) auf über 1.000 km
- Steigerung der Nutzer-High-Frequency-Rate auf über 50 Prozent – von „verfügbar" zu „ständig genutzt"
Sollte die Technologie über chinesische OEMs wie BYD oder Geely nach Europa kommen, könnten deutsche Autofahrer bald von zuverlässigeren und deutlich reaktionsschnelleren Assistenzsystemen profitieren.
DeepRoute.ai ist in Europa nicht direkt aktiv. Die Technologie wird jedoch bereits in Fahrzeugen chinesischer Marken eingesetzt. Ein Markteintritt über Partnerschaften mit europäischen Zulieferern oder chinesischen Herstellern, die in Deutschland verkaufen (z. B. BYD, NIO), ist denkbar.