Künstliche Intelligenz
Selbstfahrende Maschinen in der Landwirtschaft: Autonom durch die Grauzone
In gewissem Sinne ist autonomes Fahren in der Landwirtschaft ein alter Hut: Schon seit einem Vierteljahrhundert halten Traktoren dank GPS und RTK (Real-Time Kinematic Positioning, ein Verfahren mit Referenzstationen auf der Erde, das eine Genauigkeit bis 2 cm erreicht) automatisch die vorher festgelegten Fahrgassen. Der Fahrer kann sich auf seine anderen Aufgaben konzentrieren, zum Beispiel auf die Überwachung des Umfelds und des angehängten Arbeitsgeräts.
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Nun steht die Landwirtschaft vor dem nächsten Schritt: Zahlreiche Hersteller haben schon länger an autonomen Fahrzeugen gearbeitet, die in der Regel ohne Fahrer auskommen. Die Bandbreite reicht von Feldrobotern wie dem Fendt Xaver GT über autonome Fahrzeuge bis zu Upgrade-Kits, die ältere Traktoren in autonome Traktoren verwandeln. Viele dieser Produkte befinden sich noch im Prototypen-Status, manche sind aber schon auf dem Markt.
Angetrieben wird die Nachfrage nach solchen Systemen vom Fachkräftemangel: Weltweit hätten Landwirte zunehmend Probleme, qualifizierte Fahrer zu finden, das hört man auf der Agrarmesse Agritechnica in Hannover an vielen Ständen.
Ein Rundgang über die Messe zeigt aber auch: Autonomes Fahren auf dem Acker mag weniger komplex sein als im Straßenverkehr, einfach ist es jedoch nicht. Es gibt auch hier noch zahlreiche Herausforderungen zu bewältigen. Dabei geht es nicht nur um technische, sondern auch um rechtliche Fragen.
Wer haftet, wenn etwas schiefgeht?
Der US-Hersteller John Deere zum Beispiel zeigt auf der Agritechnica in Hannover ein Upgrade-Kit für Traktoren, das in den USA bereits von Landwirten im Mais- und Sojaanbau erprobt wird. „Auch unsere deutschen Kunden fragen danach“, sagt Michael Müller, Marketing Manager für die Großtraktoren von John Deere, im Gespräch mit c’t. Einen Termin für einen Marktstart in Deutschland könne man allerdings nicht nennen, denn hierzulande sei die Rechtslage noch nicht klar genug.
Als Beispiel nennt Müller das Thema Haftung: Die Politik müsse noch festlegen, wer unter welchen Umständen haftet, falls es zu einem Unfall mit einem autonomen Traktor kommt. Zu einem ähnlichen Fazit kam die niedersächsische Landesregierung bereits vor zwei Jahren: „Fragen zur Sicherheit und zur Haftung beim Einsatz autonomer Landmaschinen befinden sich noch in Klärung“, heißt es in einer Antwort auf eine parlamentarische Anfrage. Und der IT-Rechtler Klaus Gennen schreibt in einer Analyse zum Einsatz von KI-Systemen in der Landwirtschaft, das deutsche Haftungsrecht sei „den technischen Besonderheiten insbesondere von autonomen KI-Systemen bisher nicht ausreichend gewachsen.“ Während es im Straßenverkehrsgesetz in Deutschland schon Regelungen für „Kraftfahrzeuge mit hoch- oder vollautomatisierter Fahrfunktion“ gibt, fehlen solche für Landmaschinen, die auf dem Feld arbeiten. Sie fallen in den Geltungsbereich der EU-Landmaschinenrichtlinie.
Aber auch das Thema Datenschutz sei eine Herausforderung, sagt Michael Müller von John Deere auf der Agritechnica. Denn John Deere überträgt Live-Bilder der Kameras seiner autonomen Traktoren in ein Sicherheitszentrum in den USA. Dort prüfen menschliche Experten die Bilder, falls die Traktor-KI im Umfeld des Fahrzeugs etwas entdeckt hat, das wie ein Mensch aussieht. Der Traktor hält dann sofort an und darf erst weiterfahren, wenn zwei Mitarbeiter unabhängig voneinander grünes Licht geben. Die Übertragung der Live-Bilder mit potenziell personenbezogenen Daten sei in den USA datenschutzrechtlich einfacher umsetzbar als in Europa und selbst innerhalb Europas gebe es Unterschiede, sagt Müller.
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Staub erschwert der KI die Sicht
Als Beispiel für die technischen Herausforderungen, die in der Landwirtschaft auftreten, nennt Müller: Staub. Denn bei der Arbeit auf dem Feld können davon große Mengen aufgewirbelt werden, die den insgesamt 16 Kameras des Upgrade-Kits und damit der KI die Sicht erschweren. Radartechnik würde helfen, sei für den wirtschaftlichen Einsatz jedoch noch zu teuer, sagt Müller. Den Preis des Upgrade-Kits verrät John Deere nicht. Aus Branchenkreisen ist zu erfahren, dass bei manchen Herstellern auch Abo-Modelle statt einmaliger Anschaffungskosten im Gespräch seien.
Zu den bisherigen Aufgaben des Fahrers und damit den künftigen Aufgaben der KI gehört aber nicht nur die Überwachung des Umfelds. Auch die Arbeitsgeräte wie Grubber, Hacken oder Sämaschinen müssen konstant kontrolliert werden. Ist ein Zinken abgeflogen? Wird ein Ast mitgeschleift und zerstört wertvolle Pflanzen? Ist ein Röhrchen verstopft, sodass die Maschine nicht sät?
Wenn man bedenkt, wie viele Maschinen in der Landwirtschaft zusammenspielen und wie stark diese an verschiedene Fruchtarten angepasst sind, wird klar: Es gibt noch viel zu entwickeln. Ziel von John Deere sei es, bis 2030 ein vollautomatisches Produktionssystem für Soja zu entwickeln, unter anderem mit autonomen Grubbern, Feldspritzen, Mähdreschern und Überladewagen, sagt Müller.
„Der Operator muss kein einziges Mal eingreifen“
An solchen Herausforderungen arbeiten nicht nur Konzerne wie John Deere oder Claas, sondern auch zahlreiche Start-ups und Mittelständler. Auf der Agritechnica zeigt zum Beispiel die Digital Workbench GmbH aus der Nähe von Ingolstadt ihre autonomen „Multiträgerplattformen“. Diese fahren GPS-RTK-gesteuert, für die Sicherheit sorgen unter anderem Bumper und Geofencing. In Prototypen teste man zudem Radar und Lidar-Sensoren, berichtet Vertriebsleiter Bernhard Limbrunner im Gespräch mit c’t.

Digital Workbench baut seine autonomen „Multiträgerplattformen“ in verschiedenen Größen – hier die Variante mit 1,5 Tonnen Nutzlast.
(Bild: Christian Wölbert / heise medien)
Als Vorteil solcher Spezialsysteme gegenüber Traktoren mit Upgrade-Kit nennt Limbrunner die Präzision: An der Dreipunkthydraulik eines Schleppers hätten Arbeitsgeräte prinzipbedingt relativ viel Spiel. Mit einer starren Befestigung, wie Digital Workbench sie nutze, könne man bei der Unkrautbekämpfung mit der Hacke viel näher an der Nutzpflanze arbeiten.
Die regulatorische Lage für autonome Feldarbeit sei „eine Grauzone“, sagt auch Limbrunner. Aufhalten lassen will Digital Workbench sich davon, wie viele Konkurrenten, aber nicht. Die ersten Systeme sollen im kommenden Jahr ausgeliefert werden, erste Aufträge habe man bereits, sagt Limbrunner. Die Technik sei reif: „Wenn wir in unseren Tests 20 Stunden Zuckerrüben säen, steht zwar noch ein Operator daneben, aber der muss kein einziges Mal eingreifen.“
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Autonome Trommelberegnungsmaschine RainRover
Weniger Sorgen um rechtliche Unsicherheiten scheint es beim deutschen Hersteller Beinlich zu geben, einem Spezialisten für Beregnungsmaschinen und Düsenwagen – und auch keine Sensorik für die Erkennung von Anomalien jeder Art. Auf der Messe zeigt das Familienunternehmen seine Trommelberegnungsmaschine RainRover, die aktuell nur als Prototyp gefahren ist und jetzt an erste Testkunden geliefert werden soll. Grundlage ist erprobte Technik des Herstellers, erweitert um ein Raupenfahrwerk und die Steuerung für den autonomen Betrieb. Auf der großen Trommel befinden sich bis zu 750 Meter PE-Rohr, das an einen zentral aufgestellten Hydranten angeschlossen ist. Der Landwirt exportiert die Geokoordinaten von Feld und Fahrgassen, die er bereits mit seinem Traktor eingemessen hat und importiert sie in der Steuerung des RainRover. Der kann dann automatisch die Fahrgassen abfahren und das Rohr auf der Hinfahrt auslegen, auf der Rückfahrt wieder aufrollen. Weil die ganze Fahrt, anders als eine Beregnungsmaschine, die an einem Traktor hängt, keine Arbeitszeit kostet, kann das automatische Gerät jeden Teil des Feldes zwei Mal abfahren und so mit halber Wassermenge arbeiten – das ist laut Hersteller besser für die Pflanzen.

Der RainRover nutzt die Geodaten, die der Landwirt mit seinem Traktor bereits eingemessen, folgt den Fahrgassen und bewässert das Feld autonom. Einen Bediener vor Ort braucht er nicht.
(Bild: Jan Mahn / heise medien)
Umfangreiche Sensorik zur Umfeldüberwachung, Radar, Lidar, KI oder 360-Grad-Kameras hat Beinlich seinem RainRover nicht spendiert. Anders als ein autonomer Traktor kann die Beregnungsmaschine aber auch unter ungünstigsten Umständen nicht falsch abbiegen und kilometerweit über fremde Felder fahren – schließlich hängt sie immer am PE-Rohr.

(Bild: Henri Wagner / heise medien)
Der Autonomietrend zeigt sich auch in den feinfühligen Bereichen der Landwirtschaft: Ein Paar humanoider Roboterarme soll in Zukunft für die deutsche Firma Ai.Land den Prozess des Gemüseanbaus autonomisieren. Mit einer VR-Brille können Menschen die Roboterarme und Hände steuern und sammeln damit Trainingsdaten für die vollständige Automatisierung. Das auf der Agrictechnica mit einem Preis ausgezeichnete Feldrobotiksystem ist allerdings noch ein Prototyp.
(cwo)
Künstliche Intelligenz
KI-Bilder statt Modefotografie | heise online
Die Fast-Fashion-Marke Zara unter dem Dach des spanischen Inditex-Konzerns setzt im großen Stil auf KI-unterstützte Bildproduktion. Der Modekonzern will Fotos realer Models per generativer Software variieren, statt für jede Produktvariante ein neues Shooting anzusetzen. Aus einmal aufgenommenen Fotos von Models sollen per KI zahlreiche Varianten entstehen, etwa mit anderen Farben, Schnitten oder Accessoires.
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Pose, Körperform und Gesicht der realen Models bleiben dabei erhalten, während die Kleidung und die Hintergründe ausgetauscht werden. Das soll die Produktionszeit und die Kosten für neue Produktaufnahmen für Webshop und App drastisch reduzieren. Außerdem habe man so die Chance, quasi in Echtzeit auf der sich schnell bewegenden Modewelle zu reiten.
Zara ist nicht das erste einschlägige Unternehmen, das verstärkt auf KI setzt. Bereits vor einigen Monaten hatte H&M angekündigt, künftig verstärkt mit „digitalen Zwillingen“, KI-generierten Images seiner Models, arbeiten zu wollen. Die Rechte an den Klones sollen vollständig bei den Models bleiben, die Vergütung entspräche weitgehend herkömmlichen Honoraren. Auch Zalando hatte im Mai angekündigt, dem hohen Tempo, in dem sich Mode verändert, mit KI-Unterstützung zu begegnen.
Die Unternehmen betonen, dass die „Klon“-Strategie die menschliche Arbeit ergänzen und nicht vollständig ersetzen solle. Kritiker, darunter die britische Association of Photographers, sehen das anders. Es stehe zu befürchten, dass der Einsatz von generativer KI die Zahl klassischer Aufträge für Fotografen, Models und Produktionsteams verringern wird. Die Folge könnte ein schleichender Auftragsrückgang sein, der besonders jüngere und freischaffende Kreative trifft. Unklar ist auch, inwieweit künftig eine transparente Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Bilder geregelt und durchgesetzt wird.
(swi)
Künstliche Intelligenz
China will anthropomorphe KI streng regulieren
Die chinesische Cybersicherheitsbehörde Cyberspace Administration of China (CAC) hat am 27. Dezember 2025 einen neuen Entwurf zur Regulierung von KI-Systemen zur öffentlichen Diskussion gestellt. Wie die Nachrichtenagentur Reuters berichtet, betreffen die Regeln an Endwanwender gerichtete KI-Systeme, die menschliches Verhalten nachahmen und zu emotionalen Interaktionen führen. Betroffen sollen Produkte und Dienste sein, die simulierte menschliche Persönlichkeitszüge oder Denkmuster aufweisen und mehr als eine Million insgesamt registrierte oder mehr als 100.000 monatlich aktive Nutzer haben Dabei spielt es keine Rolle, ob die Kommunikation über Text, Bilder, Sprache oder andere Medien erfolgt.
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Die vorgeschlagene Regulierung soll die Anbieter verpflichten, während des kompletten Produkt-Lebenszyklus‘ Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Datensicherheit und den Schutz persönlicher Nutzerdaten sicherzustellen.
Psychologische Notfallpläne
Im Unterschied zu vielen anderen KI-Regulierungen betont das vorgeschlagene Regelwerk auch psychologische Risiken. Anbieter sollen Mittel zur Verfügung stellen, die Stimmungen und mögliche emotionale Abhängigkeiten der Nutzer erkennen und bei Bedarf intervenieren können. In extremen Situationen, etwa wenn Nutzer mit Suizid oder Selbstverletzung drohen, sollen menschliche Ansprechpartner übernehmen können. Minderjährige und ältere Menschen sollen zudem verpflichtet werden, vor Nutzung der Dienste Notfallkontakte zu hinterlegen.
Die Produkte oder Dienste müssen dem Vorschlag zufolge Anwender außerdem regelmäßig und an prominent platzierten Stellen darauf hinweisen, dass sie mit einer KI interagieren. Finden sich im Nutzerverhalten Muster, die auf Abhängigkeiten hindeuten, müssen zusätzliche Pop-ups diese Hinweise wiederholen. Übersteigt die Nutzungsdauer zwei Stunden, soll eine Zwangspause nötig werden.
Trainingsdaten auf Parteilinie
Artikel 10 des Richtlinienvorschlags verpflichtet die Anbieter, für das Training der KI Datensätze zu verwenden, die „den Grundwerten des Sozialismus“ und den traditionellen Werten Chinas entsprechen. Anbieter sollen die Nachvollziehbarkeit der Trainingsdaten permament sicherstellen und dafür sorgen, dass die Systeme keine Inhalte generieren, die beispielsweise die nationale Sicherheit gefährden oder die soziale Ordnung stören.
(ulw)
Künstliche Intelligenz
iX-Workshop: Windows 11 im Unternehmen absichern
Der zweitägige Online-Workshop Windows 11 im Unternehmen absichern zeigt, wie Sie die Betriebssysteme Windows 11 Pro und Enterprise sicher im Unternehmensnetz betreiben. Dabei werden sowohl klassische On-Premises-Installationen von Windows 11 als auch hybride Modelle in Kombination mit Entra ID und Microsoft Endpoint Manager (Intune) berücksichtigt.
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Anhand praktischer Demonstrationen typischer Bedrohungsszenarien lernen Sie Schwachstellen und die typischen Werkzeuge von Angreifern kennen und stellen diesen konkrete Härtungs- und Schutzmaßnahmen gegenüber. Microsoft bietet hierfür sinnvolle Sicherheitsfunktionen an, die jedoch nicht automatisch aktiv sind, sondern erst konfiguriert werden müssen. In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie die Sicherheitsmechanismen und -tools einsetzen, um Ihre Systeme abzusichern. Dieser Workshop bietet viel Raum für Fragen und Austausch.
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Februar 03.02. – 04.02.2026 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 06. Jan. 2026 |
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März 25.03. – 26.03.2026 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 25. Feb. 2026 |
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Mai 11.05. – 12.05.2026 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 13. Apr. 2026 |
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Juli 08.07. – 09.07.2026 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 10. Jun. 2026 |
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September 17.09. – 18.09.2026 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 20. Aug. 2026 |
Referent Christian Biehler ist Experte für Informationsmanagement und IT-Sicherheit. Seine Themenschwerpunkte sind die Sicherheit von Netzwerken und Anwendungen sowohl in klassischen On-Premises-Umgebungen als auch im hybriden Windows-Umfeld.

(ilk)
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