Die aus dem Automotive-Geschäft von Continental hervorgegangene Firma Aumovio ist seit 18. September 2025 als unabhängiges Unternehmen an der Frankfurter Wertpapierbörse notiert. Aumovio nutzt die CES 2026 in Las Vegas, um seine Ansätze für automatisiertes Fahren, Elektrik- und Elektronikarchitektur für softwaredefinierte Kraftfahrzeuge sowie Fahrzeugsicherheit zu zeigen.

Im Mittelpunkt des Messeauftritts der Frankfurter Firma steht die „User Experience“ im Fahrzeuginnenraum. Unter dem Namen „Branded Personalized Cockpit“ zeigt Aumovio eine modulare Multi-Display-Landschaft, die verschiedene Anzeigetechniken kombiniert. Dazu zählen zwei OLED-Displays und ein E-Ink-Bildschirm. Je nach Designthema ändert sich Farben und Muster des Armaturenbretts.

Hinter dem OLED-Bildschirm auf der Fahrerseite ist eine von außen nicht sichtbare Kamera integriert. Im noch breiteren OLED-Display auf der Beifahrerseite lassen sich beispielsweise Filme abspielen. Dabei kann die Winkelabhängigkeit erhöht werden, sodass der Bildschirminhalt von der Fahrerseite aus nicht einsehbar ist.

Assistiertes und automatisiertes Fahren mit Xelve

Mit der Systemplattform Xelve adressiert Aumovio Fahrerassistenz und autonomes Fahren von Level 2 bis Level 4. Aumovio hat mehrere Ausprägungen im Programm: Xelve Park für automatisierte Parkfunktionen, Xelve Drive für assistiertes und teilautomatisiertes Fahren sowie Xelve Pilot als Fallback-Lösung für hochautomatisiertes Fahren nach Level 4.

Die neueste Ergänzung Xelve Trailer warnt mithilfe von Rundumkameras vor Kollisionen beim Rangieren mit Anhängern. Sie nutzt Bilderkennungsalgorithmen, um Hindernisse zu erkennen und somit beim Manövrieren zu unterstützen. Xelve Trailer zielt vor allem auf den US-amerikanischen Markt.

Entwicklungsweg zum softwaredefinierten Fahrzeug

Ein Schwerpunkt Aumovios liegt auf Elektrik- und Elektronik-Architekturen für softwaredefinierte Fahrzeuge. Zentrales Element ist ein Vehicle Control High-Performance-Computer (HPC), der sicherheitskritische und -unkritische Funktionen hardwareseitig isolieren, aber trotzdem parallel auf einem Chip abarbeiten können soll. Grundlage für den VC-HPC-Fahrzeugrechner ist der Prozessor S32N79 aus der S32N7-Serie des Niederländischen Unternehmens NXP Semiconductors.

Aumovio unterstützt Fahrzeugentwickler mit in einer virtuellen Umgebung samt Steuergeräten, Sensoren und Aktuatoren. Funktionen lassen sich damit virtuell oder hybrid implementieren und testen.

Ergänzend stellt Aumovio das Konzept des „Automotive Remote Control Network“ vor, das standardisierte Komponenten und Kommunikationsprotokolle nutzt. Verhältnismäßig einfache Komponenten sollen die Variantenvielfalt reduzieren – in komplexeren Fahrzeugen mit mehr Funktionen kommen einfach mehrere dieser Standardelemente zum Einsatz. Das soll die Architektur vereinfachen, aber auch Produktionskosten senken, weil nicht für jedes System ein eigens dafür entwickelter Controller nötig ist.

Bessere Sicht bei Nachtfahrten

Software für bessere Kamerasicht bei Nacht soll mehr Sicherheit beim Fahren gewährleisten. Die Erweiterung reduziert Blendungseffekte durch die Scheinwerfer des Gegenverkehrs und unterstützt beim Erkennen von Gefahren wie Hindernissen auf der Fahrbahn bei schlechten Lichtverhältnissen.

Außerdem hat Aumovio den E-Motor-Rotor-Temperatursensor (eRTS) vorgestellt, eine Sensortechnik für E-Motoren, die direkte, drahtlose Temperaturmessung des Rotors in permanenterregten Synchronmotoren ermöglicht. Im Vergleich zur aktuell gängigen softwarebasierten Temperatursimulation soll der Toleranzbereich von 15 auf nur noch drei Grad Celsius sinken.

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(akr)

Das kanadische Unternehmen Haply Robotics entwickelt haptische Schnittstellen zur Gerätesteuerung, die Position, Bewegung und Kräfte in mehreren Freiheitsgraden von der Hand auf Elektronik übertragen. In der Praxis lassen sich mit den Haply-Eingabegeräten Roboterarme über natürliche Bewegungen intuitiv steuern.

Das an zwei Armen beweglich aufgehängte Eingabegerät Inverse3 löst bis zu 0,01 mm bei einer Aktualisierungsrate von 4 kHz auf. Drei Motoren für X-, Y- und Z-Achse geben direktes Kräftefeedback auf die Nutzerhand. So vermittelt es neben visuellen Informationen zusätzlich taktile Daten.

Fühlen, was der Roboter fühlt

In einer Technikdemo steuern CES-Besucher einen Ball auf einer flexiblen Oberfläche. Bei einem Druck auf die virtuelle Gummimatte reagiert Inverse3 mit spürbarem Gegendruck. Bei Gegendruck ploppt der Ball irgendwann durch die Matte. Haplay demonstriert das Kräftefeedback auch mit verschiedenen 3D-Oberflächen. Maserungen von Holz, Stein oder Schleifpapier macht das Gerät erfahrbar.

Das Haply-Gerät leistet bei der Ausbildung von Chirurgen und Zahnärzten, aber auch im 3D-Design seine Dienste. In Labor, Industrie und medizinischer Ausbildung macht es weniger geeignete Notlösungen wie Gamecontroller überflüssig. Bei der Teleoperation von Robotern kann ein Nutzer fühlen, was die Maschine fühlt.

Trainingsplattform für KI-Modelle

Nebenbei lassen sich die Daten feinfühliger Menschenhände auch nutzen, um grobe Roboterpranken zu trainieren. Haply Robotics hat in Kooperation mit Nvidia ein System für physisches KI-Training mit haptischem Feedback entwickelt. Das Projekt soll helfen, Robotersysteme mit realistischen Daten zu trainieren, indem neben visuellen und kinematischen Daten auch taktile Informationen in den Lernprozess einfließen.

Auf der CES zeigt das kanadische Unternehmen, wie es sein Eingabegerät Inverse3 in die Simulationsumgebung Nvidia Isaac Sim eingebunden hat. Der Roboterarm dient als Trainingsplattform. Während der Datenerfassung kann der Bediener Kräfte und Widerstände virtueller Objekte spüren.

Das haptische Feedback wird als zusätzlicher Kanal für das Imitationslernen genutzt. Die erfassten Daten sollen KI-Modelle erzeugen, die Interaktionen wie Greifen, Kontakt oder Kraftaufwand näher an reale Bedingungen heranführen als rein visuelle oder positionsbasierte Trainingsdaten.

GPU-beschleunigte Simulation

Die Simulationen laufen auf Nvidia RTX 6000 Blackwell-GPUs, die die multimodalen Eingabedaten verarbeiten. Ergänzend kommt die Plattform Nvidia Cosmos zum Einsatz, um aufgezeichnete Trainingsdaten durch synthetische Szenarien mit unterschiedlichen Umgebungen zu erweitern.

Nvidia kann dadurch seine Fähigkeiten auf dem Gebiet „Physical AI“, dem Training von Robotern, verbessern. Durch haptisch angereichertes Training sollen Roboter robuster auf reale Umgebungen reagieren können.

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(akr)

Über die Mobil-App iMogul des gleichnamigen US-Startups sollen sich Drehbücher automatisiert auswerten lassen. Die Software richtet sich an Autoren und Produzenten von Filmen und TV-Serien. Eingereichte Skripte analysiert sie auf Struktur, Figuren, Dialoge, Tempo, Themen und Genre-Zuordnung.

Der Anbieter steht noch am Anfang: Bislang ist die App lediglich für iOS erhältlich. Eine Androidversion soll in den kommenden drei Monaten folgen. Zur Nutzung ist ein Abo für 30 US-Dollar pro Monat erforderlich. Über die OpenAI-API bindet der Anbieter ChatGPT ein, um den KI-Dienst bereitzustellen, sagte iMogul-Mitgründer Chris LeSchack im Gespräch mit heise online auf der CES.

Automatisch erzeugte Begleitmaterialien

Drehbücher lassen sich als PDF-Dokumente auf die iMogul-Plattform laden, die sie anschließend automatisiert verarbeitet. Laut Anbieter ist keine spezielle Textauszeichnung (neudeutsch Markup) notwendig. Innerhalb kurzer Zeit soll sich iMogul mit einer Analyse zurückmelden, die sich an gängigen Bewertungsmaßstäben orientiere.

Auf Grundlage der Analyse erstellt iMogul Textbausteine wie die Kernidee der Geschichte in einem Satz (Logline), eine knappe, strukturierte Zusammenfassung mit dem Handlungsverlauf (Synopsis) und kurze Texte, mit denen Autoren ihre Film‑ oder Serienidee Produzenten, Sendern, Streamingdiensten oder Förderern vorstellen können (Pitch).

Die KI arbeitet dafür beispielsweise die Hauptfigur und den zentralen Konflikt heraus. Die Texte lassen sich nutzerseitig bearbeiten, um sie an die eigene Tonalität anzupassen und so besser bei Einreichungen und Präsentationen nutzen zu können.

Markt- und Zielgruppenbewertung

Ein weiterer Bestandteil der KI-Analyse ist ein Marktbericht, der vergleichbare Filme und Serien, Zielgruppen, Budgetrahmen, internationale Verwertbarkeit und mögliche Auswertungswege berücksichtigt. Die Plattform kombiniert dazu ihre Inhaltsanalyse mit Daten zu Genre-Trends und Publikumsinteresse.

Nutzer können über die Plattform außerdem Auszüge ihrer Drehbücher veröffentlichen, um Reaktionen aus der iMogul-Community zu sammeln. Abstimmungen, Kommentare und virtuelle Unterstützung fließen als zusätzliche Datenpunkte in die Bewertung ein und sollen Hinweise auf Resonanz und Positionierung liefern.

Aus Inhaltsdaten und Nutzerreaktionen leitet iMogul Einschätzungen zur wirtschaftlichen Umsetzbarkeit ab. Dazu zählen Hinweise zu geeigneten Auswertungsplattformen, Budgetgrößen sowie Vorschläge für Besetzung, Regie und mögliche Drehorte unter Berücksichtigung von Förder- und Steueranreizen.

Aktuell laden viele Autoren ihre Drehbücher auf Reddit hoch, in der Hoffnung, dass Netflix oder andere große Hollywood-Studios darauf aufmerksam werden, so LeSchack. iMogul soll einen direkten Draht zwischen Autoren und Produzenten herstellen.

Erweiterung für Schauspieler geplant

Im Rahmen der CES kündigte iMogul ein „Actor Module“ an. Schauspieler sollen dort künftig Profile und Probeaufnahmen hochladen können. Publikumsbewertungen sollen in Casting-Empfehlungen einfließen.

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(akr)