Nicht Tesla oder Waymo: Das erste autonome Auto der Welt fuhr schon 1987 in Bayern

Von der Autobahn ins Museum: Warum die deutsche Autoindustrie ihren genialsten Durchbruch verschlief

Vergessene Sensation: Ein bayerischer Transporter konnte schon in den 80ern, was Tesla heute verspricht

Wenn wir heute an autonomes Fahren denken, fallen unweigerlich Namen wie Tesla, Waymo und das Silicon Valley. Doch die wahre Geburtsstunde des Roboterautos liegt nicht in Kalifornien, sondern auf einer abgesperrten Autobahn in Bayern. Schon 1987 – Jahrzehnte bevor Tech-Giganten Milliarden in die Technologie pumpten – ließ der deutsche Professor Ernst Dieter Dickmanns einen Kleintransporter völlig selbstständig rollen. Ausgerüstet mit Kameras und revolutionärer Software, vollbrachte sein Team eine technische Sensation. Doch anstatt diesen gigantischen technologischen Vorsprung in eine globale Marktmacht zu verwandeln, ließ die deutsche Industrie die Jahrhundertchance ungenutzt verstreichen. Wie konnte eine derart wegweisende Innovation in der Schublade verschwinden? Diese Geschichte ist nicht nur ein faszinierender Rückblick auf eine vergessene deutsche Pionierleistung. Sie ist ein drängender Weckruf und ein Lehrstück über das Verwalten von Erfolgen, fehlenden Mut zur Skalierung und die Frage, ob Deutschland den Anschluss an die Mobilität der Zukunft endgültig verspielt hat.

Das vergessene Silicon Valley der Autobahn: Wie Deutschland das autonome Fahren erfand – und aus der Hand gab

Auf einer bayerischen Autobahn, die noch nicht für den öffentlichen Verkehr freigegeben war, rollt 1987 ein unscheinbarer Kleintransporter mit Kameras und Rechentechnik an Bord. Das Fahrzeug steuert selbst, hält die Spur, reagiert auf andere Verkehrsteilnehmer – und das alles ohne GPS, ohne Karten und ohne Lidar. Die Rechenleistung an Bord beträgt nur einen Bruchteil dessen, was heute in jedem Mittelklassewagen steckt. Während heute Namen wie Tesla und Waymo als Synonyme für autonomes Fahren gelten, wurde der eigentliche Grundstein Jahrzehnte zuvor in Deutschland gelegt – weitgehend unbeachtet von Öffentlichkeit, Politik und Kapitalmarkt.

Diese Pionierleistung trägt den Namen eines Mannes, den außerhalb von Fachkreisen fast niemand kennt: Ernst Dieter Dickmanns, Professor an der Universität der Bundeswehr München. Seine Forschung zeigt schon in den 1980er-Jahren, dass autonome Mobilität auf Basis von Kameras und intelligenter Bildverarbeitung möglich ist. Dennoch gelingt es Deutschland nicht, diesen Vorsprung in einen dauerhaften wirtschaftlichen Vorteil zu übersetzen. Die Geschichte des autonomen Fahrens ist damit auch ein Lehrstück über verpasste Innovationschancen, falsche Anreizsysteme und eine Industrie, die mit bahnbrechender Forschung nichts Rechtes anzufangen wusste.

4D-Sehen: Der geniale Ansatz hinter den ersten Roboterautos

Das Herzstück von Dickmanns’ Arbeit ist ein Ansatz, den er als „4D-Sehen“ beschreibt. Während klassische Bildverarbeitung einzelne Bilder analysiert, geht es ihm darum, Raum und Zeit gemeinsam zu modellieren. Die Fahrzeuge beobachten die Umgebung kontinuierlich, erkennen Objekte, schätzen ihre Geschwindigkeit und berechnen voraus, wie sich die Situation entwickeln wird. Dieser dynamische Ansatz ermöglicht es, mit vergleichsweise schwachen Rechnern in Echtzeit Entscheidungen zu treffen – eine Notwendigkeit in einer Zeit, in der leistungsstarke Prozessoren extrem teuer und selten waren.

Das Versuchsfahrzeug VaMoRs, ein fünf Tonnen schwerer Kleintransporter, wird Anfang der 1980er-Jahre mit Kameras und Sensorik ausgerüstet und von einem Onboard-Computer auf Basis laufend ausgewerteter Bildfolgen gesteuert. Ab 1987 kann VaMoRs auf einer eigens freigegebenen Autobahn vollständig autonom mit bis zu 96 km/h fahren. Später folgen S-Klasse-Fahrzeuge des Projektes VaMP, die dank mehrerer Kameras nach vorne und hinten „sehen“ können und in der letzten Entwicklungsphase autonom bis zu 130 km/h fahren. Bereits 1994 und 1995 fahren diese Autos im Rahmen des europäischen PROMETHEUS-Programms im realen Autobahnverkehr Hunderte bis über tausend Kilometer, führen Spurwechsel und Überholmanöver aus und fahren in einem hohen Prozentsatz der Zeit selbstständig.

Aus ökonomischer Perspektive fällt ein bemerkenswerter Befund auf: Das Verhältnis von eingesetztem Kapital zu erzielter technologischer Reife ist außerordentlich hoch. Mit vergleichsweise geringen Budgets und einem kleinen Team erreicht das Projekt einen Reifegrad, für den heute Unternehmen zweistellige Milliardenbeträge einsetzen. Die Kapitalproduktivität der Forschung ist enorm – aber sie wird kaum genutzt, um dauerhafte industriepolitische oder kommerzielle Vorteile zu sichern.

Vom Visionärsprojekt zum Bremsklotz: Warum die Pionierarbeit verpuffte

Die Frage drängt sich auf, warum diese spektakulären Demonstrationen nicht dazu führen, dass Deutschland zum globalen Leitmarkt für autonomes Fahren wird. Ein Teil der Antwort liegt in den Strukturen der damaligen Automobilindustrie und der Rolle der öffentlichen Forschung. Projekte wie PROMETHEUS sind auf Demonstration und Erkenntnisgewinn angelegt, nicht auf die Entwicklung skalierbarer Produkte und Plattformen. Nach Abschluss der Programme fließen zwar einzelne Technologien in Fahrerassistenzsysteme ein, doch es entsteht kein konsistentes Industriemodell, das aus der Pionierleistung ein dauerhaftes Geschäftsmodell macht.

Die großen deutschen OEMs konzentrieren sich in den 1990er- und 2000er-Jahren vor allem auf inkrementelle Verbesserungen: ABS, ESP, adaptive Tempomaten, später Notbremsassistenz. Viele Erkenntnisse aus dem PROMETHEUS-Projekt und der Forschung von Dickmanns fließen in diese Systeme ein und tragen zur beeindruckenden Sicherheitsbilanz moderner Fahrzeuge bei. Doch der große Sprung zum vollautonomen Fahren bleibt eine Vision, die man zwar marketingwirksam skizziert, aber nicht mit voller Konsequenz verfolgt.

Hinzu kommen institutionelle und kulturelle Faktoren. Die deutschen Hersteller denken in Modellzyklen und Fahrzeugplattformen, weniger in datengetriebenen Software-Plattformen. Risikokapital, das bereit wäre, eine eigenständige Software- oder Autonomiefirma rund um diese Technologie aufzubauen, ist kaum verfügbar. Statt also aus der Forschung ein eigenständiges, wachstumsorientiertes Technologieunternehmen zu formen, wird sie in das bestehende System der Lieferketten eingehegt. Aus dem technologischen Vorsprung wird ein unsichtbarer Bestandteil von Assistenzsystemen – wertvoll, aber nicht sichtbar genug, um eine eigene globale Marke zu tragen.

Branchenschwerpunkte: B2B, Digitalisierung (von KI bis XR), Maschinenbau, Logistik, Erneuerbare Energien und Industrie

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Wie das Silicon Valley aus Technik ein Narrativ machte

Während Deutschland seinen Vorsprung verwaltet, entwickelt sich im Silicon Valley eine andere Dynamik. Unternehmen wie Waymo, die aus der Google-Welt hervorgehen, positionieren autonomes Fahren früh als technologischen Sprung mit massivem skalierbarem Potenzial. Die Story lautet nicht „bessere Fahrerassistenz“, sondern „Robotaxis, die ganze Märkte umkrempeln“. Damit wird die Technologie zum Magneten für Kapital, Talente und mediale Aufmerksamkeit.

Waymo sammelt allein in einer aktuellen Finanzierungsrunde 16 Milliarden US-Dollar ein und wird mit rund 126 Milliarden US-Dollar bewertet. Die Robotaxis absolvieren wöchentlich Hunderttausende bezahlte Fahrten in mehreren US-Städten, und das Unternehmen verfügt über eine gewaltige Menge an Fahrdaten, die den Vorsprung weiter zementieren. Tesla verfolgt einen anderen Ansatz, setzt fast ausschließlich auf Kameras und verzichtet auf Lidar, hofft aber ebenfalls, autonome Funktionen zum Kern seines Geschäftsmodells und seiner Bewertung zu machen.

Diese Dynamik ist nicht nur technisch, sondern vor allem ökonomisch und kommunikativ. Das autonome Fahren wird zum Wachstumsnarrativ, das Investoren, Medien und Politik gleichermaßen fasziniert. Daten werden als strategische Ressource inszeniert, Robotaxis als Hebel für neue Geschäftsmodelle mit wiederkehrenden Erlösen. In dieser Logik zählt weniger, wer die erste Autobahnfahrt hingekriegt hat, sondern wer heute global skalieren und Standards setzen kann.

Haftung, Regulierung und die Idee der „Fahrprüfung für Maschinen“

Ein weiterer Grund für die unterschiedliche Entwicklung liegt im regulatorischen Umfeld. Autonomes Fahren tangiert das Straßenverkehrsrecht, das Wiener Übereinkommen über den Straßenverkehr und nationale Haftungsregime. Deutschland und die EU haben in den letzten Jahren zwar Schritte unternommen, um hochautomatisierte Systeme (bis SAE-Level 3 und in Teilen Level 4) zuzulassen, bleiben aber vorsichtig und definieren enge Einsatzbereiche.

In der aktuellen Rechtslage gilt: Level-3-Systeme dürfen im regulären Straßenverkehr eingesetzt werden, wenn Typgenehmigung und genaue Einsatzgrenzen definiert sind. Der Mensch bleibt jedoch in der Verantwortung, muss eingriffsbereit sein und kann sich nicht vollständig aus der Haftung verabschieden. Level 4 ist nur in klar begrenzten Betriebsbereichen erlaubt, etwa für Shuttle-Verkehre oder spezialisierte Anwendungen, stets unter strengen Auflagen.

Die Idee, das Fahrzeug selbst als haftenden Akteur zu betrachten, bricht mit dieser Logik. Ökonomisch würde ein solches Modell eine völlig neue Zuordnung von Risiken bedeuten. Versicherer müssten das technische System bewerten, Hersteller müssten Nachweise erbringen, dass ihre Fahrzeuge reproduzierbar sichere Leistungen erbringen – ähnlich einer Fahrprüfung. Das würde umfangreiche Zertifizierungs-, Test- und Überwachungssysteme erfordern, inklusive standardisierter Szenariokataloge, Simulationen und klarer Regeln für Software-Updates.

Für die Industrie könnte ein konsequentes Prüfregime aber auch eine Chance sein, sich über Sicherheitsstandards zu differenzieren. Wer globale Benchmarks bei einem getesteten, zertifizierten Sicherheitsniveau setzen kann, gewinnt nicht nur Vertrauen, sondern auch Marktzugang und Pricing-Power. Europa hätte hier prinzipiell die Möglichkeit, seine Stärke in Normung und Regulierung zu nutzen, um weltweit akzeptierte Standards für Autonomiesysteme zu definieren.

Deutschlands verbleibende Chancen im Wettlauf um autonome Mobilität

Trotz der verpassten Chancen ist Deutschland nicht chancenlos. Das Land verfügt weiterhin über eine außergewöhnlich dichte industrielle Basis, breite Kompetenzen im Fahrzeugbau, in der Sensorik, Sicherheitstechnik und bei Software für eingebettete Systeme. Viele Technologien, die heute in Assistenzsystemen verbaut sind, stammen direkt oder indirekt aus der Pionierphase um Dickmanns und PROMETHEUS. Hinzu kommen starke Forschungslandschaften und hoch spezialisierte Zulieferer.

Besonders vielversprechend sind Anwendungsfelder, in denen es nicht um die vollständige Ablösung des Fahrers im Alltagsverkehr, sondern um klar definierte Einsatzbereiche geht. Dazu gehören Werksverkehre, autonome Shuttles auf festen Routen, Logistik-Hubs, Hafen- und Terminalverkehr oder spezialisierte Anwendungen im öffentlichen Nahverkehr. In diesen Szenarien lassen sich Infrastruktur, Betriebsbedingungen und Verantwortlichkeiten besser steuern als im offenen Mischverkehr. Deutschland könnte hier Systemlösungen entwickeln, die Fahrzeuge, Infrastruktur, Leitstellen und Sicherheitskonzepte integrieren.

Ökonomisch eröffnet dies die Chance, nicht nur Fahrzeuge, sondern komplette Mobilitätssysteme zu exportieren. Statt im globalen Wettbewerb um Robotaxis gegen kapitalstarke US- und chinesische Unternehmen anzutreten, könnte Deutschland in B2B-Segmenten punkten, in denen Sicherheit, Zuverlässigkeit und Integrationsfähigkeit wichtiger sind als maximal schnelle Skalierung.

Was sich in Politik und Unternehmen ändern muss

Damit diese Chancen real werden, reicht nostalgisches Feiern vergangener Heldentaten nicht aus. Es braucht eine bewusstere Innovationspolitik, die Projekte wie das von Dickmanns nicht als einmalige Ausnahmepersönlichkeiten betrachtet, sondern als Blaupause für eine systematische Förderung radikaler Innovation. Dazu gehört eine Forschungsförderung, die Pilotprojekte gezielt mit Skalierungs- und Kommerzialisierungsstrategien verbindet, statt sie im Projektstatus enden zu lassen.

Auf regulatorischer Ebene wären klare, berechenbare Rahmenbedingungen notwendig, die Testfelder und definierte Einsatzbereiche für hochautomatisierte Systeme erleichtern. Unternehmen brauchen Rechtssicherheit bei Haftung, Datennutzung und Software-Updates. Gleichzeitig müssen sie ihre eigene Organisation umbauen: weg von reinen Hardware-Zyklen hin zu flexiblen Software- und Datenplattformen, die kontinuierliche Verbesserungen ermöglichen und neue Services erschließen.

Aus ökonomischer Sicht entscheidet sich in den nächsten Jahren, ob Deutschland seine Rolle auf autonome Assistenzfunktionen und Zulieferer von Komponenten reduziert, oder ob es gelingt, Systemführerschaft in ausgewählten Segmenten zu behaupten. Die Pionierleistungen von Ernst Dieter Dickmanns zeigen, dass technologische Exzellenz vorhanden ist. Die offene Frage ist, ob Politik, Kapitalmarkt und Industrie daraus die richtigen strategischen Schlüsse ziehen.

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