Droht der Autoindustrie das Nokia-Schicksal? Roland Kochs schonungslose Diagnose

Milliardenmarkt Robotaxi: Warum bald chinesische KIs uns auf deutschen Straßen chauffieren könnten

Bürokratie statt Innovation: Wie sich Deutschland beim autonomen Fahren selbst ausbremst

Während in den USA und China fahrerlose Robotaxis immer mehr zum alltäglichen Straßenbild gehören und in die kommerzielle Massenproduktion gehen, verheddert sich Deutschland in bürokratischen Hürden, endlosen Modellprojekten und strukturellen Transformationsproblemen. Droht nach der Kamera-, Computer- und Solarindustrie nun der Verlust der nächsten großen Schlüsseltechnologie? Genau diese Warnung spricht der ehemalige hessische Ministerpräsident und heutige Wirtschaftsprofessor Roland Koch in einer scharfen wirtschaftspolitischen Diagnose aus.

Seine These: Wir scheitern im internationalen Wettbewerb nicht am mangelnden Erfindergeist unserer Ingenieure, sondern an einem trägen System, das fehlerfreie Regulierung über schnelle Innovation stellt und die Macht von realen Fahrdaten unterschätzt. Der folgende Text beleuchtet Kochs Analyse im Detail, gleicht sie mit aktuellen Marktfakten von Playern wie Waymo, Baidu und Xpeng ab und zeigt auf, was ökonomisch auf dem Spiel steht – und mit welchen konkreten Maßnahmen Deutschland das Ruder noch herumreißen könnte.

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• Roland Koch: Die Tragödie des autonomen Fahrens als Symptom

Die Tragödie des autonomen Fahrens: Verliert Deutschland die nächste große Schlüsseltechnologie?

Der Artikel, der diese Analyse ausgelöst hat, stammt von Prof. Dr. h.c. mult. Roland Koch, dem früheren hessischen Ministerpräsidenten (CDU, 1999–2010) und seit November 2020 Vorsitzenden der Ludwig-Erhard-Stiftung. Koch ist kein Technologe und kein Automobilmanager, sondern ein erfahrener Wirtschaftspolitiker mit jahrzehntelanger Praxis an der Schnittstelle von Staat, Regulierung und Unternehmertum. Er lehrt an der Frankfurt School of Finance and Management als Professor of Management Practice in Regulated Environments und ist Co-Direktor des Frankfurt Competence Center for German and Global Regulation. Dieser Hintergrund prägt seinen Blickwinkel: Er argumentiert nicht als Ingenieur, sondern als jemand, der die institutionellen und politischen Blockaden aus eigener Erfahrung kennt. Sein Kommentar für die Ludwig-Erhard-Stiftung ist daher nicht als technische Analyse zu lesen, sondern als wirtschaftspolitische Diagnose mit ordnungspolitischem Unterton. Diese Einordnung ist für eine faire Kritik unverzichtbar.

Von der Kamera bis zum Robotaxi: Das Muster wiederholt sich

Koch beginnt mit einem historischen Rückblick, der auf den ersten Blick provokativ wirkt, bei näherer Betrachtung aber einen realen Befund trifft: Deutschland verlor die Kameratechnologie nach Japan, die Computerindustrie in die USA, die Solarenergie nach China – und nun droht der nächste Verlust im Bereich des autonomen Fahrens. Tatsächlich sind die Parallelen frappierend. In allen genannten Fällen war die ursprüngliche Technologiekompetenz in Deutschland vorhanden: Leica stand für optische Präzision auf Weltniveau, Nixdorf Computer entwickelte Anfang der 1980er-Jahre eine der stärksten europäischen IT-Architekturen, und SMA Solar gehörte zu den Pionieren der Wechselrichtertechnologie für Photovoltaikanlagen. Keine dieser Positionen konnte dauerhaft gehalten werden, weil andere Länder schneller skalierten, aggressiver investierten und staatlich gezielter förderten.

Ob diese Parallelisierung vollständig trägt, verdient eine kritische Einschränkung. Jede dieser Industrien hatte ihre eigenen, spezifischen Ursachen für den Rückstand. Der Verlust der Konsumentenkameraproduktion an Japan war eng mit der japanischen industriellen Exportoffensive der 1970er- und 1980er-Jahre verbunden. Der Niedergang von Nixdorf Computer war zu erheblichen Teilen auf unternehmensstrategische Fehlentscheidungen und den rapiden Plattformwandel durch IBM-kompatible PCs zurückzuführen. Die Solarmodul-Produktion wanderte nach China ab, weil staatliche Subventionen in einer bisher ungekannten Größenordnung die Produktionskosten dort auf ein Niveau senkten, das ohne erhebliche Importzölle keine europäische Fertigung überleben konnte. Das autonome Fahren folgt einer anderen Logik: Hier geht es weniger um Produktionskosten und mehr um die Fähigkeit, softwareintensive Plattformökonomien aufzubauen und regulatorische Räume konsequent zu nutzen. Dennoch zeigt das Muster, das Koch beschreibt, ein strukturelles Problem, das sich durch verschiedene Technologiegenerationen zieht – und dieses Muster ist ernst zu nehmen.

Der Serienstart: Was in Guangzhou tatsächlich begann

Der konkrete Auslöser von Kochs Analyse ist real und gut dokumentiert. Der chinesische Hersteller Xpeng hat in Guangzhou im Mai 2026 offiziell die Serienproduktion seines ersten Robotaxis begonnen. Das Fahrzeug, das Modell GX, ist für autonomes Fahren auf Level 4 ausgelegt und basiert auf einer vollständig selbst entwickelten Full-Stack-Technologieplattform – von den Chips über die Software bis zum Fahrzeug. Bemerkenswert ist dabei der technologische Ansatz: Xpeng verzichtet auf teure Lidar-Sensoren und HD-Karten und setzt stattdessen auf ein rein kamerabasiertes System, das vier hauseigene Turing-KI-Chips mit zusammen bis zu 3.000 TOPS Rechenleistung nutzt. Das End-to-End-Modell VLA 2.0 ermöglicht Reaktionszeiten unter 80 Millisekunden. Der Pilotbetrieb mit Fahrgästen ist für die zweite Jahreshälfte 2026 geplant, der vollständig fahrerlose Betrieb ohne Sicherheitsfahrer soll Anfang 2027 beginnen.

Wichtig für eine nüchterne Bewertung ist aber die Unterscheidung zwischen Serienproduktion und Massenmarkt. Xpeng befindet sich noch in einer frühen Phase des kommerziellen Betriebs. Das Unternehmen plant bis 2027 einen vollständig autonomen Betrieb und strebt mittel- bis langfristig bis zu 100.000 Einheiten an. Die eigentliche industrielle Skalierung steht also noch aus. Gleichwohl ist der symbolische Wert dieses Schritts enorm: China hat damit demonstriert, dass es den Übergang von der Forschungs- und Entwicklungsphase in die Serienfertigung vollzogen hat – und das für ein Fahrzeug auf höchster Autonomiestufe, das in Deutschland regulatorisch noch nicht genehmigungsfähig wäre.

Waymo und Baidu: Das Ausmaß des Vorsprungs in Zahlen

Noch deutlicher als Xpengs Serienstart zeigt der Blick auf die etablierten Robotaxi-Anbieter, wie weit der Vorsprung der USA und Chinas tatsächlich ist. Waymo, die Alphabet-Tochter und globaler Technologieführer im Robotaxi-Bereich, erbringt bereits rund 250.000 bezahlte Fahrten pro Woche ohne Sicherheitsfahrer. Der Dienst ist in San Francisco, Los Angeles, Phoenix, Atlanta und Austin kommerziell aktiv, hat Anfang 2026 Miami hinzugenommen und plant bis Ende 2026 den Betrieb in bis zu zehn US-Städten. Im November 2025 erhielt Waymo die Genehmigung, seine Fahrzeuge auch auf amerikanischen Autobahnen ohne menschliche Begleitung einzusetzen. International hat das Unternehmen London und Tokio im Blick.

In China läuft das Robotaxi-Ökosystem auf einer anderen Spur, aber mit vergleichbaren Dimensionen. Baidus Plattform Apollo Go hat im dritten Quartal 2025 bereits 3,1 Millionen vollständig fahrerlose Fahrten durchgeführt und ist mittlerweile in rund 20 chinesischen Städten aktiv. Das Wachstum beschleunigte sich von 148 Prozent Jahreswachstum im zweiten auf 212 Prozent im dritten Quartal 2025. Seit Februar 2025 operiert Apollo Go in ganz China ohne Sicherheitsfahrer. Neben Baidu sind Pony.ai mit über 300 Robotaxis und WeRide weitere gewichtige Akteure. Der globale Robotaxi-Markt wird laut Counterpoint Research bis 2035 ein Volumen von 168 Milliarden US-Dollar erreichen und eine Flottengröße von 3,6 Millionen Fahrzeugen umfassen. Andere Prognosen gehen noch deutlich weiter: McKinsey schätzt ein EU- und US-Marktvolumen von bis zu 400 Milliarden Euro bis 2035.

Auf der anderen Seite stehen europäische und deutsche Hersteller ohne vergleichbare kommerzielle Dienste ohne Sicherheitsfahrer – sie arbeiten noch an Testprojekten. Baidu plant gemeinsam mit dem US-Mobilitätsdienst Lyft ab 2026 Robotaxi-Dienste in Deutschland und Großbritannien. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass es künftig realistisch sein könnte, in Berlin ein autonomes Taxi zu rufen, das mit chinesischer Software fährt, über eine amerikanische Plattform vermittelt wird und auf deutschen Straßen läuft – ohne dass ein deutsches Unternehmen an der Wertschöpfungskette beteiligt ist.

Deutschland im Zahlenspiegel: Wo der Rückstand messbar ist

Der Befund lässt sich durch unabhängige Studiendaten erhärten. Die Studie Connected Car Innovation des Center of Automotive Management (CCI 2025) kommt zu einem differenzierten, aber in der Tendenz eindeutigen Urteil. Bei Fahrerassistenzsystemen bis Level 2 und 2+ haben chinesische Hersteller die deutschen bereits überholt. Im Jahr 2024 entfielen mehr als 70 Prozent der weltweiten Innovationsstärke in diesem Bereich auf Hersteller aus China, während deutsche Konzerne auf 14 Prozent kamen. Bei Level 3 und 4 halten deutsche Hersteller noch eine führende Position, doch das CAM prognostiziert, dass chinesische Anbieter die deutschen bis etwa 2028 bei der Innovationskraft überholt haben werden. Der Wettbewerbsindex der deutschen Automobilindustrie fiel laut einer Studie von Alvarez & Marsal auf 7 Punkte im Jahr 2025, gegenüber 18 Punkten im Vorjahr, und damit auf den schwächsten Wert aller untersuchten Industriebranchen. Fast ein Viertel der befragten Entscheidungsträger stufte die eigene Wettbewerbssituation als schwierig oder sehr schwierig ein.

Die Software-Dimension dieses Rückstands ist besonders aufschlussreich. Volkswagens 2020 gegründete Software-Tochter CARIAD, die mit rund 6.000 Mitarbeitern das Rückgrat der digitalen Transformation des Konzerns bilden sollte, entwickelte sich zum Symbol für das Scheitern des deutschen Transformationsansatzes. Massive Softwareprobleme verzögerten wichtige Modellanläufe um Jahre, der elektrische Porsche Macan verspätete sich um drei Jahre, Audi-Modelle ebenso. Im Oktober 2025 vollzog VW-Chef Oliver Blume einen radikalen Strategiewechsel: CARIAD wird zur Koordinierungsstelle für externe Partner umgebaut, statt weiter auf vollständige Eigenentwicklung zu setzen. Im März 2025 entließ CARIAD rund 30 Prozent seiner Belegschaft. Im Dezember 2024 wurde zudem bekannt, dass über Monate sensible Positionsdaten von rund 800.000 Elektroautos des VW-Konzerns ungeschützt in einem Amazon-Cloudspeicher lagen – gemeldet vom Chaos Computer Club. Das Datenleck war ein weiteres schmerzhaftes Kapitel in der Problemgeschichte von CARIAD und beschädigte das ohnehin angeschlagene Vertrauen in die IT-Kompetenz des Konzerns nachhaltig.

Der Regulierungsrahmen: Schutzwall oder Innovationsbremse?

Koch benennt den Staat als Regulierer als eines der größten Hindernisse, und auch hier stützt der Faktencheck diese Einschätzung weitgehend. Deutschland hat im Mai 2021 als weltweit erstes Land ein Gesetz verabschiedet, das autonome Fahrzeuge auf Level 4 im Regelbetrieb auf öffentlichen Straßen ermöglicht. Die dazugehörige Autonome-Fahrzeuge-Genehmigungs-und-Betriebs-Verordnung (AFGBV) trat am 1. Juli 2022 in Kraft. Das klingt nach Pionierarbeit – und war in der rechtlichen Systematik auch ein wichtiger Schritt. Doch der Teufel liegt im Detail: Das Gesetz schränkt den Einsatz auf vorab behördlich genehmigte, festgelegte Betriebsbereiche ein, schreibt eine externe technische Aufsichtsperson als menschliche Rückfallebene vor, und die strafrechtliche Verantwortung für Verkehrsverstöße muss im Einzelfall ermittelt werden. Das Ergebnis ist ein Rahmen, der Innovation rechtlich möglich macht, sie wirtschaftlich aber nur unter erheblichem bürokratischem Aufwand erlaubt.

Erschwerend kommt eine doppelte Regulierungsebene hinzu. Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrzeuge fallen in der EU unter zwei parallele Regime: die UNECE-Regelungen (R155, R156, R157) und den EU AI Act. Diese Doppelbelastung durch nationales Recht, EU-Verordnungen und internationale UN-Standards schafft eine regulatorische Komplexität, mit der weder amerikanische noch chinesische Wettbewerber auf ihren Heimatmärkten konfrontiert sind. In China hat das Industrieministerium MIIT zwar ebenfalls Standards entwickelt, die ab 2027 verpflichtend werden, doch der grundlegende Unterschied liegt in der staatlichen Förderhaltung: Während europäische Regulierung von einer Beweislast der Hersteller ausgeht, arbeiten chinesische Behörden und Unternehmen oft in einer strategischen Partnerschaft, in der Genehmigungen und Testflächen aktiv bereitgestellt werden.

Gleichwohl ist eine einseitige Kritik am Regulierungsrahmen nicht fair. Sicherheitsanforderungen für Fahrzeuge, die ohne Fahrer Menschen transportieren, sind legitim und notwendig. Die zentrale Frage ist nicht, ob reguliert werden soll, sondern wie – ob nämlich Regulierung als iterativer Prozess gedacht wird, der mit der Technologie mitreift, oder als Vorbedingung, die erfüllt sein muss, bevor überhaupt Praxiserfahrung gesammelt werden darf. In diesem Punkt hat Koch recht: Deutschland hat sich für die zweite Variante entschieden, und das hat Lernkurven gekostet, die im internationalen Wettbewerb entscheidend sind.

Das Datenproblem: Warum der Rückstand sich selbst verstärkt

Ein strukturelles Argument, das Koch in seinem Beitrag anspricht und das in seiner Tragweite kaum überschätzt werden kann, ist die Datenfrage. Autonomes Fahren ist kein klassisches Ingenieursprodukt, das nach einem vollständigen Pflichtenheft entwickelt und dann verkauft wird. Es ist ein lernendes System, das seine Fähigkeiten durch massive Mengen realer Fahrdaten kontinuierlich verbessert. Jeder gefahrene Kilometer ist Training. Waymo hat dieses Prinzip seit Jahren konsequent angewendet: Durch frühzeitigen Einsatz umfangreicher Testflotten in amerikanischen Städten konnte das Unternehmen Daten in einem Ausmaß akkumulieren, das eine qualitative Überlegenheit gegenüber Wettbewerbern aufgebaut hat, die später starteten. Baidu Apollos Flotte hat bis Februar 2025 über 130 Millionen autonome Kilometer zurückgelegt.

In Deutschland bewegt sich die Datensammlung dagegen in einem Spannungsfeld aus Datenschutz, Haftungsrecht und föderaler Zuständigkeit, das Koch korrekt als Bremse beschreibt. Der föderale Aufbau Deutschlands bedeutet, dass Betriebsbereichsgenehmigungen Ländersache sind – ein Flickenteppich, der überregionale Betriebsräume und damit die für das maschinelle Lernen notwendigen kontinuierlichen Datenströme strukturell erschwert. Die Verkehrsministerkonferenz hat im März 2026 ein Signal gesetzt, den Übergang vom Pilot- in den Regelbetrieb zu beschleunigen, doch konkrete Umsetzungsschritte stehen noch aus. Selbst die im Koalitionsvertrag der 21. Legislaturperiode angekündigten Modellregionen für autonomes Fahren befinden sich noch im Planungsstadium. Das ist bezeichnend: Ein System, das von Praxisdaten lebt, kann im Wettbewerb nicht aufholen, solange die Praxis selbst auf wenige genehmigte Betriebsbereiche beschränkt bleibt.

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Industriekultur und die Logik der saturierten Branche

Kochs Diagnose, dass die deutsche Automobilindustrie schlicht „satt“ war, ist die pointierteste und zugleich angreifbarste These seines Beitrags. Sie stimmt in ihrer Grundrichtung, greift aber zu kurz, wenn sie allein auf die Bequemlichkeit etablierter Anbieter reduziert wird. Das Kernproblem ist struktureller Natur: Autonomes Fahren ist im Wesentlichen ein Software- und KI-Produkt, das eine Plattformlogik erfordert. Die deutschen Automobilhersteller sind aber traditionell Produkt- und Hardwareunternehmen mit jahrzehntelangen Wertschöpfungsketten, Zuliefererbeziehungen und Markenwerten, die auf physischer Qualität basieren. Der Wechsel von einer Produktlogik zu einer Dienstleistungs- und Plattformlogik ist kein strategischer Entschluss, der von einem Quartal auf das andere vollzogen werden kann – er erfordert tiefgreifende Veränderungen in Unternehmenskultur, Talent, Technologiearchitektur und Geschäftsmodell.

Der Kontrast zu Waymo und den chinesischen Wettbewerbern macht den Unterschied deutlich. Waymo wurde von Alphabet mit dem Luxus ausgestattet, ein Problem ohne Profitabilitätsdruck über mehr als ein Jahrzehnt zu lösen. Google investierte Milliarden in eine Technologie, die lange keinen kommerziellen Ertrag versprach. Die chinesischen Anbieter wurden durch staatliche Strategie und massive Subventionen auf Wachstumskurs gebracht. In diesem Wettbewerbsumfeld scheitert der deutsche Ansatz nicht am mangelnden Willen der Ingenieure, sondern an einem Systemversagen auf mehreren Ebenen gleichzeitig: der Risikoaversion der Kapitalmärkte gegenüber einem profitablen Geschäftsmodell, das noch nicht existiert; der Regulierungsschwere, die Experimentierräume einschränkt; und der kulturellen Überzeugung, dass Qualität und Sicherheit vor Markteinführungsgeschwindigkeit stehen müssen. Das ist in vielen Bereichen eine Tugend – im Wettbewerb um lernende KI-Systeme erweist es sich jedoch als systematischer Nachteil.

Kritik an Kochs Analyse: Was der Text unterschätzt

Eine faire Analyse von Kochs Beitrag muss auch die Punkte benennen, an denen seine Argumentation zu vereinfacht ist oder wichtige Nuancen auslässt. Erstens unterschätzt Koch die tatsächlichen Fortschritte, die Deutschland im Bereich des autonomen Fahrens bei Privatfahrzeugen gemacht hat. Mercedes-Benz und BMW bieten bereits heute Level-3-Systeme auf deutschen Autobahnen an – als erste Hersteller weltweit, die eine staatliche Typgenehmigung für diese Automatisierungsstufe erhalten haben. Das Zentrum für Automobilmanagement bestätigt, dass deutsche Hersteller bei Level 3 und 4 im Pkw noch eine führende Innovationsposition einnehmen. Die Schwäche liegt spezifisch im kommerziellen Robotaxi-Geschäft, nicht im gesamten Bereich autonomer Fahrsysteme.

Zweitens setzt Koch die Situation implizit so, als ob der Skalierungserfolg in den USA und China zwingend auf den deutschen Markt übertragbar wäre. Das ist keine Selbstverständlichkeit. San Francisco, Phoenix und Guangzhou haben geografische, klimatische, infrastrukturelle und regulatorische Besonderheiten, die einen direkten Vergleich erschweren. Ein Robotaxi-Betrieb in Berlin, mit seinen historisch gewachsenen Straßenstrukturen, dem Winter mit Schnee und Glatteis, und dem dichten Mischverkehr aus Fahrrädern, Straßenbahnen, Fußgängern und Automobilen, stellt andere technische Anforderungen als der Betrieb in einer flachen, sonnigen US-Stadt. Das rechtfertigt keine Passivität, aber es erklärt einen Teil des vorsichtigeren Ansatzes.

Drittens neigt Kochs Text dazu, Regulierung primär als Problem zu rahmen. Das greift zu kurz. Die europäischen Datenschutzstandards haben auch Vorteile: Sie schaffen Vertrauen bei Nutzern, setzen internationale Standards und verhindern die unkritische Übernahme von Überwachungsinfrastrukturen, die in anderen Ländern mit autonomen Fahrsystemen verbunden sind. Eine produktive Weiterentwicklung des regulatorischen Rahmens wäre zielführender als eine grundlegende Deregulierungsforderung.

Was stimmt: Die Modellprojekt-Falle ist real

Kochs schärfste und zugleich am besten belegte These ist die Kritik an der deutschen Modellprojektkultur. Seine Beobachtung, dass Pilotprojekte in Deutschland häufig Selbstzweck werden – Berichte, Sichtbarkeit und politische Legitimation erzeugen, aber nie in Skalierung münden –, ist durch die verfügbaren Daten bestätigt. Im Februar 2026 beschloss die Verkehrsministerkonferenz die Einrichtung einer länderoffenen Projekt-Arbeitsgruppe zum autonomen Fahren in Modellregionen. Im Mai 2026 wurden erst die Mindestanforderungen für solche Modellregionen definiert – darunter Flotten von mehr als 100 Fahrzeugen mit verkehrlichem Mehrwert. Während Baidu Apollo Go im dritten Quartal 2025 bereits 3,1 Millionen vollständig fahrerlose Fahrten abwickelte und in 20 Städten präsent ist, definiert Deutschland noch die Kriterien für Modellregionen, die 100 Fahrzeuge umfassen sollen.

Das ist kein Zufall und keine organisatorische Schwäche im Kleinen. Es ist das Ergebnis eines systemischen Ansatzes, der Innovation zunächst in geschützte Räume einschließt und die Frage nach Wirkung und Skalierung auf einen späteren Zeitpunkt verschiebt, der dann selten kommt. In Los Angeles, San Francisco, Shanghai und zunehmend auch London sind ganze Städte der Erprobungsraum. Das ist nicht rücksichtslos, sondern die Voraussetzung dafür, dass lernende Systeme tatsächlich lernen können. Ein System, das nur innerhalb eines definierten Betriebsbereichs Erfahrungen sammelt, wird immer nur für diesen Betriebsbereich optimal sein.

Das ökonomische Risikoszenario: Was auf dem Spiel steht

Die wirtschaftlichen Konsequenzen des beschriebenen Rückstands sind nicht abstrakt. Der globale Robotaxi-Markt wird bis 2035 auf bis zu 168 Milliarden US-Dollar anwachsen, andere Prognosen gehen bis zu 275 Milliarden US-Dollar oder, nach McKinsey, sogar 400 Milliarden Euro allein im EU- und US-Markt. Wer in diesem Markt keine eigene Plattform, keine eigene Software und keine eigene Flottentechnologie besitzt, wird Dienstleistungen von Drittanbietern kaufen müssen – und damit Wertschöpfung, Arbeitsplätze und Steuereinnahmen ans Ausland abgeben.

Das CAM-Analystenteam benennt das Risikoszenario explizit: Es sei realistisch, dass künftig autonome Taxis mit Software aus den USA oder China über ausländische Mobilitätsplattformen vermittelt würden und auf deutschen Straßen unterwegs seien. Das ist keine Theorie, sondern die strategische Absicht von Baidu, das gemeinsam mit Lyft ab 2026 Robotaxi-Dienste in Deutschland und Großbritannien plant. Waymo hat London als nächsten internationalen Markt identifiziert. Das bedeutet: Wenn Deutschland nicht handelt, übernehmen andere den Markt – nicht durch Diebstahl von Technologie, sondern durch bessere und früher skalierte Angebote in einem Markt, in dem Netzwerkeffekte und Datenflywheel-Effekte schnell uneinholbare Vorsprünge schaffen.

Die Automobilindustrie ist für Deutschland nach wie vor ein Rückgrat der Volkswirtschaft. Sie ist direkt und indirekt für Millionen von Arbeitsplätzen verantwortlich und für einen erheblichen Teil der Exporteinnahmen. Ein struktureller Verlust in der Schlüsselkategorie autonomes Fahren hätte daher Konsequenzen weit über die Unternehmen selbst hinaus. 69 Prozent der deutschen Automobilunternehmen erwarten laut KPMG, dass sie ihre Geschäftsmodelle, Produkte und Prozesse in den nächsten drei Jahren grundlegend neu ausrichten müssen. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie schnell und mit welchem Ergebnis.

Was sich tatsächlich ändern müsste: Konstruktive Perspektiven

Koch fordert am Ende seines Texts Konsequenz statt Test – und auch das ist im Kern richtig, auch wenn es der Komplexität der Umsetzung nicht vollständig gerecht wird. Eine faire Einschätzung der notwendigen Maßnahmen ergibt sich aus dem Abgleich der deutschen Ausgangssituation mit den internationalen Erfolgsmodellen.

Erstens braucht es eine Beschleunigung und Vereinheitlichung des Genehmigungsrahmens. Die Bundesregierung hat erkannt, dass der Übergang vom Pilotbetrieb in den Regelbetrieb beschleunigt werden muss. Die Verkehrsministerkonferenz hat im März 2026 signalisiert, den föderalen Flickenteppich bei der Betriebsbereichsgenehmigung zu reduzieren. Das sind richtige Schritte, sie müssen nun aber mit konkreten Zeitplänen und messbaren Zielen unterlegt werden. Standardisierte Zulassungsverfahren statt Einzelfallprüfung, wie Koch sie fordert, sind eine notwendige Bedingung für Skalierung.

Zweitens ist die Haftungsfrage lösbar und muss gelöst werden. Die Versicherungswirtschaft selbst hat erkannt, dass autonomes Fahren die Schadensfallquote drastisch reduzieren wird. Das Haftungsrecht hinkt hinterher, weil es historisch auf menschliche Fahrer ausgerichtet ist. Eine klare gesetzliche Regelung, die den Fahrzeughersteller oder Plattformbetreiber als haftenden Akteur definiert, sobald das Fahrzeug die Fahraufgabe übernimmt, würde Planungssicherheit schaffen und damit private Investitionen anziehen.

Drittens müssen Daten systemisch nutzbar gemacht werden. Das bedeutet nicht den Abbau des Datenschutzes, sondern die Schaffung eines regulierten Datenraums, in dem Flottenoperatoren ihre Fahrdaten unter definierten Bedingungen für das Training autonomer Systeme einsetzen dürfen. Technologieneutrale Lösungen – etwa pseudonymisierte, aggregierte Datenpools unter staatlicher Aufsicht – könnten den Datennachteil teilweise kompensieren, ohne die Grundrechte der Bevölkerung zu gefährden.

Viertens braucht Deutschland eine ehrliche Diskussion darüber, welche Teile der Wertschöpfungskette strategisch im Land gehalten werden müssen und welche durch internationale Zusammenarbeit effizienter gestaltet werden können. Nicht jede Softwareplattform muss in Deutschland entwickelt werden – aber die kritischen Infrastrukturentscheidungen über Datensouveränität, Sicherheitsstandards und öffentliche Mobilitätsinfrastruktur müssen in deutschen und europäischen Händen bleiben.

Abschluss: Ein fairer Gesamtbefund

Roland Kochs Beitrag für die Ludwig-Erhard-Stiftung ist in seiner Kerndiagnose weitgehend korrekt und durch die vorliegenden Daten gut gestützt. Deutschland hat im kommerziellen Robotaxi-Markt den Anschluss verloren. Der Vorsprung bei Privatfahrzeugen auf Level 3 und 4 hält noch, wird aber nach unabhängigen Prognosen bis 2028 aufgebraucht sein. Die Ursachen liegen in einem komplexen Zusammenspiel aus regulatorischer Vorsicht, föderaler Fragmentierung, der strukturellen Schwäche traditioneller Industrieunternehmen beim Aufbau softwareintensiver Plattformen und dem Versäumnis, frühzeitig die Datengrundlage zu schaffen, von der lernende KI-Systeme abhängen.

Dort, wo Kochs Analyse zu vereinfachen droht, ist bei der Gleichsetzung von Regulierung mit Bremse und beim Unterschätzen der genuinen technischen Fortschritte, die deutsche Hersteller bei Fahrzeugautomatisierung geleistet haben. Kein anderes Land hat bisher Level-3-Systeme im Pkw mit internationaler Typgenehmigung auf den Markt gebracht – das ist eine echte Leistung. Aber es ist eben keine Leistung im kommerziell relevanten Segment des autonomen Mobilitätsdiensts, und das ist der Markt, der in den nächsten zehn Jahren die technologische Wertschöpfungsarchitektur des Verkehrs global neu ordnen wird.

Die Tragödie, die Koch beschreibt, ist real. Ihr begegnet man nicht durch das Aufgeben von Sicherheitsstandards, sondern durch die Bereitschaft, Regulierung als dynamischen Prozess zu gestalten, der mit der Technologie mitreift – und durch den politischen Mut, aus dem Stadium des Experiments in das Stadium des Alltags zu wechseln. Das ist kein technisches Problem. Es ist ein politisches.

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