CES 2026: Intellias stellt seine Automotive Technology Platform vor

Basierend auf einer realen Fahrzeug-E/E-Architektur zeigt das Intelli-Kit IVI-Funktionen, 3-D-
Instrumentenkombinationen, OTA-Updates, Cloud-Konnektivität und KI-gestützte
Fahrszenarien. Mit der Plattform unterstützt Intellias die Entwicklung flexibler, skalierbarer und zukunftsfähiger Fahrzeugarchitekturen. Dazu gehören natürliche, dialogbasierte Interaktionen mit einem kontextsensitiver Künstlicher Intelligenz, die Nutzerabsichten auch bei komplexerer Fragestellung versteht und personalisierte Antworten für den Fahrer liefert, sowie Echtzeit-Objekterkennung und -verfolgung, um das Situationsbewusstsein und die Sicherheit zu erhöhen.

Das Fahrzeug erkennt Gefahren und Hindernisse sofort und verschafft dem Fahrer wertvolle Sekunden, um zu reagieren und potenzielle Risiken zu vermeiden. Personalisierte Services und kontinuierliche Updates halten unter strenger Cybersicherheit die Fahrzeugarchitektur ohne Werkstattbesuch stets auf dem neuesten Stand. Das Fahrzeug veraltet nicht – es entwickelt sich weiter und erhält im Laufe der Zeit neue Funktionen. Darüber hinaus können Autohersteller markenspezifische Apps einspielen. Besucher bekamen in Las Vegas die Möglichkeit, praxisnahe Anwendungsfälle, serientaugliche Demos und Best Practices kennenzulernen.

Im Rahmen seines CES-Auftritts stellte Intellias zudem seine Vision für KI-gestütztes Engineering vor. Das „AI-Enabled Engineering Maturity Model“ ist ein Framework, das den Übergang von klassischen Entwicklungsprozessen hin zu vollständig orchestriertem, KI-getriebenem Engineering beschreibt. Das Modell bietet Unternehmen einen klaren Fahrplan zur skalierbaren Einführung von KI. Experten von Intellias erläutern vor Ort, wie dieses Modell Akteure aus Automotive und Mobilität dabei unterstützt, ihre KI-Transformation zu beschleunigen, die Engineering-Effizienz zu steigern und messbare Verbesserungen bei Produktqualität und Innovationsgeschwindigkeit zu erzielen.

Während der gesamten Messe präsentierte Intellias zudem gemeinsam mit Technologiepartnern verschiedene Lösungen und unterstrich damit sein breites Partner-Ökosystem sowie seine umfassende Expertise in den Bereichen Automotive-Softwareentwicklung, Navigation, Embedded Engineering, Konnektivität und Elektromobilität. So wurde die zusammen mit der Elektromarke Zeekr entwickelte Navigation auf Basis der Mapbox-Plattform bei den Autotech Breakthrough Awards 2025 als „Navigation App of the Year“ ausgezeichnet. Die preisgekrönte Anwendung ermöglicht es Fahrern eines Zeekr, ihr Sprach- und Bildschirm-Feedback direkt über die Fahrzeugoberfläche zu geben. Das System bietet unter anderem Echtzeit-Updates, verkehrsabhängige Routenführung, 3-D-Lane Guidance und eine nahtlose Integration nutzergenerierter Erkenntnisse. Für die App benötigte Intellias lediglich zehn Wochen Entwicklungszeit.

Gemeinsam mit Zeekr arbeitet Intellias auch an der Qualitätssicherung und dem visuellen Testen In-Vehicle-Infotainment-Systemen (IVI) mit Hilfe von KI. Das System ermöglicht automatisierte End-to-End-Lösungen, in dem es ähnlich wie ein Mensch interpretiert sowie Layout- oder Inhaltsfehler erkennt und die Anwendungen ganz ohne manuelles Skripting validiert. Dadurch, dass die Künstliche Intelligenz die Fahrzeugschnittstellen ähnlich wahrnimmt wie ein
menschlicher Nutzer, können bis zu viermal schnellere Testzyklen realisiert und Markteinführunegn so beschleunigt werden. Gleichzeitig steigt die Zuverlässigkeit, da menschliche Fehler vermieden werden. Der KI-Ansatz gewährleistet auch bei komplexen und repetitiven Testläufen eine gleichbleibend hohe Qualität, die sich auch rasch Umgebungsänderungen anpassen lassen, da das System kleinere Abweichungen ohne Anpassung von Skripten verarbeiten kann. So können beispielsweise problemlos dynamische Routenführungen aufgrund bestimmter Marker wie Ladestationen oder spezieller Points-of-Interest ohne Änderungen an der zugrundeliegenden Testlogik integriert werden.

CES-Besucher konnten die Technologie auf einem großen Bildschirm in Aktion erleben. Gezeigt werden zwei zentrale Szenarien: direkte Bildschirmaufzeichnung sowie kamerabasierte externe
Erkennung, die veranschaulichen, wie KI die Performance von Infotainmentsystemen visuell
analysiert und validiert. (aum)

Veröffentlicht am 11.01.2026

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