LONDON. An diesem regnerischen Donnerstagmorgen im Dezember ist das Verkehrsaufkommen in London außergewöhnlich hoch. In Soho stockt der Verkehr immer wieder, selbst die Gehwege sind überfüllt. 

Vor dem imposanten British Museum kommt wieder Bewegung in den Fahrzeugstrom. Auch eine viertürige Elektro-Limousine fährt an: Hinter dem Lenkrad des autonomen Fahrzeugs sitzt ein Sicherheitsfahrer ruhig, aber aufmerksam, die Hände auf den Oberschenkeln. Ohne sein Eingreifen rollt der Wagen in Richtung Trafalgar Square. 

Im nächsten Moment tritt ein hastender Passant hinter einem geparkten Auto auf die Fahrbahn. Die KI-gesteuerte Limousine bremst sofort bis zum Stillstand, die vier Fahrgäste spüren nur einen sanften Ruck. Der unaufmerksame Fußgänger überquert die Straße, ohne sich umzudrehen. Während des gesamten Vorgangs muss der Sicherheitsfahrer nicht eingreifen – das Fahrzeug agiert selbstständig. 

Autonome, KI-gestützte Fahrzeuge sind heute auf den Straßen vieler Großstädte unterwegs. Doch das Unternehmen Wayve, das hinter der Technologie in diesem Londoner Fahrzeug steckt, schlug bei seiner Gründung 2017 im englischen Cambridge einen besonderen Weg ein. 

Im Grunde genommen hat Wayve einen KI-basierten Fahrer entwickelt. Er kann potenziell in jedes neue Fahrzeug eingebaut werden, unabhängig von Marke oder Modell, und es in jedem Land oder jeder Stadt nach nur wenigen Wochen Feinabstimmung steuern. Dieser Ansatz basiert auf einer Form von KI-Modellen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind und als „neuronale Netze“ bezeichnet werden. Wayves KI-Fahrer nutzt hauptsächlich Kameras, um sicher von A nach B zu navigieren.

Um dieses Ziel zu erreichen, nutzt Wayve die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure. Konkret kommen Azure Storage, Azure Databricks und die Azure-AI-Infrastruktur mit Azure Kubernetes Service zum Einsatz, um Tausende Grafikprozessoren zu einem flexiblen Supercomputer zu verbinden, der das KI-Modell für autonomes Fahren trainiert und validiert. 

Ein Auto, das mit der Technologie von Wayve unterwegs ist, hat im Kofferraum einen leistungsstarken Zentralrechner, auf dem die KI der Firma vorinstalliert ist. Über die Fahrzeugkameras kann das KI-Modell Verkehrszeichen oder Ampeln erkennen – und selbst in einer geschäftigen Stadt wie London seine Umgebung erfassen und entsprechend agieren. Mittlerweile fahren Fahrzeuge mit Wayve-Technologie in Städten in Großbritannien, in den USA, in Deutschland und in Japan. 

„Als wir anfingen, haben wir einen sehr ungewöhnlichen Ansatz verfolgt“, sagt Alex Kendall, CEO und Mitgründer von Wayve. „Er prägt uns bis heute: Wir betrachten autonomes Fahren wirklich als KI-Problem und bauen einen datenbasierten Stack mit durchgängigem Deep Learning.“

Diese Strategie unterscheidet sich deutlich vom Vorgehen anderer Unternehmen in diesem Bereich: Viele entwickelten zunächst regelbasierte Systeme, bei denen das Fahren als ein Set unterschiedlicher Probleme betrachtet wurde, und bauten eine komplexe Kombination aus Sensoren und Rechnern ins Fahrzeug. 

Wayve verfolgte stattdessen einen grundlegenderen, flexibleren Ansatz, um die Technologie schnell skalieren und bei unterschiedlichen Automobilherstellern einsetzen zu können. Mithilfe von Deep Learning entwickelte das Unternehmen ein neuronales Netzwerk – einen Computeralgorithmus, der auf unserem Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basiert. Das Netzwerk besteht aus mehreren Ebenen miteinander verbundener Knoten und lernt Muster aus Daten wie Videomaterial, anderen Sensordaten und sogar aus simulierten Umgebungen (vergleichbar mit Videospielen). 

„Unser Ziel ist es nicht, den gesamten vertikalen Stack aufzubauen. Wir bauen keine eigenen Autos. Wir betreiben keine eigene Cloud-Infrastruktur. Wir bauen kein eigenes Mobilitätsnetzwerk. Unsere Expertise ist der KI-Fahrer, der das Fahrzeug lenkt”, sagt Kendall. „Wir wollen mit den größten und besten Partnern zusammenarbeiten – Fahrzeughersteller, Mobilitätsplattformen wie Uber und natürlich Firmen wie Microsoft. Denn die Azure-Infrastruktur ist die Grundlage für alles, was wir tun.“ 

„Besonders dankbar bin ich, dass Microsoft schon sehr früh auf Wayve setzte und uns als Partner unterstützt hat. Und zwar zu einem sehr frühen Zeitpunkt, als wir uns gegen all die anderen Größen im Bereich autonomes Fahren erst noch behaupten mussten.“ 

Seit seiner Gründung hat Wayve 1,3 Milliarden US-Dollar an Investments eingesammelt. 

Microsoft glaubt an den Erfolg von Wayve. Im Oktober 2025 haben Wayve und Microsoft eine neue Vereinbarung über die Nutzung von Azure-Diensten getroffen, die den Einsatz von Azure deutlich erweitert. Beide Unternehmen unterzeichneten außerdem eine strategische Rahmenvereinbarung, die weitere Zusammenarbeit in mehreren Bereichen vorsieht. So soll die neue Technologie unter anderem für weitere Fahrzeughersteller entwickelt werden, außerdem sind gemeinsame Aktivitäten in Marketing und Vertrieb geplant. Auch andere Unternehmen planen Kooperationen mit Wayve.

In Zusammenarbeit mit Uber, angekündigt im Juni 2025, plant Wayve noch in diesem Jahr den Start eines begrenzten Testbetriebs für die Personenbeförderung in London. Zudem hat Wayve eine Kooperation mit Nissan angekündigt. Der japanische Konzern wird im Geschäftsjahr 2027 mit der Serienproduktion von Fahrzeugen mit Wayve-Technologie beginnen. 

„In Japan konnten wir ein neues Fahrzeug von Nissan nutzen – in einem Land, in dem wir zuvor noch nie gefahren waren“, sagt Kendall, „In nur vier Monaten haben wir unter Beweis gestellt, dass unser System autonom durch ganz Tokio fahren kann.“

Alex Persin ist leitender Entwicklungsingenieur im sogenannten „Pre-Training“-Team, das das Modell für den KI-Fahrer entwickelt. „Wir verwenden gerne diese Analogie: Wenn Menschen Autofahren lernen, bringen sie schon 16 oder 17 Jahre Erfahrung in räumlicher Wahrnehmung und Hand-Auge-Koordination mit”, erklärt Persin. „Dann kommen vielleicht 40 Stunden Fahrunterricht hinzu, in denen sie die Verkehrsregeln und den sicheren Umgang mit dem Fahrzeug lernen. Das Pre-Training für unseren KI-Fahrer entspricht den ersten 16 Jahren.“

Marta Wolinska gehört als Entwicklerin für Machine Learning zum Driving-Performance-Team bei Wayve. Ihre Aufgabe besteht darin, das Modell an unterschiedliche Fahrzeugtypen mit verschiedenen Kamera-Setups und weiteren Sensoren wie Radar und Lidar (Light Detection and Ranging) anzupassen. 

In modernen Fahrzeugen seien zwar bereits viele KI-Funktionen integriert – etwa Spurhalteassistenten oder Fahrassistenz-Funktionen. Die Technologie von Wayve gehe jedoch noch einmal deutlich darüber hinaus, sagt sie. 

Beeindruckt habe sie und andere Entwickler*innen und Informatiker*innen bei Wayve, wie gut das Modell auf reale Situationen reagierte, die nicht Teil des Trainings waren: „Zum Beispiel, dass das Fahrzeug abbremsen muss, wenn Gänse oder Eichhörnchen die Straße überqueren. In diesen seltenen Ausnahmesituationen zeigt das System seine hohe Anpassungsfähigkeit.“

Unsere Testfahrt im Wayve-ausgerüsteten Auto zwischen dem Londoner Firmensitz nahe King’s Cross und dem Trafalgar Square gab uns einen guten Einblick, wie erfolgreich der KI-Fahrer komplexe, herausfordernde Verkehrssituationen bewältigt. 

Das Anfahren verlief sanft, ebenso die zahlreichen Stopps. Weder Gänse noch Eichhörnchen kreuzten die Fahrbahn, doch das Auto erkannte zuverlässig einen weiteren unachtsamen Fußgänger, der die Straße bei Rot überquerte – und hielt rechtzeitig an. Das Auto brachte vier Passagiere ohne Zwischenfälle zum Trafalgar Square und wieder zurück. Der Sicherheitsfahrer musste während der gesamten Fahrt zu keinem Zeitpunkt eingreifen. 

CEO Alex Kendall ist euphorisch über das Potenzial von Wayve und Wettbewerbern in London und anderswo: „Ich glaube, dass die Menschen in London von selbstfahrenden Autos begeistert sein werden, weil sie enorme Vorteile bieten“, sagte er.

So könnten autonome Fahrzeuge beispielsweise die städtische Umgebung verändern, indem sie den Bedarf an Parkflächen reduzieren, weil sie gemeinsam genutzt oder vermietet werden könnten. Dadurch würden sie produktiver und würden weniger Zeit auf Parkplätzen verbringen. Kendall sieht die von Wayve entwickelte Technologie als Teil eines größeren Trends – der sogenannten „verkörperten KI“ (embodied AI), die bislang weniger Aufmerksamkeit erhalten habe als die großen Sprachmodelle wie bei Copilot.  

„Das kommende Jahrzehnt wird aus meiner Sicht vom Aufstieg der embodied AI geprägt sein, die KI in die physische Welt bringt”, sagt Kendall. „Das eröffnet uns natürlich enorme Möglichkeiten für den großen Teil unseres Lebens, der physische Interaktionen umfasst – sei es in Form von selbstfahrenden Autos, Logistik, Gesundheitswesen, Robotik, Fertigung oder Haushaltsrobotern. All diese Anwendungen in der physischen Welt können ebenfalls von KI profitieren.“