Studie "Autonomes Fahren"

Entscheidend ist dabei der Grad der Automatisierung. Er reicht von bereits etablierten Techniken wie Fahrerassistenzsystemen und Spurhalteassistenzsystemen bis hin zu fahrerlosen Fahrzeugen. Wichtig ist auch der Grad der Marktdurchdringung automatisierter Fahrzeuge.

Der Übergang hin zum fahrerlosen, vollautonomen Fahren wird sich über einen längeren Zeitraum erstrecken. Bis 2030 ist damit zu rechnen, dass hochautomatisierte Systeme (Stufe 3) und Elemente des vollautomatisierten Fahrens wie fahrerloses Parken (Stufe 4) genutzt werden. Für Deutschland rechnet KE-Consult dabei mit monetären Einsparungen in Höhe von jährlich rund 8,3 Milliarden Euro mit einer Verringerung der CO₂-Emission um 6,2 Millionen Tonnen.

Langfristig ist bei vollautonomem fahrerlosen Fahren mit deutlich höheren Einsparungen zu rechnen. Nach Abschätzungen von KE-Consult werden sie bei mindestens 15 Milliarden Euro jährlich liegen.

Die wichtigsten Effekte werden sein:

• Kraftstoffersparnisse: Schon in der ersten Phase (Platooning) rechnet man im Straßengüterverkehr mit einem Einspareffekt von 10 Prozent. Im motorisierten Individualverkehr rechnet man durch die verkehrsangepasste und stetige Fahrweise mit einem Eisparpotenzial bei den Kraftstoffkosten von 15 Prozent auf Autobahnen. Auf dem übrigen Straßennetz wird sogar mit Kraftstoffeinsparungen von 30 Prozent und mehr gerechnet. Hieraus ergibt sich eine jährliche Ersparnis von 2,1 Milliarden Euro.
• Betriebskostenersparnisse im Straßengüterverkehr: Hier wird für die Endstufe (fahrerloses Fahren) mit einer Verringerung der Betriebskosten um 0,30 Euro je Fahrzeugkilometer gerechnet. Bei unterstellt 10 Prozent autonomem Fahren an den Fahrleistungen des Straßengüterverkehrs ergeben sich 2,5 Milliarden Euro jährliche Betriebskostenersparnis. Zudem sinkt der Bedarf an Fahrern um 10 Prozent (70.000 Fahrer). Dies ist sogar nur eine vorsichtige Abschätzung. Eine andere Untersuchung rechnet sogar mit einem Rückgang des Fahrpersonalbedarfs um 60 Prozent.
• Zeitkostenersparnisse: Beim automatisierten Fahren wird der Verkehrsfluss optimiert. Es kommt dadurch zu weniger Staus und weniger Staus. Dies kann zu Zeitkostenersparnissen von bis zu 20 Prozent auf Autobahnen und von bis zu 15 Prozent auf dem nachgeordneten Netz führen. Die Zeitkostenersparnisse belaufen sich für den motorisierten Individualverkehr auf 4,1 Milliarden Euro.
• Sicherheitsgewinne: Schon heutige Fahrerassistenzsysteme tragen dazu bei, Unfälle zu vermeiden oder zumindest die Unfallschwere zu vermindern. Beim fahrerlosen Fahren werden diese Effekte noch verstärkt werden. Möglich erscheint in Deutschland einer Verringerung der Unfallzahlen und der Zahl der Verletzten und Getöteten um 10 Prozent. Hieraus ergibt sich eine jährliche Ersparnis in Höhe von 5,7 Milliarden Euro.
• Positive Raumwirkungen: Dünn besiedelte ländliche Regionen sind mit dem klassischen ÖPNV nur begrenzt anzubinden. Automatisiertes Fahren verbessert die Zugänglichkeit, Erreichbarkeit und Attraktivität dieser Regionen und damit entlastet zugleich die Großstädte.
• Verringerung städtischer Stellplätze: Automatisierte Fahrzeuge können außerhalb der Stadtzentren geparkt werden. Die dort freiwerdenden Parkplatzkapazitäten können für den fließenden Verkehr, ökonomische Aktivitäten oder Freizeitaktivitäten genutzt werden.

Allerdings muss auch Folgendes beachtet werden:

• IT-Sicherheit und Datenschutz: Automatisiertes Fahren führt zu zusätzlichen Daten- und Informationsflüssen. Notwendig ist die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien. Zugleich müssen die Fahrzeuge gegen Datenmanipulationen zum Beispiel durch Hackerangriffe geschützt werden.
• Induzierter Verkehr: Automatisiertes Fahren erhöht die Attraktivität des motorisierten Individualverkehrs. Dies kann zu zusätzlichem Verkehr (so genannter induzierter Verkehr) und zu Verschiebungen des Modal Splits führen. Dies schwächt die Einspareffekte ab; die Wirkung lässt sich derzeit aber nicht quantifizieren.

Die vollständigen Ergebnisse finden Sie hier:
"Autonomes Fahren: Aktueller Stand, Potenziale und Auswirkungsanalyse" (PDF, 946 KB)