Nach Angaben des chinesischen Verbandes der Automobilindustrie wurden in den ersten fünf Monaten dieses Jahres insgesamt 4,059 Millionen Fahrzeuge exportiert, ein Anstieg von 63 % im Vergleich zum Vorjahreszeitraum. Konzentriert man sich auf neue Energie-Pkw, so wurden im gleichen Zeitraum von Januar bis Mai 1,792 Millionen Fahrzeuge exportiert, was einer Steigerung um das 1,2-fache entspricht. Im gesamten Jahr 2025 überschritt Chinas Autoexport die Marke von 7 Millionen Fahrzeugen und erreichte 7,098 Millionen. China liegt mit seinen Autoexporten bereits im dritten Jahr in Folge weltweit an erster Stelle.
Parallel zum Exportvolumen steigt auch die Durchdringungsrate des intelligenten Fahrens in China. Laut einer großen Datenplattform der Automobilindustrie erreichte die Penetrationsrate von Neuwagen mit serienmäßigen L2+- und höheren Funktionen in China im Jahr 2025 bereits 28 %; bis April 2026 lag dieser Wert bei über 41 %.
Wenn „China-Autos“ auf den Straßen der Welt allgegenwärtig werden, kann das „chinesische intelligente Fahren“ dann Schritt halten? Während L2+ in China schnell populär wird, wird der Export intelligenten Fahrens zu einem neuen Wachstumstrend? Die Antwort scheint ja zu sein. Aber die Frage ist – wie? In welchem Tempo? Zuerst Autos verkaufen und dann Funktionen nachrüsten, oder mit vollständigen Fähigkeiten auf einen Schlag?
Die erste harte Hürde für den Export intelligenten Fahrens
Chen Weicheng, Senior Customer Success Manager bei TomTom für Großchina, traf auf dem 9. Intelligent Driving and Overseas Conference den Kern der Branchenmisere: „Wenn chinesisches intelligentes Fahren ins Ausland geht, prallt es zuerst auf die Wand der Compliance.“ Es liegt nicht an der Technologie, sondern an den Regeln.
Das Compliance-System des EU-Marktes ist eine sich überlagernde „Pyramide“. Die unterste Ebene bildet der Rahmen der UN-Wirtschaftskommission für Europa (UNECE), der über 60 Länder abdeckt, darunter die EU, Südkorea, Australien und Japan. Darüber hat die EU strengere GSR-Anforderungen (General Safety Regulation) hinzugefügt. Noch eine Ebene höher liegen die nationalen Gesetze der einzelnen Mitgliedsstaaten.
Auf technischer Ebene bilden vier Schlüsselvorschriften die Eintrittsbarriere für den europäischen Markt: UN R79 (Lenksystemkonfiguration, deckt L1/L2-Spurhalteassistent ab), ELKS (Notfall-Spurhalteassistent, seit 2021 EU-Pflicht), UN DCAS (Fahrerassistenzsystem, für L2+-Szenarien, direkt relevant für die in China in Serie produzierte NOA-Funktion) und UN R157 (Automatischer Spurhalteassistent, Level 3, die eigentliche Eintrittskarte für „Hands-off, Eyes-off“ auf Autobahnen).
Zhang Wei, Senior System Director bei Zhicheng Technology, teilte praktische Erfahrungen: „In der EU gibt es R79 für Querfunktionen, R152 für AEB und R48 für Scheinwerferfunktionen. Am schwierigsten und mit dem meisten praktischen Prüfaufwand verbunden ist die Anforderung des intelligenten Geschwindigkeitsassistenten (ISA) im EU-GSR-Rahmen, die den entsprechenden UNECE R152 und anderen technischen Vorschriften entspricht.“ ISA verlangt, dass Fahrzeuge Geschwindigkeitsbegrenzungsschilder verschiedener Regionen präzise erkennen und darauf reagieren. Das klingt einfach, aber in dem mehrsprachigen Verkehrszeichensystem Europas sind für eine hohe Genauigkeit umfangreiche reale Straßentests erforderlich – und diese Tests stoßen auf eine weitere Mauer: die Daten-Compliance.
Die Vorschriften entwickeln sich rasant weiter. In den nächsten drei bis fünf Jahren werden die Vorschriften für autonomes Fahren der Stufe 4 beschleunigt vorangetrieben. Das EU-KI-Gesetz hat KI in das Fahrzeugsicherheitssystem integriert – zukünftig werden auch die Algorithmen selbst reguliert, nicht nur die Endergebnisse. Von 2021 bis 2030 treten fast jedes Jahr wichtige regulatorische Meilensteine in Kraft.
Huang Luoyi, Director der Abteilung für intelligente Fahrtoolchain und Infrastruktur im Bereich Intelligent Driving and Cockpit China bei Bosch, veranschaulichte die Komplexität der Vorschriften mit einer persönlichen Erfahrung – in der Nähe des Frankfurter Flughafens sah er ein Verkehrsschild, das er zweimal nicht erkannte und beinahe einen Unfall verursachte. „Funktionsvorschriften sind nicht so einfach, wie viele denken“, sagte er. Wenn ein erfahrener Fahrer mit über zehn Jahren Praxis Schilder falsch erkennt, wie steht es dann um den Algorithmus?
Compliance ist eine unvermeidbare Mauer. Für chinesische Autohersteller geht es nicht darum, „ob man sie überwinden kann“, sondern „wie man sie überwindet und zu welchem Preis“.
Lokales Training ist eine „nicht verhandelbare Grundlinie“
Wenn Compliance die „sichtbare Mauer“ ist, dann sind Daten der „unsichtbare Abgrund“.
Huang Ziliang, Experte für intelligente Fahrsysteme bei Huawei Technologies Co., Ltd., wies in einer Podiumsdiskussion auf das Wesen des Datenproblems hin: „Die Daten, die für das Training großer Modelle im intelligenten Fahren verwendet werden, können auf keinen Fall das Land verlassen, in dem das Auto verkauft wird. Wenn wir später nach Japan gehen, müssen die Verkehrsdaten für die japanischen Straßenverhältnisse in Japan trainiert werden; für Europa in Europa.“ Das ist keine technische Entscheidung, sondern eine rechtliche rote Linie.
Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung der EU) ist das typischste Beispiel. Huang Luoyi erläuterte: Die DSGVO legt klar fest: Bei allgemeinen Verstößen beträgt das Bußgeld bis zu 10 Millionen Euro oder 2 % des weltweiten Jahresumsatzes des Unternehmens (der höhere Wert gilt); bei schwerwiegenden Verstößen bis zu 20 Millionen Euro oder 4 % des weltweiten Jahresumsatzes. „Für kleine Unternehmen mag das egal sein, aber für Bosch können wir uns das nicht leisten.“
Eine noch größere Herausforderung ist die „Opt-in“-Regel für den Datenschutz – einige Länder schreiben vor, dass vor der Erhebung oder Verarbeitung personenbezogener Daten die Zustimmung der betroffenen Person eingeholt werden muss. Huang Luoyi fragte rhetorisch: „Wenn ich rausgehe, um Daten zu sammeln, wie bekomme ich die Zustimmung der Passanten und Autobesitzer auf der Straße? Das kann ich nicht.“
Dies führt direkt zu einem weit verbreiteten Phänomen. Chen Yichi, CTO von KPIT China, enthüllte in einer Podiumsdiskussion eine wichtige Beobachtung: „Letztes Jahr haben wir viele Projekte zur Datenerfassung im Ausland übernommen, die nach Anonymisierung und Compliance zurück nach China kamen. Aber am Ende der Projekte wurde der Datenteil oft gestrichen. Zuerst werden die Autos verkauft, und die intelligenten Fahr- und ADAS-Funktionen werden im Ausland möglicherweise zunächst nicht aktiviert oder nur teilweise.“
Chen Yichis Schlussfolgerung: „Technisch gibt es nichts wirklich Schwieriges; man kann es Schritt für Schritt angehen. Das Hauptproblem sind die hohen Kosten.“ Da das intelligente Fahren im Inland noch keinen kommerziellen Kreislauf erreicht hat, erscheint es „in der aktuellen Phase tatsächlich nicht sehr klug, viel Geld ins Ausland zu investieren“.
Der von Huang Ziliang vorgeschlagene Lösungsweg ist ein gemeinsames Rechenzentrumsmodell für Zulieferer – ein Zulieferer baut ein Rechenzentrum in Japan, und das trainierte Basismodell kann gleichzeitig mehreren Autoherstellern dienen. Du Jianing, Leiter des Geschäftsbereichs Intelligente Fahrzeuge in China bei JetBrains, schlug vor, „eine öffentliche Schicht zu abstrahieren“ und sensible Daten auf der oberen Ebene lokal zu verarbeiten.
Im Februar 2026 veröffentlichten das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie und sieben weitere Abteilungen gemeinsam die „Sicherheitsleitlinien für den Datentransfer von Kraftfahrzeugen (Ausgabe 2026)“, die die Verwaltungsmethode für den Datentransfer von Kraftfahrzeugen, die Regeln zur Bestimmung wichtiger Daten und die Sicherheitsschutzanforderungen klarstellten. Die Politik räumt Hindernisse aus, aber die „Engpässe“ bei der Einhaltung von Vorschriften im Ausland bestehen weiterhin.
Die Lokalisierung von Daten ist keine Option, sondern eine Pflichtaufgabe. Und die Antwort auf diese Frage bestimmt direkt, wie weit das chinesische intelligente Fahren im Ausland kommen kann.
Wenn chinesische Algorithmen auf ausländische Straßen treffen
Compliance ist die Hürde, Daten sind das Fundament, aber was wirklich die Benutzererfahrung bestimmt, ist die Anpassungsfähigkeit des Algorithmus an die lokalen Gegebenheiten.
Zhang Wei teilte einen anschaulichen Vergleich: „In China sind die Parkplätze sehr standardisiert. Im Ausland werden viele Parkplätze möglicherweise nicht erkannt oder man kann nicht einparken.“ Die Parkplatzformen im Ausland sind vielfältig – hoher Anteil an Querparkplätzen mit geringer Breite, Pflasterstraßen ohne klare Markierungen, spezielle Parkplätze für ältere Menschen und Behinderte mit Bodenmarkierungen. Zhicheng Technology hat bereits eine Datenbank aufgebaut, die Parkplatzszenarien aus Dutzenden von Ländern und Tausenden von Situationen abdeckt.
Die Unterschiede bei den Fahrszenarien sind ebenso groß. Zhang Wei nannte ein Beispiel: „In Europa können die Fahrspuren schmaler sein, im Nahen Osten gibt es diese Keramiknagel-Spurmarkierungen.“ In Deutschland stellen Autobahnen ohne Geschwindigkeitsbegrenzung höhere Anforderungen an die Regelung und Steuerung; verschiedene ungewöhnliche Fahrzeuge im Ausland – wie Autos, die einen Anhänger oder ein kleines Auto ziehen, oder seltsam geformte Fahrräder – stellen eine Herausforderung für die Wahrnehmungsmodelle dar.
Huang Luoyi veranschaulichte mit einem Beispiel aus einer deutschen Baustelle ein tieferes Problem: „Ohne Baustelle beträgt die Standardbreite einer Fahrspur 3,75 Meter. In einer Baustelle ist die gelbe Linie nur etwa 2/3 so breit wie die weiße Linie, und das Auto fährt praktisch innerhalb der gelben Linie, ohne viel Spielraum.“ Dies stellt völlig andere Anforderungen an die Wahrnehmungs- und Regelungsalgorithmen.
Noch kniffliger sind die Unterschiede in den Fahrgewohnheiten. Zhang Wei erwähnte: „Bei einem Projekt in Osteuropa stellten wir fest, dass einige unserer Funktionen besonders empfindlich waren und ständig Alarm schlugen. Später stellte sich heraus, dass die Einheimischen sehr dicht auffahren und schnell unterwegs sind.“ Huang Luoyi von Bosch wies darauf hin, dass die deutsche Straßenverkehrsordnung vorschreibt, dass Fahrzeuge beim vorübergehenden Anhalten auf der linken Spur leicht nach links und auf der rechten Spur leicht nach rechts lenken müssen, um Platz für Einsatzfahrzeuge wie Krankenwagen und Polizei zu schaffen – ein solches „regelkonformes Verhalten“ ist in Imitationslernmodellen, die mit chinesischen Daten trainiert wurden, schwer zu erlernen.
Huang Yinhua, Senior Solution Architect bei HERE Technologies, traf eine treffende Einschätzung: „Wir können die Karte als überdimensionierten Sensor betrachten, der dort, wo die fahrzeugeigenen Sensoren nicht hinkommen, vorzeitig ein Umweltverständnis aufbaut und dem Algorithmus Vorabinformationen liefert.“ Die Karte wird nicht marginalisiert, sondern entwickelt sich von einem Navigationswerkzeug zur Umweltbasis des intelligenten Fahrsystems.
HERE hat bereits ein geschichtetes Kartenproduktportfolio von L0 bis L3 auf den Markt gebracht, das an verschiedene Fahrstufen und die regulatorischen Anforderungen verschiedener Länder angepasst werden kann. TomTom betont, dass „ausgereiftes autonomes Fahren nicht nur Wahrnehmung sein sollte, sondern die Verkehrssituation wie ein erfahrener Fahrer vorhersagen sollte“, und sein Wesen sei „nicht die Welt zu sehen, sondern die Welt im Voraus zu verstehen“.
Chinesische Algorithmen sind stark in Bezug auf Datenumfang und Iterationsgeschwindigkeit, aber die Straßen, Schilder und Fahrgewohnheiten im Ausland bilden ein völlig neues „Prüfungssystem“. In diesem System muss das chinesische intelligente Fahren neu lernen.
„Erstmal raus“ oder „erst bereit machen, dann losfahren“?
Angesichts dieser vielfältigen Herausforderungen zeigen die Wege chinesischer Autohersteller beim Export intelligenten Fahrens eine deutliche Divergenz.
Weg 1: Zuerst Autos verkaufen, dann Funktionen nachrüsten.
Dies ist die derzeitige Realität für die meisten chinesischen Autohersteller. Chen Yichis Beobachtung ist am repräsentativsten: „Da das intelligente Fahren im Inland noch keinen kommerziellen Kreislauf erreicht hat, erscheint es in der aktuellen Phase tatsächlich nicht sehr klug, viel Geld ins Ausland zu investieren.“ Viele inländische Autohersteller entscheiden sich daher dafür, zuerst Autos zu verkaufen und die intelligenten Fahrfunktionen später nachzurüsten.
Huang Luoyi von Bosch räumte diese Realität ebenfalls ein: „Einige Freunde sagen vielleicht: Kann ich nicht einen Algorithmus haben, der stark genug ist, um global zu generalisieren? Zumindest nach unserem derzeitigen Kenntnisstand haben wir einen solchen Algorithmus noch nicht gefunden.“ Da ein Algorithmus nicht die ganze Welt erobern kann, setzt man erstmal auf den Markt und iteriert dann.
Weg 2: Systematische Planung, alles auf einmal.
Chen Long, Senior Experte für intelligente Fahrprodukte bei Great Wall Motors, vertritt einen anderen Ansatz: „Gehen Sie pflichtbewusst vom Benutzer aus, bedienen Sie den Benutzer gut, machen Sie keine leeren Versprechungen, schaffen Sie Mehrwert für den Benutzer, dann hat das Unternehmen erst einen Wert.“ Er betonte, dass alle technologischen Planungen von Great Wall Motors stets auf die Benutzererfahrung ausgerichtet seien.
Huang Ziliang verwendete eine raffinierte Metapher, um diesen Ansatz zu veranschaulichen: „In China sollte man zuerst auf Basis heimischer Rechenleistung, einschließlich Huawei, Horizon Robotics und Black Sesame, das große Modell aufziehen, zur Blüte bringen und dann weltweit verbreiten. Nicht die Samen des chinesischen Modells auf ausländische Rechenleistung säen. Es ist wie mit den Litschis aus Chang’an: Man muss die Erde aus Lingnan und die Litschis nach Chang’an transportieren, nicht die Litschisamen auf das Land von Chang’an säen – die würden nicht wachsen und gedeihen.“
Chen Weicheng von TomTom gab aus einer anderen Perspektive einen Rahmen vor: „Compliance bestimmt den Eintritt, Skalierung bestimmt die Breite, und Vertrauen bestimmt, wie lange man durchhält.“ Er plädiert für einen schrittweisen Markteintritt – zuerst in Märkte mit relativ lockeren Vorschriften wie den Nahen Osten und Südostasien, dann in Märkte mit hohen Hürden wie Europa.
Dritter Weg: Die Kraft anderer nutzen.
Du Jianing empfahl, sich an der „Aktienmethode traditioneller ausländischer Unternehmen beim Eintritt in China“ zu orientieren. Bosch demonstrierte den technischen Weg des „Föderierten Lernens“ – Daten verlassen das Land nicht, nur Modellparameter werden ausgetauscht. HERE arbeitet mit über 30 chinesischen OEMs zusammen und bietet globale Fähigkeiten und Ökosystemunterstützung.
Zhang Wei von Zhicheng Technology fasste es am pragmatischsten zusammen: „Einerseits folgen wir den Autoherstellern ins Ausland, andererseits haben wir auch mit vielen ausländischen OEMs Beziehungen aufgebaut, um unsere Technologie bei ausländischen OEMs anwenden zu können.“ Mitgehen, aber auch eigene Wege gehen.
Fazit
Zurück zur ursprünglichen Frage: Intelligentes Fahren im Ausland, erstmal raus?
Die Antwort ist: Erstmal raus, aber nicht „und dann weitersehen“.
„Erstmal raus“ ist richtig – das Exportvolumen von 4,059 Millionen chinesischen Autos in den ersten fünf Monaten des Jahres 2026 bedeutet, dass man eine historische Chance verpasst, wenn man nicht rausgeht. Europa hat den Nahen Osten als größte Exportregion für chinesische Autos überholt und macht etwa 25 % aus. Die Wettbewerbslogik beim Export chinesischer Autos verlagert sich von „Batterien“ zu „KI“. An diesem Wendepunkt bedeutet jedes Zögern, zurückzufallen.
Aber „nicht weitersehen“ ist genauso wichtig. Compliance ist keine Sache, die man „auf später verschieben“ kann. GSR, DSGVO und die UN-R-Serie bilden eine Hürde mit „Vetorecht“. Datenlokalisierung ist keine Sache, die man „auf später verschieben“ kann – sie bestimmt, ob der Algorithmus vor Ort iterieren und die Erfahrung vor Ort verbessert werden kann. Szenarioanpassung ist keine Sache, die man „auf später verschieben“ kann – sie bestimmt, ob die lokalen Benutzer bereit sind, für Ihr intelligentes Fahren zu bezahlen.
Wie Chen Weicheng sagte: „Wahrer Export bedeutet nicht nur, in die Welt einzutreten, sondern auch die Fähigkeit zu haben, in der Welt kontinuierlich zu bestehen.“ Erstmal raus zu gehen, ist Mut; kontinuierlich bestehen zu können, ist Können.
