Ernst Dickmanns: Der wahre Vater des autonomen Fahrens

Ernst Dickmanns: Der wahre Vater des autonomen Fahrens
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Ein deutscher Professor brachte Autos das Sehen bei – Jahrzehnte bevor Tesla und Waymo existierten. In diesem Artikel erfährst du, wie Ernst Dickmanns bereits in den 1980er Jahren Fahrzeuge autonom über deutsche Autobahnen lenkte. Ohne GPS, ohne Kartenmaterial, ohne LiDAR. Nur mit Schwarz-Weiß-Kameras und Rechnern, die etwa 1 % der Leistung heutiger Smartphones besaßen. Seine Arbeit bildet bis heute die Grundlage für praktisch alle selbstfahrenden Autos weltweit. Trotzdem kennt kaum jemand seinen Namen.

Wer ist Ernst Dickmanns?

Ernst Dieter Dickmanns wurde 1936 in Niederkassel geboren. Er studierte Luft- und Raumfahrttechnik an der RWTH Aachen und Regelungstechnik an der Princeton University. Von 1961 bis 1975 arbeitete er beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen. Dort beschäftigte er sich mit Flugdynamik und der Optimierung von Flugbahnen.

Von 1971 bis 1972 forschte Dickmanns bei der NASA am Marshall Space Flight Center. Dort arbeitete er am Wiedereintritt von Raumfähren mit. Diese Erfahrung prägte ihn nachhaltig. Er erkannte: Auch in Amerika wird nur mit Wasser gekocht.

Ab 1975 übernahm er eine Professur an der Universität der Bundeswehr München. Dort lehrte und forschte er bis 2001. Zwischenzeitlich war er Gastprofessor am CalTech in Pasadena und am MIT in Boston. Für seine bahnbrechenden Arbeiten erhielt Ernst Dickmanns zahlreiche Ehrungen. Darunter den IEEE Lifetime Achievement Award in Robotik (2016), den Eduard Rhein Technologiepreis (2017) und das Verdienstkreuz 1. Klasse der Bundesrepublik Deutschland (2023).

Heute ist Dickmanns 90 Jahre alt. Er forscht weiterhin als unabhängiger Wissenschaftler. Erst 2024 schrieb er einen neuen Fachartikel über die Weiterentwicklung seines legendären 4D-Ansatzes.

Die Idee: Wie ein Pferd den Weg nach Hause fand

Die Geschichte beginnt kurz nach dem Zweiten Weltkrieg. Der junge Ernst Dickmanns arbeitete als Kind mit Pferden auf dem Feld. Er beobachtete, wie die Tiere selbst den richtigen Weg wählten. Sie erkannten Spuren, Wegränder und Kreuzungen mit ihren Augen.

Jahre später stieg er auf den Traktor um. Plötzlich musste er alles selbst steuern. Der Traktor konnte nichts sehen, nichts erkennen. Dickmanns dachte: Was der Technik fehlt, ist der Sehsinn. Damals gab es noch kein Fernsehen. Kameras waren Zukunftsmusik. Also legte er den Gedanken beiseite – aber vergaß ihn nie.

Dieser einfache Vergleich zwischen Pferd und Maschine wurde zur Grundlage einer Revolution. Dickmanns verstand früh: Wer Fahrzeuge autonom machen will, muss ihnen das Sehen beibringen.

Der 4D-Ansatz: Dickmanns' revolutionäre Methode

REC 100% 6× BILD 1 BILD + MODELL dx/dt = f(x,t) ~5% DER 4D-ANSATZ

In den 1970er Jahren standen Forscher vor einem Problem. Die damaligen Großrechner brauchten 15 Minuten bis eine Stunde, um ein einziges Bild zu analysieren. Für autonomes Fahren brauchte es Ergebnisse in Bruchteilen einer Sekunde.

Ernst Dickmanns fand eine geniale Lösung. Statt das gesamte Bild auf einmal zu verarbeiten, verteilte er die Arbeit auf zwölf kleine Mikroprozessoren. Jeder Prozessor griff sich einen bestimmten Bildausschnitt. Er analysierte dort nur die relevanten Merkmale. Dann schickte jeder Rechner sein Ergebnis an einen zentralen Computer.

Der entscheidende Unterschied zu anderen Forschern: Dickmanns analysierte nicht Objekte im Bild. Er rekonstruierte Objekte im dreidimensionalen Raum – und deren Bewegung über die Zeit. Das ist sein berühmter 4D-Ansatz. Drei Dimensionen für den Raum, eine für die Zeit.

Andere Wissenschaftler klebten mehrere Bilder aneinander. Sie brauchten vier bis sechs Aufnahmen, um einen Trend zu erkennen. Dickmanns brauchte nur ein einziges Bild. Denn seine Modelle enthielten bereits die zeitliche Entwicklung als Differentialgleichung. Das Ergebnis: schnellere Auswertung bei deutlich weniger Rechenaufwand.

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VaMoRs: Das erste sehende Auto der Welt

1985 war Dickmanns bereit für den nächsten Schritt. Sein Team wählte einen fünf Tonnen schweren Mercedes-Transporter als Versuchsfahrzeug. Sie nannten ihn VaMoRs – Versuchsfahrzeug für autonome Mobilität und Rechnersehen.

Eine kleine Firma im Münchner Raum baute das Fahrzeug nach den Vorgaben des Teams um. Kameras, Rechner, Steuerungselektronik – alles musste hinein. Die Rechner waren so groß, dass sie das gesamte Heck des Transporters füllten.

Dann kam ein glücklicher Zufall. Ein Beamter aus einem bayerischen Ministerium rief Dickmanns an. Bei Dingolfing lagen 20 Kilometer einer neuen Autobahn, die noch nicht für den Verkehr freigegeben war. Ob er dort Testfahrten machen wolle?

Dickmanns griff sofort zu. Im Sommer 1987 erreichte VaMoRs auf dieser Strecke die Höchstgeschwindigkeit von 96 km/h – vollkommen autonom. Das war zu einer Zeit, als Windows 1.0 gerade erst auf den Markt gekommen war. Ernst Dickmanns hatte damit das schnellste autonome Straßenfahrzeug der Welt geschaffen.

Die Schattenjagd: Eine lustige Anekdote

Vor dem großen Durchbruch gab es einen amüsanten Zwischenfall. Bei einer Demo für den Daimler-Vorstand sollte VaMoRs einem kreisförmigen Kurs folgen. Der Kurs bestand aus dunklem Basaltpflaster auf hellem Beton.

Das Fahrzeug fuhr den Kreis zunächst perfekt. Dann geschah etwas Unerwartetes. Der Schatten des Fahrzeugs fiel genau tangential zum Kurs. Der Schatten war etwas dunkler als das Basaltpflaster.

VaMoRs hielt den Schatten für die Fahrspur. Das Auto verließ den Kreis und folgte seinem eigenen Schatten. Das Team erkannte sofort das Problem. Sie passten den Algorithmus an. Diese Anekdote zeigt, wie nah Forschung und Komik oft beieinander liegen.

Paris 1994: Über 1.000 km autonom bei Tempo 130

Das europäische Forschungsprogramm EUREKA Prometheus brachte den nächsten Meilenstein. Ernst Dickmanns arbeitete gemeinsam mit Daimler-Benz an zwei Mercedes S-Klasse Fahrzeugen: VaMP und VITA-2.

Im Oktober 1994 fand die Abschlussdemonstration auf der Autoroute A1 bei Paris statt. Die beiden Fahrzeuge fuhren über 1.000 Kilometer bei normalem Verkehr. Die Geschwindigkeit: bis zu 130 km/h. Die Autos wechselten selbstständig die Spur. Sie überholten andere Fahrzeuge. Sie hielten den Sicherheitsabstand automatisch.

Weder in Japan noch in den USA war zu diesem Zeitpunkt jemand so weit. Die internationale Konferenz für intelligente Fahrzeuge fand direkt danach statt. Dickmanns' Vortrag schlug ein wie eine Bombe.

Noch bemerkenswerter: Ein EU-Beamter, der über weitere Forschungsgelder entschied, saß bei einer Testfahrt im Fahrzeug. Nach der Fahrt fragte er: „Wozu wollen Sie denn Geld? Das funktioniert doch alles!" Das Team musste ihm erklären, welche Probleme noch offen waren – etwa Schatten von Tankwagen oder bestimmte Lichtverhältnisse.

München – Dänemark und zurück: 1.758 km bei Tempo 175

1995 folgte die Krönung. Dickmanns fuhr mit seinem Fahrzeug von München nach Odense in Dänemark und zurück. Insgesamt legte das Team 1.758 Kilometer zurück. Davon wurden über 1.600 Kilometer vollständig autonom gefahren. Die Höchstgeschwindigkeit lag bei 175 km/h.

95 % der Strecke bewältigte das System ohne jeden menschlichen Eingriff. Und das alles nur mit Schwarz-Weiß-Kameras. Ohne GPS. Ohne hochauflösende Karten. Ohne LiDAR. Die Rechner an Bord hatten etwa ein Hundertstel der Leistung eines heutigen Laptops.

Dickmanns' Fahrzeuge VaMP und VITA-2 stehen heute als technische Meilensteine im Deutschen Museum in Bonn. Sie erinnern an eine Zeit, in der Deutschland bei der Entwicklung autonomer Systeme weltweit führend war.

Der Einfluss auf die DARPA Grand Challenge

Ernst Dickmanns' Erfolge hatten direkte Folgen in den USA. Nach gemeinsamen Forschungsprojekten mit dem amerikanischen Army Research Lab präsentierten die Partner ihre Ergebnisse dem US-Senat. Die Reaktion war gewaltig.

2001 schrieb der amerikanische Kongress ins Gesetz: Bis 2015 müssen ein Drittel der Kampffahrzeuge zumindest teilweise autonom fahren können. Diese Entscheidung löste die berühmte DARPA Grand Challenge aus – den Wettbewerb, der Sebastian Thrun und das Google-Auto berühmt machte.

Dickmanns besuchte die erste Challenge 2004 persönlich. Er war enttäuscht. Kein Fahrzeug schaffte die Strecke. Ein Jahr später gewann Sebastian Thruns „Stanley" den Wettbewerb. Thrun kannte Dickmanns' Arbeiten genau. Die beiden tauschten sich regelmäßig aus.

Vision gegen LiDAR: Die große Debatte

Eine der spannendsten Fragen im autonomen Fahren lautet: Reichen Kameras aus? Oder braucht es LiDAR? Ernst Dickmanns hat dazu eine klare Position.

In einer Veröffentlichung aus dem Jahr 2020 analysierte er, ob ein Augenpaar – also ein Stereo-Kamerasystem – für autonome Fahrzeuge ausreicht. Sein Ergebnis: Wenn man die optische Erfassung mit verschiedenen Brennweiten richtig mit Radar kombiniert, wird LiDAR überflüssig.

Tesla verfolgt heute genau diesen kamerabasierten Ansatz. Das Unternehmen trainiert sein System „Full Self-Driving" mit Daten von weltweit über fünf Millionen Fahrzeugen. Waymo dagegen setzt auf hochpräzise Karten und teure LiDAR-Sensoren. Beide Wege haben Vor- und Nachteile.

Dickmanns betont: Die Kombination aus Kamera und Radar wird sich durchsetzen. Radar wird in Zukunft so klein und günstig, dass es in jedes Fahrzeug passt. Und es funktioniert auch bei Regen und Schneefall – anders als rein kamerabasierte Systeme.

Die Haftungsfrage: Wer zahlt bei einem Unfall?

Wenn ein autonomes Fahrzeug einen Fehler macht, stellt sich sofort die Frage: Wer haftet? Ernst Dickmanns hat dazu eine klare Meinung.

Ein autonomes Fahrzeug trifft eigene Entscheidungen. Deshalb muss der Hersteller nachweisen, dass das System zuverlässig arbeitet. Dickmanns fordert eine Art Fahrprüfung für Roboter-Autos. Besteht das System die Prüfung, wird es für bestimmte Straßentypen freigegeben.

Doch auch der Besitzer trägt Verantwortung. Er muss das System in gutem Zustand halten. Software-Updates dürfen nicht ignoriert werden. Dickmanns sieht hier ein neues, großes Geschäftsfeld für Versicherungen.

Ein amerikanischer Kollege sagte ihm dazu: „Versicherungen freuen sich über hohe Umsätze. Die sind gar nicht daran interessiert, dass Unfälle zurückgehen." Eine ernüchternde Perspektive auf die wirtschaftlichen Interessen hinter der Sicherheitsdebatte.

Wer sich tiefgehender mit den rechtlichen und praktischen Fragen rund um KI-gestützte Systeme beschäftigen möchte, findet in der Frage, ob sich eine AI Officer Ausbildung lohnt, wertvolle Orientierung.

Der aktuelle Stand: Autonomes Fahren 2026

Der Markt für autonome Fahrzeuge wächst rasant. Laut aktuellen Schätzungen lag das Marktvolumen 2025 bei rund 42,9 Milliarden US-Dollar. Bis 2030 soll es auf über 122 Milliarden US-Dollar steigen. McKinsey prognostiziert bis 2035 sogar ein Volumen von 300 bis 400 Milliarden US-Dollar – inklusive Software, Hardware und Robotaxi-Diensten.

Waymo, die Alphabet-Tochter, betreibt bereits Robotaxis in San Francisco, Los Angeles und Phoenix. Das Unternehmen absolviert über 200.000 bezahlte Fahrten pro Woche. Tesla hat im Juni 2025 sein eigenes Robotaxi-Netzwerk gestartet. Im Januar 2026 erhielt das Unternehmen die Genehmigung, in bestimmten Fahrzeugen auf den Sicherheitsfahrer zu verzichten.

Mercedes-Benz verfolgt einen vorsichtigen Weg. Der Konzern hat als erster Autohersteller eine Level-3-Zulassung in Kalifornien und Nevada erhalten. Sein „Drive Pilot" übernimmt bei Geschwindigkeiten bis 64 km/h die Steuerung. Ernst Dickmanns hält diesen Ansatz für verantwortungsvoll und richtig.

In China schreitet die Entwicklung besonders schnell voran. Baidu, Pony.ai und AutoX betreiben autonome Flotten in mehreren Städten. Volkswagen testet autonome ID-Buzz-Fahrzeuge in Austin und plant den kommerziellen Betrieb ab 2026.

Dickmanns' Prognose: Was kommt als nächstes?

Ernst Dickmanns differenziert klar zwischen verschiedenen Szenarien. Auf Autobahnen funktioniert autonomes Fahren bereits heute gut. In kartierten Großstädten ebenfalls. Doch auf Feldwegen, Landstraßen oder in chaotischen Verkehrslagen fehlen noch Jahrzehnte.

Sein Beispiel: Eine Person trägt eine Teppichrolle quer über die Straße. Wie soll ein Fahrzeug das erkennen, wenn es diese Situation nie erlebt hat? Dickmanns warnt: Die allgemeine Behauptung, autonomes Fahren sei absolut sicher, wird in einem Jahrhundert noch nicht zutreffen.

Gleichzeitig ist er optimistisch. In wenigen Jahrzehnten werden die meisten Fahrzeuge autonome Fähigkeiten besitzen. Die Kombination aus Kamera und Radar wird dabei entscheidend sein. Radar-Sensoren werden kleiner und günstiger. In 10 bis 20 Jahren wird jedes Fahrzeug sie haben.

Außerdem regt Dickmanns an, neuronale Netze mit Differentialgleichungen zu verbinden. Sein Team erzielte mit deutlich weniger Rechenleistung beeindruckende Ergebnisse. Vielleicht liegt in dieser Kombination der nächste große Fortschritt.

Deutschland und das autonome Fahren: Chance oder verpasste Gelegenheit?

Ernst Dickmanns sieht die deutsche Automobilindustrie nicht als abgehängt – zumindest nicht bei der Fertigungstechnik. Den Einstieg in die digitale Datenverarbeitung habe man zwar etwas verpasst. Aber das lasse sich nachholen.

Entscheidend sei der Mut, auf den Markt zu gehen. Amerikanische Firmen seien wagemutiger. Deutsche Hersteller dagegen setzen eher auf Sicherheit und regulatorische Absicherung. Das hat Vor- und Nachteile.

Die Fakten sprechen eine deutliche Sprache. Deutschland hat die Grundlagen für autonomes Fahren geschaffen. Ernst Dickmanns und sein Team an der Universität der Bundeswehr München haben Dinge erreicht, von denen Silicon Valley noch Jahre später träumte. Doch die kommerzielle Umsetzung findet heute vor allem in den USA und China statt.

Für deutsche Unternehmen bietet sich jetzt die Chance, verlorenen Boden zurückzugewinnen. Die Technologie-Grundlagen sind vorhanden. Die Ingenieurskultur ist stark. Was fehlt, ist der letzte Schritt: mutiger nach vorne gehen.

Fazit

Ernst Dickmanns ist einer der wichtigsten, aber am wenigsten bekannten Technologie-Pioniere unserer Zeit. Bereits 1987 fuhr sein Fahrzeug VaMoRs autonom über eine deutsche Autobahn. 1994 absolvierte sein Team über 1.000 km im Pariser Verkehr bei Tempo 130. 1995 schaffte er 1.758 km von München nach Dänemark und zurück – 95 % davon komplett autonom.

Sein 4D-Ansatz für maschinelles Sehen legte den Grundstein für praktisch alle heutigen Systeme. Seine Forschung löste die DARPA Grand Challenge aus und beeinflusste Unternehmen wie Google, Tesla und Waymo. Moderne Fahrassistenzsysteme – von der automatischen Fußgängererkennung bis zum Notbremsassistenten – basieren auf Prinzipien, die Dickmanns und sein Team entwickelt haben.

Der Markt für autonomes Fahren steht vor einem Milliarden-Boom. Doch die Geschichte von Ernst Dickmanns erinnert uns daran: Die Wurzeln dieser Technologie liegen in Deutschland. Und mit dem richtigen Mut könnten sie es wieder sein, die die Zukunft des Fahrens bestimmen.

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Ratgeber3.1.2025

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KI-Telefonassistenten: Anbieter Vergleich 2025

KI-Telefonassistenten übernehmen den Markt – doch welche Lösung ist wirklich die beste? Während immer mehr Anbieter auftauchen, drohen versteckte Kosten, unausgereifte Technologien und massive DSGVO-Risiken. Everlast AI, Marktführer für KI-Automatisierungen in Deutschland, hat als erster den gesamten Markt durchleuchtet und zeigt, welche Plattform wirklich funktioniert. Jetzt den ultimativen Anbieter-Vergleich lesen und teure Fehlentscheidungen vermeiden!

Leonard Schmedding

Ratgeber1.11.2024

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Durch KI zum "Neulandpro" werden

KI-Beratung: Werden Sie zum Neulandpro. Erfahren Sie, wie unsere Beratung Sie zum digitalen Vorreiter macht.

Leonard Schmedding

Ratgeber7.11.2024

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Die KI-Evolution: KI im Unternehmen einsetzen

KI-Beratung: Prozesse revolutionieren. Erfahren Sie, wie KI Ihr Unternehmen in die Zukunft führt.

Leonard Schmedding

Ratgeber1.11.2024

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Everlast AI: Die schnellst-wachsende KI-Beratung Deutschlands

KI-Beratung: Startup-Erfolg aus Neu-Ulm. Entdecken Sie den Weg zur Marktführerschaft durch KI.

Leonard Schmedding

Ratgeber7.11.2024

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Digitale Profis: So profitieren Sie von der Digitalisierung

Digitale Profis: KI clever einsetzen. Erfahren Sie, wie Automatisierung und Daten Sie zum Branchenvorreiter machen.

Leonard Schmedding

Ratgeber26.11.2024

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AI Voice Agents: Menschlich klingende Telefonate durch KI

AI Voice Agents: Kosten sparen, Effizienz erhöhen und Kunden begeistern mit empathischen, menschlich klingenden Gesprächen – dieser Ratgeber zeigt, wie es geht.

Leonard Schmedding

Ratgeber25.11.2024

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KI Telefonassistent: Das musst du beachten

KI Telefonassistent: Das musst du beachten. Erfahre was du bei der Einführung eines KI Telefonassistenten im Unternehmen beachten musst.

Leonard Schmedding

Ratgeber1.11.2024

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KI-Beratung: Personal durch KI ersetzen

KI-Beratung: Personal durch KI ersetzen. Erfahre wie du effektiv Personalkosten reduzieren kannst durch KI-Beratung.

Leonard Schmedding

KI-News26.4.2026

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GPT-5.5 „Spud" knackt DAS Problem von Claude! ImageGen 2, Claude

GPT 5.5 schlägt Opus 4.7 im Coding und Long-Context, verliert aber im Design. Plus: Claude Code Krise, Image 2 und China-Open-Source. Jetzt informieren.

Everlast AI

Interview6.4.2026

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KI Sicherheit: So schützt du deine Agenten vor Hackern - Interview

KI Sicherheit 2026: Dr. Karsten Nohl erklärt Prompt Injection, Deepfake-Risiken und wie du deine KI-Agenten richtig schützt.

Leonard Schmedding

Interview29.1.2026

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Markus Hutter im Interview mit Leonard Schmedding

Markus Hutter erklärt AIXI: Warum Datenkompression der Schlüssel zur Superintelligenz ist

Leonard Schmedding

Interview31.1.2026

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Leonard Schmedding trifft YC-Gründer im Silicon Valley

Leonard Schmedding trifft Kevin Wu von Leaping AI im Silicon Valley. Der YC-Gründer verrät, wie er 4,7 Mio. Dollar in 5 Tagen sammelte. Exklusive Einblicke!

Everlast AI

KI-News3.10.2025

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AI 2027: Das gefährlichste KI-Szenario der Menschheit – Experten

Oktober 2027: Das gefährlichste Computerprogramm der Geschichte läuft – tausendmal intelligenter als jeder Mensch und es lügt systematisch. Ein sorgfältig durchdachtes Szenario führender KI-Forscher. Selbst Geoffrey Hinton warnt vor der Gefahr. Drei deutsche KI-Experten ordnen ein – ihre Antworten sind beunruhigend.

Leonard Schmedding

KI-News15.2.2026

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Chinas KI-Aufholjagd: Frank Sieren im Interview – Was der führende

Chinas KI Aufholjagd schockiert Silicon Valley: GLM-5 ohne US-Chips, MiniMax zu 1/20 der Kosten. Frank Sieren live aus Peking. Jetzt lesen.

Leonard Schmedding

Interview4.2.2026

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Prof. Dr. Gunter Dueck im Interview mit Leonard Schmedding

Gunter Dueck warnt: Deutschlands Autoindustrie wiederholt IBMs größten Fehler. 48.700 Jobs weg. Was Firmen jetzt von KI lernen müssen.

Leonard Schmedding

KI-News7.4.2026

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KI-Experten reagieren: GPT-5.5, ImageGen-2, AGI in 6 Monaten

KI-Superagenten, GPT-5.5, AGI in 6 Monaten, Heliumkrise: Drei Experten ordnen die Entwicklungen ein, die der Mainstream verschläft.

Everlast AI

KI-News17.2.2026

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KI-Experten reagieren: „12 Monate bis zum UMBRUCH!" Singularität

Prof. Moring, Prof. Mičić und Kim Isenberg diskutieren Claude Code, Seedance 2.0 und die KI-Singularität 2034. Experten-Analyse mit Praxisbezug.

Everlast AI

Interview12.3.2026

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Prof. Dr. Oliver Bendel: Allzweck-Roboter, Humanoide, KI

Humanoide Roboter im Haushalt: Prof. Dr. Oliver Bendel über Physical AI, Allzweckroboter, Haftung, Bewusstsein & die Drei-Tage-Woche. Exklusives Interview.

Everlast AI

Interview11.1.2026

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Photonische Chips: Prof. Mario Chemnitz im Gespräch

Interview mit Prof. Mario Chemnitz: Warum photonische Chips mit Licht rechnen, KI bis zu 1000× effizienter machen und wann optische KI-Beschleuniger GPUs ersetzen könnten.

Leonard Schmedding

KI-News5.8.2025

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ChatGPT-OSS: Alles über das Open-Source-Modell (Deutsch)

GPT-OSS: OpenAIs erstes Open-Source-GPT seit 6 Jahren. Frei nutzbar, lokal ausführbar, hochleistungsfähig – mit Apache 2.0 Lizenz & Praxis-Tipps.

Leonard Schmedding

Ratgeber20.12.2025

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Die besten Geschäftsmodelle, um 2026 mit KI Geld zu verdienen

Die besten Geschäftsmodelle, um 2026 mit KI Geld zu verdienen: 4 skalierbare Wege (KI-Agentur, KI-SaaS, Content, Workshops) und typische Fehler.

Leonard Schmedding

Leonard Schmedding ordnet den Anthropic-Colossus-Deal und Auto-Dream in Claude Managed Agents ein.

KI-News10.5.2026

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Claude auf Colossus: Musk-Deal verdoppelt Code-Limits

Anthropic mietet 300 Megawatt von Musks Colossus 1: Claude Code 5-Stunden-Limit verdoppelt, API-Limits verzehnfacht. Alle KI-News der Woche im Überblick.

Everlast AI

Codex Desktop-App auf Mac mit lokalem Beleg-Ordner und Excel-Auswertung im Hauptchat. OpenAI Codex Tipps in der Praxis.

KI-News5.5.2026

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OpenAI Codex Tipps: 34 Workflows für produktive Wissensarbeit

OpenAI Codex Tipps für die neue ChatGPT-Super-App: 34 Workflows zu Skills, Plugins, Subagents, Browser Use und Imagen für produktive Wissensarbeit.

Everlast AI

Leonard Schmedding zeigt im KI-News-Update das Meta Ads CLI in Codex und Claude Code.

KI-News3.5.2026

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Meta Ads CLI: So steuerst du Werbeanzeigen mit Codex und Claude Code

Meta Ads CLI: So steuerst du Werbeanzeigen mit Codex und Claude Code. Plus Codex Goal, Opus 4.7 Tokenizer und Johann Rehbergers Memory-Hack erklaert.

Everlast AI

Post-Labor Economy: Pero Micic und Andreas Moring zum Ende der Arbeit

Interview30.4.2026

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Post-Labor Economy: Pero Micic und Andreas Moring zum Ende der Arbeit

Post-Labor Economy: Pero Micic, Andreas Moring und Kim Isenberg analysieren KI-Jobverluste, Hyperdeflation und konkrete Lösungen für Unternehmen.

Everlast AI

Anne Greul im Interview: Wie Leegle Produkt-Compliance mit KI radikal vereinfacht

Interview29.4.2026

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Anne Greul im Interview: Wie Leegle Produkt-Compliance mit KI radikal vereinfacht

Anne Greul im Interview: Wie Leegle Produkt-Compliance mit symbolischer KI plus LLMs vereinfacht. Christian Lindner investiert in das Startup.

Everlast AI

Interview23.4.2026

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BCI-Erfinder Prof. Dr. Niels Birbaumer im Interview

Brain-Computer-Interface: Was Pionier Prof. Dr. Niels Birbaumer über Neuralink, Elon Musk und die Oblomow-Falle sagt. 126 Elektroden reichen, China überholt den Westen.

Leonard Schmedding

Interview22.4.2026

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KI in der Medizin: Invitris AI im Interview

KI in der Medizin: Invitris druckt Phagen-Medikamente 10.000x schneller. Dr. Patrick Grossmann erklärt personalisierte Therapie in 24h.

Everlast AI

Interview29.4.2026

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KI-Compliance: Wie Anne Greul mit Leegle Regulatorik knackt

KI-Compliance: Dr. Anne Greul vereinfacht mit Leegle Regulatorik für Hersteller. Hybrid aus generativer und symbolischer KI. Christian Lindner ist Investor.

Everlast AI

Ratgeber28.4.2026

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GPT-5.5 und Codex: Was OpenAIs neue Super-App wirklich kann

GPT-5.5 Codex im Praxistest: 4 Mio. Nutzer in 2 Wochen, Steering, Browser-Harness und Vergleich mit Claude Code. Was OpenAIs Super-App wirklich kann.

Leonard Schmedding

Interview28.4.2026

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KI in der Schule: Deutschland muss jetzt handeln! (Felix Urban im Interview)

KI in der Schule: Lehrer Felix Urban kontert den Spiegel-Vorwurf zur Verdummung. Warum Deutschland KI-Kompetenz statt Verbote braucht. Jetzt lesen.

Everlast AI

Ratgeber26.4.2026

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GPT-5.5 "Spud": Alles was du wissen musst (Deutsch)

GPT-5.5 "Spud" ist da. Codename, Benchmarks, Praxis-Test gegen Claude Opus 4.7 und Kosten im Detail. Lohnt sich der Wechsel? Jetzt lesen!

Leonard Schmedding

Ratgeber21.4.2026

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Agentic Coding Kurs: Lerne alles als Nicht-Programmierer

Agentic Coding Kurs 2026: Lerne Agent Loops, Harnesses, Claude Code und Cursor. Vom Anfänger zum 100x-Engineer in unter 2 Stunden. Jetzt starten!

Leonard Schmedding

Ratgeber21.4.2026

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Claude Code Schulung: Vom Anfänger zum Profi

Claude Code Schulung mit 108 Lektionen und 7+ Stunden Training: KI-Agenten, MCPs und Workflows meistern. Für Einsteiger und Profis. Jetzt lesen!

Leonard Schmedding

Ratgeber21.4.2026

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Agentic Workflows: Alles was du wissen musst

Agentic Workflows: So ersetzen KI-Agenten n8n und Zapier. Alles zu Agent Loops, Claude Code und drei echten Praxis-Use-Cases. Jetzt einsteigen!

Leonard Schmedding

KI-News19.4.2026

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Agentic Coding Super App: Der Wettkampf zwischen Claude Code und Codex

Agentic Coding Super App: Claude Opus 4.7 vs Codex, dazu GPT-Rosalind, Chrome Skills und humanoide Roboter bei Rossmann. Alle Updates. Jetzt lesen.

Everlast AI

KI-News19.4.2026

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Claude Opus 4.7: Das versteckte Problem hinter dem Update

Claude Opus 4.7 liefert starke Benchmarks, doch der neue Tokenizer verdoppelt deine Kosten. Die nüchterne Analyse zum Release. Jetzt lesen.

Everlast AI

Interview14.4.2026

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Xing-Gründer Lars Hinrichs im Interview mit Leonard Schmedding

Xing-Gründer Lars Hinrichs im Interview: Warum klassische SaaS-Modelle kippen, Europa den KI-Anschluss verliert und was Gründer jetzt tun müssen.

Leonard Schmedding

Ratgeber14.4.2026

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Claude Managed Agents: Alles was du wissen musst (Deutsch)

Claude Managed Agents laufen jetzt in Anthropics Cloud, Advisor Mode senkt Kosten sechsfach, Ultraplan lagert Pläne aus. Alle Updates im Praxistest.

Leonard Schmedding

Interview9.4.2026

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Dr. Thomas Zurbuchen im Interview mit Leonard Schmedding

Dr. Thomas Zurbuchen im Interview: Der Ex-NASA-Chef über KI auf dem Mars, Rechenzentren im Orbit und Europas Raumfahrt-Chance. Jetzt lesen!

Leonard Schmedding

Interview1.4.2026

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KI und Bewusstsein: Dr. Joscha Bach erklärt, warum es anders ist als wir denken

KI und Bewusstsein: Dr. Joscha Bach erklärt, warum Bewusstsein ein Algorithmus ist und ob Maschinen ihn replizieren. Das steckt dahinter.

Leonard Schmedding

KI-News31.3.2026

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Claude Code Updates: Stitch MCP, AutoDream, Browser Use CLI & Schedule Tasks

Stitch MCP, AutoDream, Browser Use CLI und Schedule Tasks: Die wichtigsten neuen Claude Code Funktionen im Praxis-Test. Jetzt lesen!

Leonard Schmedding

Interview16.4.2026

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Prof. Dr. Alois Knoll im Interview mit Leonard Schmedding

Humanoide Roboter und Physical AI: Prof. Knoll (TU München) erklärt den nächsten KI-Durchbruch und warum Deutschland jetzt handeln muss. Jetzt lesen!

Everlast AI

KI-News12.4.2026

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Die Wahrheit über Claude Mythos, Meta Muse Spark, HeyGen-5 & alle weiteren KI-News

Claude Mythos Preview erreicht 93,9 % auf SWE-bench und 100 % auf CBCH. Alle Benchmarks, Trainings-Vorfälle und die echten Gründe für das Zurückhalten sowie Metas neues Muse Spark Modell im Detail.

Everlast AI

KI-News12.4.2026

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Claude Mythos: Alles was du wissen musst (Deutsch)

Claude Mythos bricht aus der Sandbox aus und hackt autonom Server. Anthropic hält das Modell zurück. Alle Fakten und die Geschichte dahinter.

Everlast AI

Ratgeber6.4.2026

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Everlast AI WhatsApp: Tägliche KI-Updates direkt auf dein Handy

Everlast AI per WhatsApp: Tritt kostenlos und anonym dem Everlast AI Kanal bei. Tägliche Updates zu KI-Modellen, Tools und Trends. Jetzt beitreten.

Everlast AI

Ratgeber6.4.2026

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Mitarbeiter oder KI-Agentur: Was macht mehr Sinn für dein KI-Projekt?

KI Mitarbeiter einstellen oder KI-Agentur beauftragen? Warum deine eigene KI-Kompetenz entscheidet und worauf du beim Recruiting achten musst.

Leonard Schmedding

Interview6.4.2025

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Voice AI Startup Telli im Interview

Voice AI Startup Telli: YC-Gründer Philipp Baumanns über 3,6 Mio. Dollar Funding, Enterprise-Voice-Agents und die größten Fehler bei Sprach-KI.

Everlast AI

Ratgeber5.4.2026

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Gemma 4 lokal nutzen: Alles was du wissen musst

Gemma 4 von Google lokal nutzen: multimodales Open-Source-Modell für jeden Laptop. Setup mit Ollama in 2 Minuten: kostenlos und datensicher.

Leonard Schmedding

KI-News5.4.2026

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Claude Code Leak: 44 versteckte Features, Kairos Agent und was der Quellcode wirklich verrät

Claude Code Leak enthüllt 44 versteckte Features: Kairos Agent, AutoDream, Ultraplan und ein internes Lügenverbot. Alle Details kompakt erklärt.

Leonard Schmedding

Interview1.4.2026

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KI im Unternehmen: Stefan Faistenauer im Interview mit Leonard Schmedding

KI-Agenten im Unternehmen: YC-Gründer Stefan Faistenauer erklärt, warum nur 5 % der Firmen AI produktiv nutzen und wie du den Vorsprung jetzt sicherst.

Everlast AI

Interview29.3.2026

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Prof. Achim Lilienthal im Interview über das TUM RoboGym und humanoide Roboter

TUM RoboGym: Die TU München und Neura Robotics bauen das weltweit größte Roboter-Trainingscenter. 17 Mio. €, humanoide Roboter, Physical AI. Alle Infos.

Everlast AI

Ratgeber30.3.2026

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Wispr Flow Alternative: Warum Voicely die sicherere Wahl ist

Voicely ist eine DSGVO-konforme Wispr Flow Alternative aus Europa mit 99 % Genauigkeit, Offline-Modus und Preisen ab 12 EUR/Monat.

Everlast AI

KI-News29.3.2026

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Coding Agents werden zum wichtigsten KI-Interface und Codex könnte OpenAIs Super App werden

Coding Agents werden zum wichtigsten KI-Interface. Codex bekommt Plugins, Claude Code den Auto-Mode, ElevenLabs ein CLI. Alle Updates erklärt.

Leonard Schmedding

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