Google Cloud und RemotiveLabs bringen komplette virtuelle Fahrzeuge in die Cloud

Die Lücke bei softwaredefinierten Fahrzeugen

Laut Google Cloud setzen viele Autohersteller und Tier-1-Zulieferer bereits auf cloudnative Entwicklung, Continuous Integration und Delivery sowie KI für Infotainment-Displays und andere Hochleistungs-Bordrechner. Anders sieht es bei den vielen Mikrochips und Steuergeräten aus, aus denen ein modernes Auto besteht. Gateways, Karosseriesteuergeräte, Zonensteuergeräte sowie Sensor- und Aktorknoten sind häufig noch fest mit physischen Chips verdrahtet. Das erschwert es, sie zu aktualisieren, neu zu programmieren oder zu erweitern, sobald ein Fahrzeug das Werk verlassen hat.

Die Folge, so das Unternehmen: Teams warten auf Prüfstände, Muster und Testaufbauten, und die Integration rutscht ans Ende der Entwicklung, wo sich Fehler am teuersten beheben lassen. Google Cloud nennt das einen der größten Engpässe und argumentiert, ein Fahrzeug könne nicht als softwaredefiniert gelten, wenn der Großteil seiner Elektronik nur in Verbindung mit physischer Hardware funktioniert.

Vom Cockpit zum gesamten Fahrzeug

Die Cockpit-Seite läuft laut dem Beitrag bereits in der Cloud. Android Automotive OS (AAOS) läuft in Cuttlefish, Googles offizieller virtueller Testumgebung für Android, die wiederum auf Arm-basierten Instanzen der Google Cloud betrieben wird. Entwickler können virtuelle Infotainment-Stacks auf derselben Arm-Architektur bauen, starten und testen, die auch in Fahrzeugen zum Einsatz kommt. Google zufolge erweitert der jüngste Start von Android 17 und AAOS SDV diese Möglichkeit auf weitere Domänen.

RemotiveTopology soll den Rest abdecken. Das Werkzeug dient als Rahmen um das virtuelle Fahrzeug und verbindet AAOS in Cuttlefish mit einer simulierten E/E-Architektur, die weitere Bordrechner, Datennetze und Live-Signale umfasst. Dafür nutzt es vorhandene Netzwerk-Designdateien der Hersteller, um eine funktionsfähige virtuelle Version der Fahrzeugnetzwerke aufzubauen. Google Cloud bezeichnet das als Vehicle-as-Code: Die Architektur wird als ausführbare Spezifikation beschrieben, versioniert und bereitgestellt wie Infrastructure-as-Code. Da es auf Standard-Linux-Werkzeugen basiert, läuft dieselbe Topologie auf einem Laptop wie in einer Continuous-Integration-Pipeline in der Google Cloud.

Frühere Integration über Domänen hinweg

Die Autoren, Florian Haubner von Google Cloud und Per Sigurdson, CEO und Mitgründer von RemotiveLabs, sehen in der domänenübergreifenden Integration den schwierigsten und spätesten Schritt der Fahrzeugentwicklung. ADAS liefert Objektlisten, Trajektorien und Moduswünsche, die das Cockpit darstellen und auf die es reagieren muss, während Infotainmentsystem und Kombiinstrument den Fahrzustand widerspiegeln müssen.

Läuft die komplette Topologie in der Google Cloud, können Infotainment und ADAS in einem virtuellen Fahrzeug zusammenarbeiten und über das simulierte Netzwerk echte Signale austauschen. Teams können Übergaben, etwa ein ADAS-Ereignis, das im Kombiinstrument erscheint, oder einen Wechsel des Fahrmodus, der sich über mehrere Domänen ausbreitet, von Anfang an in der Continuous Integration testen.

Erklärtes Ziel ist, dass dieselbe Software, die in der Cloud läuft, ohne neue Werkzeuge oder erneute Validierung auf echten Steuergeräten laufen kann. Google führt diese Übereinstimmung darauf zurück, dass Cloud und Fahrzeug denselben Befehlssatz nutzen. Zudem verweist das Unternehmen auf Axion C4A metal, eine Bare-Metal-Arm-Instanz, die ausdrücklich für die Entwicklung von Automotive-Systemen und Android-Software bereitgestellt wird.

Was das für Entwicklungsteams bedeutet

Google Cloud zufolge haben frühe Kundenprojekte mit RemotiveLabs mehr als zehnmal schnellere Integrationszyklen ergeben. Außerdem argumentiert das Unternehmen, KI-gestützte und agentische Workflows könnten Fahrzeugsoftware schnell erzeugen, testen und verfeinern, doch nur virtuelle Systeme böten den nötigen Maßstab, da jedes Element, das sich nicht virtualisieren lässt, den gesamten Prozess ausbremst.

Für den Einstieg sei keine neue Software von Drittanbietern nötig, so das Unternehmen. RemotiveLabs veröffentlicht auf GitHub ein vereinfachtes Open-Source-Fahrzeug, das sich mit Standard-Linux-Werkzeugen in wenigen Minuten ausführen lässt. Bestehende Toolchains lassen sich ergänzen, wenn ein Hersteller oder Tier-1-Zulieferer skaliert, und RemotiveTopology kann in eine Arm-basierte Google-Cloud-Umgebung eingebunden werden. Es ist in Horizon verfügbar, Googles agentischer Plattform für die Entwicklung softwaredefinierter Fahrzeuge, neben weiteren Horizon-Modulen.