The next leap from software-defined to AI-defined vehicles will not come from generating more code. It will come from making engineering intent executable across the complete vehicle system, with AI speed and automotive-grade control.

AI can already generate code. But can it engineer a vehicle? The transition from software-defined to AI-defined vehicles demands more than powerful models and faster development. Every vehicle function depends on an interconnected system of software, compute, communication, energy, safety and validation. Agentic AI can help engineers navigate this complexity, connect requirements with architecture and verification, and prepare changes across domains and lifecycle phases. However, trustworthy vehicle behavior requires machine-readable engineering context, explicit constraints, quality gates and clear human accountability. Matthias Breunig shows why the next automotive breakthrough will not come from generating more code, but from making engineering intent executable, combining the speed of AI with the rigor and system-level knowledge of automotive engineering.
 

The transition towards the AI-defined vehicle is not simply the next stage of automotive technology. It represents a fundamental change in how vehicles are developed, experienced and improved throughout their lifetime. For customers, however, the value of AI will not be determined by computing power or technical complexity, but by whether it makes mobility safer, more intuitive, more personal and more relevant. 

Christopher McKinnon, Vice President Product at Hyundai Motor Europe, will explore how automotive companies can translate advances in software, data and artificial intelligence into meaningful product experiences for European customers. The presentation will consider the importance of connecting global technology platforms with regional customer expectations, regulatory requirements and diverse mobility needs. It will also examine why closer collaboration across product, engineering, software, data and partner ecosystems is essential to bring intelligent vehicle concepts responsibly into series production.

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AI is fundamentally changing software engineering. Within the next few years, AI will generate and modify a significant share of the software that powers SDVs. While this promises unprecedented gains in development speed, AI also offers enormous potential to build more robust, higher-quality systems. 

The automotive industry is already struggling with growing software complexity and increasingly distributed architectures, resulting in ever more challenging system integration. As AI accelerates software creation and enables increasingly sophisticated functionality, the challenge shifts from building software to mastering its complexity. The question is no longer how to write more code, but how to understand the systems we create. AI, therefore, is not only part of the challenge - it must also become part of the solution. 

Drawing on more than 20 years of experience leading some of the automotive industry's largest software transformation programmes, Alfons Pfaller argues that the next competitive advantage will not come from writing software faster, but from understanding complex software-defined systems better. He explains why AI must evolve beyond a coding assistant into an engineering capability that helps organisations understand, manage, and scale highly complex software-defined systems - and how this thinking led to the foundation of AIORX Technology. 

Seit dem Tesla Model S beschäftigt sich die Branche mit dem Software-Defined Vehicle, doch jeder entwickelt eigene Lösungen. Heute, in der Autokrise, ist der Entwicklungsprozess zu kompliziert, zu lang und zu teuer, und immer noch nicht resilient.

Im Vortrag zum SECOR SDV ECOSYSTEM erfahren Sie, wie durch Standardisierung von Hardware, Software, API und App Store folgende Vorteile realisiert werden:

• Software-Wiederverwendung über Hardware-Generationen hinweg
• Drittanbieter-Software über markenübergreifende APIs
• SDV App Store mit OEM-spezifischer User Experience
• Resiliente Hardware: drei Fabs auf drei Kontinenten
• Agile Entwicklung mit schnellerer Integration und schnellerem Testing
• Over-the-Air-Updates

Der SECOR SDV PoC 2.0, vorgestellt auf dem AUTOMOBIL ELEKTRONIK KONGRESS 2026 (AEK), hat die Fachwelt überzeugt. Auf der IAA Mobility 2027 folgt der SECOR SDV PoC 3.0, an dem bereits ein großer OEM und mehrere Tier-1s arbeiten. Machen Sie mit! SECOR ist offen für weitere Partner, um „The Quantum leap for software-defined vehicles“ (AEL 03/2026) gemeinsam zu gestalten.

Embedded-Entwickler verbringen Zeit mit Warten: Kabel einstecken, flashen, LED prüfen, Zeile ändern, wiederholen. Hardware-Projekte auf GitHub schaffen nur drei bis vier Änderungen pro Entwickler und Tag, Web-Projekte über 50. 

KI-Agenten helfen hier bisher nicht: Sie erzeugen Embedded-Code, können ihn aber weder ausführen noch testen. 

Stefan zeigt anhand von ChipLab, wie sich diese Lücke schließt: mit einer Entwicklungs-Pipeline, in der Agenten Embedded-Code bauen, flashen, testen und debuggen. Herzstück ist eine einheitliche Schnittstelle über unterschiedliche virtuelle Chips hinweg, sodass ein Agent jeden Chip gleich bedient. Dazu kommen Harnesses, die Chips in Sekunden zurücksetzen und mit synthetischen GPS- oder Kamerasignalen füttern. Auch Chips, die es noch nicht gibt, lassen sich modellieren: Teams entwickeln Drohnen-, Roboter- oder Steuergeräte-Software lange vor der Hardware, parallel auf mehreren Chips, und finden so die beste Hardware-/Software-Kombination.

Vertiefung der Themen und Ausarbeitung der Ergebnisse

Vorstellung der Ergebnisse