Studie Automotive Software 2026 Moderne Toolchains und KI als Wettbewerbsfaktor in der Fahrzeugsoftware

Perforce Software hat die siebte Ausgabe seines Berichts zum Stand der Automotive-Softwareentwicklung veröffentlicht. Die Befragung von 450 Fachleuten zeigt: Moderne Toolchains, klare Standards und ein kontrollierter Einsatz von KI werden entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit und Softwarequalität.

Wie Perforce in seinem „2026 State of Automotive Software Development Report“ darlegt, ist KI für die meisten Unternehmen in diesem Umfeld nicht nur im Kommen, sondern bereits zu einem wichtigen Innovationstreiber geworden. Ferner liegt weiterhin ein starker, zunehmender Fokus auf softwaredefinierte Entwicklung von Fahrzeugen. Zudem betrachten Teams in der Automobilentwicklung die Qualität komplexer Systeme unter dem Eindruck angespannter Lieferketten und globaler wirtschaftlicher Unsicherheiten zunehmend kritisch.

Investitionen verlagern sich auf Werkzeuge und Prozesse

Für 56 Prozent der Befragten hatte die globale Wirtschaftslage spürbare Auswirkungen. Zugleich nannten 57 Prozent die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit als wichtigstes Ziel. Der Bericht zeigt jedoch, dass viele Organisationen dabei mit begrenzteren Ressourcen arbeiten: Entwicklungsteams werden schlanker, Outsourcing geht zurück, und neue internationale Standorte entstehen seltener.

Um darauf zu reagieren, konzentrieren sich 39 Prozent der Teams darauf, bestehende Ressourcen besser auszuschöpfen, 38 Prozent auf die Weiterbildung vorhandener Fachkräfte. Beide Werte liegen jedoch unter dem Vorjahresniveau. An Bedeutung gewinnt stattdessen die Modernisierung des Technologie-Stacks: Der Anteil der Teams, die hier einen Schwerpunkt setzen, stieg von 30 auf 33 Prozent. Für 2026 deutet vieles darauf hin, dass genau darin ein zentraler Hebel liegt.

Auch bei softwaredefinierten Fahrzeugarchitekturen zeigt sich dieser Trend. 57 Prozent der Befragten setzen bereits auf SDV-Architekturen. Der strategische Einsatz moderner Entwicklungswerkzeuge, Methoden und Prozesse scheint sich auszuzahlen: Der Anteil der Befragten, die von Rückrufen betroffen waren, sank im Perforce-Report von 46 Prozent im Jahr 2025 auf 41 Prozent im Jahr 2026. Technologien wie Over-the-Air-Updates können helfen, die Folgen von Softwareproblemen zu begrenzen und Kosten zu senken. Die eigentlichen Ursachen werden dadurch jedoch nicht beseitigt. Dass 55 Prozent der Befragten statische Analysewerkzeuge einsetzen, um Schwachstellen früh im Entwicklungsprozess zu erkennen, dürfte ein wichtiger Faktor für die geringere Rückrufquote sein.

KI-Nutzung nimmt zu, Absicherung hält nicht Schritt

OEMs und Zulieferer führen KI in hohem Tempo ein. 71 Prozent der Befragten geben an, KI in der Produktentwicklung zu nutzen. 45 Prozent setzen KI nicht nur als Entwicklungswerkzeug oder Assistenzsystem ein, sondern integrieren sie auch in das Produkt selbst.

Parallel dazu bleiben die Vorbehalte hoch. 54 Prozent sehen Sicherheitsrisiken, 41 Prozent Risiken für Security. Ein wesentlicher Grund ist das nichtdeterministische Verhalten von KI-Systemen, das neue Anforderungen an Entwicklung, Validierung und Nachweisführung stellt. Für KI-gestützte Fahrzeugentwicklung stehen mit ISO 26262, SOTIF 21448 und ISO/PAS 8800 bereits relevante normative Leitplanken zur Verfügung. Gleichzeitig zeigt der Bericht, dass weniger Fachleute als im Vorjahr angeben, zur Nutzung von ISO 26262 oder SOTIF 21448 verpflichtet zu sein. Auch das Interesse an ISO/PAS 8800 ist trotz steigender KI-Nutzung zurückgegangen.

Hinzu kommt ein weiterer Befund: Vier Prozent weniger Entwicklungsteams nutzen überhaupt einen Coding-Standard. Der Rückgang erscheint auf den ersten Blick gering, ist im sicherheitskritischen Umfeld jedoch relevant, weil Coding-Standards eine wichtige Grundlage für Codequalität, Nachvollziehbarkeit sowie funktionale Sicherheit und Security bilden.

Zur Risikobegrenzung nennt der Bericht vor allem modernes Lifecycle-Management und statische Analyse. Sie sollen durchgängige Traceability sowie die Einhaltung von Coding- und Safety-Standards unterstützen. Ergänzend gewinnen Funktionen wie KI-gestützte Codekorrektur innerhalb bestehender Werkzeuge an Bedeutung, weil sie kontextbezogene Lösungsvorschläge für erkannte Probleme liefern und so Entwicklungsabläufe beschleunigen können.

Auch bei Programmiersprachen verschiebt sich der Fokus. C, C++ und Python bleiben die meistgenutzten Sprachen in der Automotive-Entwicklung. Rust gewinnt jedoch weiter an Bedeutung, insbesondere für sicherheitskritische Anwendungen. Der Anteil stieg von 9 Prozent im Jahr 2025 auf 11 Prozent im Jahr 2026. Aus Sicht von Perforce liegt die Attraktivität von Rust vor allem darin, dass zentrale Sicherheitsgarantien direkt in der Sprache verankert sind und typische Speicherfehler systematisch reduziert werden. Ein bisheriges Hemmnis bleibt die Einbindung in zertifizierbare Safety-Critical-Entwicklungsprozesse. Hier arbeiten Konsortien und Fachgruppen an Richtlinien und Standards, um den Einsatz von Rust in regulierten Umgebungen praktikabler zu machen.

Weitere Ergebnisse der Studie:

• 53 Prozent nennen den Umgang mit Komplexität als größte Qualitätsherausforderung, ein Anstieg um 25 Prozent.

• 81 Prozent derjenigen, die SDVs entwickeln, betrachten Elektrofahrzeuge als Teil ihrer umfassenderen SDV-Strategie.

• 70 Prozent nutzen KI zur Optimierung von SDV-Systemen, etwa für Predictive Maintenance, In-Vehicle-Personalisierung oder adaptive Benutzeroberflächen.

• 82 Prozent setzen mindestens einen Coding-Standard ein.

• 61 Prozent nutzen MISRA als wichtigsten Coding-Standard, ein Plus von 8 Prozent.

• 36 Prozent haben weiterhin Schwierigkeiten, Sicherheitsanforderungen zu erfüllen und deren Erfüllung nachzuweisen.

• 54 Prozent verwenden Agile Methoden, um Softwarequalität schneller zu erreichen, ein Anstieg um 7 Prozent.

• Verifikation und Validierung bleiben für 44 Prozent die zeitaufwendigsten Aktivitäten in der Automotive-Entwicklung.

Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit Automotive IQ und der Eclipse Foundation. Sie untersucht die aktuellen Herausforderungen bei der Entwicklung sicherer und abgesicherter Fahrzeugsoftware in zunehmend komplexen, softwaregetriebenen Fahrzeugsystemen. (sg)

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