Wenn der Schienenverkehr intelligent wird
Während alle Welt über selbstfahrende Autos spricht, wird bereits am nächsten großen Schritt gearbeitet: autonome Züge. Das Münchner Start-up Futurail entwickelt die Technologie, die den Schienenverkehr revolutionieren soll – häufiger, zuverlässiger und ohne Lokführer. Mitgründer und CTO Dr. Patrick Dendorfer erklärt im Interview, warum gerade Züge das ideale Terrain für Autonomie sind und wie KI-Expertise aus der Automobilindustrie nun auf die Schiene kommt.
Während alle Welt über selbstfahrende Autos spricht, habt ihr euch für autonome Züge entschieden. Was hat dich daran gereizt, und warum glaubst du, dass gerade hier viel brachliegendes Potenzial liegt?
Im Straßenverkehr hat sich in den vergangenen Jahren enorm viel im Bereich Autonomie getan – bei der Schiene jedoch erstaunlich wenig. Zwar gibt es seit Jahren selbstfahrende U-Bahnen, doch beim Vollbahnzug hat sich diese Entwicklung bislang nicht durchgesetzt. Dabei ist das Potenzial riesig. Die Bahnbranche leidet unter einem gravierenden Mangel an Digitalisierung und an Personal, insbesondere bei Lokführern. Für mich war es nie nachvollziehbar, warum autonome Autos in komplexen innerstädtischen Situationen mit Fußgängern und Radfahrern navigieren können, während Züge, die auf einer klar definierten Schiene fahren, weiterhin komplett manuell bedient werden müssen. Das wollte ich ändern – und genau das motiviert mich bis heute. Ein autonomer Zug kann bis zu fünf Lokführer ersetzen. Das schafft Skalierbarkeit, verbessert Taktung und Zuverlässigkeit und erhöht die Kapazität, ohne dass neue Infrastruktur gebaut werden muss. Gleichzeitig können wir damit mehr Menschen und Güter von der Straße auf die Schiene bringen. Das hat unmittelbare Klimaeffekte, denn die Bahn ist nicht nur überwiegend elektrisch betrieben, sondern auch rund viermal energieeffizienter als Autos.
Was ist Futurail und was macht den technologischen Kern eurer Entwicklung aus?
Wir entwickeln ein vollständiges Autonomy-System für Züge. Dazu wählen wir die passenden Sensoren und Computer aus, integrieren sie in Neufahrzeuge oder rüsten bestehende Flotten nach. Auf dieser Hardware läuft unser „Futurail Driver“ – ein System, das die Aufgaben eines Lokführers übernimmt. Unser Perception-System scannt kontinuierlich die Umgebung und kommuniziert direkt mit der Zugsteuerung, sobald ein sicherheitsrelevantes Objekt entlang der Strecke erkannt wird. Neben der Perception arbeiten wir auch an einer sensorbasierten Lokalisierung. Wir haben bereits die zweite Version unserer Hardware in einem Zug in Belgien installiert und mehrere Testprojekte durchgeführt, in denen wir große Datenmengen gesammelt haben. Aktuell arbeiten wir an der Weiterentwicklung unserer Lidar-Pipeline und betreiben das System im sogenannten „Shadow Mode“. Dabei fährt unser System mit, übernimmt aber noch keine Steuerung. Des Weiteren haben wir Pilotprojekte mit Zugherstellern und Betreibern.
Ein eigenes, VC-finanziertes Start-up aufzubauen, übt auf viele Studierende einen enormen Reiz aus. Wie war dein Weg bis dahin?
Ein Startup zu gründen war nicht immer mein Plan. Ich bin immer meiner Neugier gefolgt. Zuerst habe ich Physik an der LMU, in Lissabon und in Oxford studiert. Danach entwickelte ich ein großes Interesse für Machine Learning und Computer Vision und habe an der TUM in diesem Bereich promoviert. Während meiner Promotion kam ich erstmals mit autonomen Systemen in Kontakt – damals noch im Kontext von Autos. Mir wurde jedoch schnell klar, dass ich langfristig nicht in der Wissenschaft bleiben wollte, sondern an neuen Technologien und echten Produkten arbeiten möchte. Nach der Promotion habe ich gemeinsam mit Alex, unserem heutigen CEO, an den Anfängen von Futurail gearbeitet – am Ende wurde ich CTO und Co-Founder. Die TUM war dabei extrem wertvoll. Während meines PhDs habe ich dort viel gelernt und sie bietet immer noch ein super Alumni Netzwerk und Support bei den Anfängen einer Gründung. Die UnternehmerTUM war natürlich auch ein sehr wichtiger Anlaufpunkt für uns und wir haben dort an ein paar Accelerator Programmen teilgenommen. Zu den wichtigsten Meilensteinen zählen unsere ersten Mitarbeitenden, die ersten Kunden und nun der Abschluss unserer jüngsten Finanzierungsrunde.
Der Lokführermangel gilt als eine der größten Herausforderungen innerhalb des Bahnwesens. Beschreib doch einmal ein konkretes Einsatzszenario und welche Rolle künstliche Intelligenz bei eurer Lösung spielt.
Unser erster Anwendungsfall ist der Betrieb in Depots. Dort werden Züge gereinigt, gewartet und abgestellt. Diese Aufgaben machen bis zu 30 % der Arbeitszeit von Lokführern aus und lassen sich vergleichsweise gut automatisieren, da Depots mit niedriger Geschwindigkeit und geringer Komplexität betrieben werden. Generell benötigt man fünf Lokführer in Schichtarbeit, um einen Zug 24/7 zu bedienen. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass ein autonomer Zug sehr viele Arbeitskräfte sparen kann. Für den Kernbetrieb setzen wir vor allem auf aktive Sensoren wie Lidar oder Radar, die ohne KI sicher funktionieren. KI spielt jedoch eine wichtige Rolle in der Entwicklung – etwa beim Training von Modellen, bei der Datenanalyse und bei automatisierten Validierungstools. Sie ist also ein Enabler, aber nicht das sicherheitskritische Element selbst.
„Investoren entscheiden sich immer für Gründer und Gründerinnen, denen sie vertrauen“
Euer Ziel für 2027 sind zertifizierte autonome Züge für Rangierbahnhöfe und Endhaltestellen. Warum startet ihr dort, und wie geht es dann weiter?
Depots und Endhaltestellen sind kontrollierte Umgebungen: geringe Geschwindigkeiten, keine Fahrgäste, wenig Fremdverkehr. Die Komplexität ist begrenzt – ideal, um Technologie schnell zu entwickeln und zu zertifizieren. Nach 2027 wollen wir auf Nebenstrecken gehen und schließlich auf Hauptstrecken. Bis Fahrgäste in einem vollautonomen Zug auf einer Hauptstrecke sitzen, wird es also noch etwas dauern – aber unser Ziel ist, dass bis 2030 einige der Leser bereits in einem autonomen Vollzug gesessen haben werden.
Ihr habt gerade 7,5 Millionen Euro an Venture-Capital eingesammelt. Wofür wird das Geld verwendet?
Das Geld verwenden wir primär, um das Team zu vergrößern und unsere Tech Milestones zu erreichen. Ziel ist dabei, unser Team im kommenden Jahr zu verdoppeln – mit starkem Fokus auf Softwareingenieure in den Bereichen Computer Vision, Robotik und autonome Systeme. Außerdem suchen wir einen Head of Safety aus dem Bereich der Bahnsicherheit, der die Zertifizierung unseres Systems vorantreiben und leiten soll. Wir sind immer auf der Suche nach talentierten Menschen, die mitgestalten wollen – egal ob als Werkstudierende oder als Berufseinsteiger. Wichtige Eigenschaften sind starkes Problemlösungsvermögen, Neugier und Interesse an der Bahn.
Investoren schauen sich genau an, in welche Teams sie investieren. Euer Gründerteam vereint Erfahrungen von Tesla, Audi und Mobility-Startups – sehr unterschiedliche Welten. Wie wichtig war es für dich, bewusst verschiedene Perspektiven zusammenzubringen? Und wie findet man eigentlich Mitstreiter für einen Nischenbereich wie autonomen Zügen?
Unsere unterschiedlichen Erfahrungen – von Tesla über Audi bis hin zu Mobility-Startups – waren entscheidend. Autonome Züge erfordern Expertise aus vielen Bereichen: Software, Mechanik, Safety, Mobilität, Unternehmertum. Eine Patentformel für die Co-Founder-Suche gibt es nicht. Bei uns entstand es organisch durch gemeinsame Arbeit, offene Gespräche und ehrliche Diskussionen darüber, wie wir zusammenarbeiten wollen. Mein Rat: Mit Menschen arbeiten, die dieselbe Vision teilen und die man gleichzeitig fachlich wie menschlich schätzt.
Was war der entscheidende Moment oder das stärkste Argument, mit dem ihr Investoren für eure Vision begeistern konntet?
In unserem Fall war das erste Gespräch mit Investorinnen und Investoren nicht besonders schwierig, denn wir mussten niemandem erklären, dass autonome Züge längst überfällig sind und enormes Potenzial bieten. In den anschließenden Deep-Dive-Gesprächen ging es vor allem darum zu zeigen, dass wir das richtige Team sind, um ein solches Produkt zu entwickeln, und dass wir eine fundierte Go-to-Market-Strategie haben, um die langen Sales-Zyklen und regulatorischen Hürden der Bahnindustrie erfolgreich zu meistern. Für uns spielten zwei Faktoren eine entscheidende Rolle. Zum einen die Skalierbarkeit unserer Lösung, die ein riesiges Potenzial auf dem großen Zugmarkt darstellt. Zum anderen unser Team, das eine Mischung aus Unternehmertum, Software Engineering Hintergrund und Expertise im Bereich Autonomy mitbringt. Wir sind fest davon überzeugt, dass wir genau die richtigen sind, um dieses Problem zu lösen – und die Investoren haben das genauso gesehen. Mein Rat lautet: Macht klar, wie groß und relevant euer Problem ist und welches Potenzial eure Lösung hat. Das ist extrem wichtig, diese Message rüberzubringen. Wenn ihr das geschafft habt, müsst ihr anschließend aufzeigen, warum gerade ihr diejenigen seid, die die ersten sein werden, um dieses Problem zu lösen. Investoren entscheiden sich immer für Gründerinnen und Gründer, denen sie vertrauen.
Was würdest du Studierenden oder frischen Absolventen raten, die selbst in einem komplexen Tech-Bereich gründen wollen? Was hättest du gerne früher gewusst?
Arbeitet an einem Problem, das euch wirklich begeistert. Ein Startup ist ein Auf und Ab – in schwierigen Phasen muss klar sein, warum man das Ganze macht. Zweitens: Baut euch früh ein Netzwerk auf. Sprecht mit anderen Gründern, VCs, Accelerators und Industrieexperten. Komplexe Technologie ist nur dann relevant, wenn sie ein echtes Problem löst und es einen Markt dafür gibt. Die TUM bietet dafür ein ideales Ökosystem: Sie verbindet Forschung, Industrie und Unternehmertum und bringt Menschen zusammen, die Neues ausprobieren und Grenzen verschieben wollen.
Der Interviewpartner
Dr. Patrick Dendorfer ist Mitgründer und Chief Technology Officer (CTO) von Futurail. Der promovierte Experte für Machine Learning und Computer Vision bringt seine Erfahrung aus dem autonomen Fahren nun auf die Schiene. Bei Futurail verantwortet er die Entwicklung des sicherheitszertifizierten Autonomie-Stacks für selbstfahrende Züge.