10 spannende KI-Trends 2025 für smarte Städte und Infrastruktur
Die diesjährige Google Cloud Next in Las Vegas offenbarte, was derzeit wohl kein anderes Technologieunternehmen in dieser Konsequenz verfolgt: Den Aufbau einer vollständig KI-optimierten Infrastruktur, die Unternehmen und Behörden eine neue technologische Basis für die nächsten Jahrzehnte bietet.
Die Integration von künstlicher Intelligenz in urbane Infrastrukturen wird 2025 einen entscheidenden Wendepunkt erreichen. Immer mehr Städte setzen KI-Systeme zur Bewältigung komplexer Herausforderungen ein. Moderne Smart-City-Betreiber stehen vor der Aufgabe, KI-Technologien nachhaltig und datenschutzkonform zu betreiben.
Der Artikel beleuchtet die zehn wichtigsten KI-Trends, die 2025 die Entwicklung smarter Städte maßgeblich beeinflussen werden. Diese Trends umfassen unter anderem intelligente Verkehrssteuerung, KI-optimiertes Energiemanagement und autonome Systeme für kritische Infrastrukturen.
Wichtige Erkenntnisse
- KI-Systeme werden zunehmend zur Grundlage effizienter Stadtplanung und -verwaltung.
- Der Fokus liegt auf Nachhaltigkeit und Bürgerbeteiligung.
- KI-Technologien müssen nachhaltig und datenschutzkonform betrieben werden.
- Intelligente Verkehrssteuerung und KI-optimiertes Energiemanagement sind entscheidende Trends.
- Autonome Systeme für kritische Infrastrukturen werden zunehmend wichtig.
Die KI-Revolution in deutschen Smart Cities
Die KI-Revolution erreicht deutsche Smart Cities und verändert die urbane Infrastruktur grundlegend. Künstliche Intelligenz wird zunehmend in verschiedenen Bereichen deutscher Kommunen eingesetzt.
Aktuelle Nutzung von KI
Etwa 8% der deutschen Kommunen und 33% der kommunalen Unternehmen nutzen bereits KI-Anwendungen. Diese Zahl wird im Jahr 2025 deutlich steigen.
Marktpotenzial
Der globale Markt für KI in Smart Cities zeigt ein enormes Potenzial mit einer prognostizierten Steigerung von 30,9 Milliarden USD auf 345,3 Milliarden USD bis 2033. Die digitale Kommunikation zwischen Bürgern und Verwaltung wird durch KI-Systeme revolutioniert, die rund um die Uhr verfügbar sind.
Technologische Grundlagen für KI in urbanen Räumen
Die technische Architektur zeitgemäßer Smart-City-KI ist ein mehrschichtiger Ansatz, der verschiedene Technologien intelligent miteinander verbindet. Moderne Systeme wie die Smart City Factory setzen auf Edge-Computing-Lösungen, die kritische Daten direkt vor Ort verarbeiten und dadurch Latenzzeiten minimieren sowie die Datensicherheit erhöhen.
Diese Systeme ermöglichen eine effiziente Verarbeitung und Analyse von Sensordaten in Echtzeit. Die Kombination aus lokaler Datenverarbeitung und zentraler Analyse schafft die Voraussetzungen für intelligente Steuerungssysteme in allen Bereichen der urbanen Infrastruktur.
Edge-Computing und Sensornetzwerke
Edge-Computing-Lösungen verarbeiten kritische Sensordaten direkt vor Ort, was Latenzzeiten minimiert und die Datensicherheit erhöht. Ein Beispiel hierfür ist das LoRaWAN-Netzwerk aus Dortmund, das eine energieeffiziente Kommunikationsinfrastruktur für IoT-Anwendungen bietet, die rund um die Uhr Daten sammeln.
Cloud-basierte Analyseplattformen
Cloud-basierte Analyseplattformen ermöglichen die umfassende Auswertung großer Datenmengen und bilden die Grundlage für KI-gestützte Entscheidungsprozesse. Durch die Integration von Edge-Computing und Cloud-basierten Analyseplattformen können Städte ihre Infrastruktur optimieren und effizienter gestalten.
KI2025 Infrastruktur: Fundamentale Veränderungen
Die KI-Infrastruktur für 2025 wird fundamentale Veränderungen in der Architektur von Rechenzentren erfordern. Im Zentrum stehen Rechenleistung auf ExaFLOP-Niveau, ein planetenweites Netzwerk mit eigener Glasfaserinfrastruktur und ein umfassendes Plattformangebot für hochsichere, KI-basierte Anwendungen.
Diese Veränderungen betreffen insbesondere die Anforderungen an Rechenzentren.
Neue Anforderungen an Rechenzentren
Die KI-Infrastruktur von 2025 erfordert massiv parallele Rechenleistung auf ExaFLOP-Niveau. Neue Anforderungen entstehen an die Kühlsysteme und Energieversorgung durch die hohe Leistungsdichte moderner KI-Beschleuniger wie TPUs und spezialisierter GPUs.
Energieeffizienz und Nachhaltigkeit
Die Entwicklung nachhaltiger Kühlkonzepte wird zentral, da KI-Rechenzentren rund um die Uhr unter Volllast arbeiten. Energieeffizienz wird entscheidend für die Planung neuer Infrastrukturen, sowohl aus Kostengründen als auch aufgrund regulatorischer Anforderungen.
Die verteilte Rechenzentrumsarchitektur mit Edge-Computing-Komponenten ermöglicht die Balance zwischen zentralisierter Rechenleistung und lokaler Datenverarbeitung.
Trend1: Intelligente Verkehrssteuerung in Echtzeit
Durch KI-gestützte Verkehrssysteme können Städte ihre Mobilitätsorganisation revolutionieren. Diese Systeme analysieren Verkehrsströme in Echtzeit und passen Ampelschaltungen dynamisch an, um Staus zu vermeiden und den Verkehrsfluss zu optimieren.
Dynamische Ampelschaltungen und Stauprävention
Die KI-Systeme lernen kontinuierlich aus historischen und aktuellen Daten, um Verkehrsmuster vorherzusagen und präventive Maßnahmen einzuleiten, bevor Staus entstehen. Ein Beispiel hierfür ist Singapur, wo KI-gestützte Verkehrssteuerung die Staus um 25% reduzieren konnte.
KI-basierte Smart-Parking-Lösungen
Smart-Parking-Lösungen reduzieren den Suchverkehr erheblich, indem sie Autofahrer direkt zu verfügbaren Parkplätzen leiten und Parkraum effizienter nutzen. Diese Lösungen arbeiten rund um die Uhr und passen sich automatisch an besondere Ereignisse wie Großveranstaltungen oder Baustellen an.
Trend2: KI-optimiertes Energiemanagement für Städte
Ein wichtiger Trend für 2025 ist die Optimierung des Energiemanagements durch KI in Städten. Durch den Einsatz von KI-Systemen können Städte ihre Energieeffizienz deutlich steigern und den Energieverbrauch besser vorhersagen.
Präzise Vorhersage von Verbrauchsspitzen
KI-optimiertes Energiemanagement ermöglicht Städten eine präzise Vorhersage von Verbrauchsspitzen und optimiert die Lastverteilung in städtischen Stromnetzen. Durch die intelligente Steuerung können Betreiber städtischer Infrastrukturen Energiekosten in verschiedenen Bereichen um 20-30% reduzieren.
Adaptive Straßenbeleuchtung mit 50% Energieeinsparung
Adaptive Straßenbeleuchtungssysteme passen sich automatisch an Umgebungsbedingungen wie Verkehrsaufkommen, Wetter und Tageszeit an. Die Energieeinsparungen durch KI-gesteuerte LED-Beleuchtung können bis zu 50% betragen, wobei sich die Investitionen oft bereits nach 18-24 Monaten amortisieren.
Die Systeme arbeiten rund um die Uhr und reagieren in Echtzeit auf veränderte Bedingungen, wodurch sowohl die Energieeffizienz als auch die Sicherheit im öffentlichen Raum verbessert werden. Dies ist ein wichtiger Schritt für Städte, um nachhaltiger und effizienter zu werden.
Trend3: Umweltmonitoring mit vernetzten Sensoren
Durch die Kombination von KI und Sensornetzwerken können Städte ihre Umweltbedingungen effektiv überwachen. Vernetzte Sensornetzwerke überwachen kontinuierlich Luftqualität, Lärmpegel und andere Umweltparameter.
Echtzeit-Überwachung von Luftqualität und Lärmpegel
Vernetzte Sensornetzwerke überwachen in Echtzeit Luftqualität, Lärmpegel und andere Umweltparameter an strategischen Punkten im Stadtgebiet. Die gesammelten Sensordaten werden durch KI-Algorithmen analysiert.
Automatisierte Gegenmaßnahmen bei kritischen Werten
Bei Überschreitung definierter Grenzwerte können automatisch Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, wie die Umleitung des Verkehrs bei hohen Schadstoffwerten. Für Betreiber städtischer Infrastrukturen bieten diese Systeme die Möglichkeit, Umweltbelastungen zu minimieren.
Die kontinuierliche Überwachung rund um die Uhr ermöglicht langfristige Trendanalysen und die Bewertung der Wirksamkeit von Umweltschutzmaßnahmen.
Trend4: Intelligentes Abfallmanagement und Kreislaufwirtschaft
KI-gestütztes Abfallmanagement revolutioniert die städtische Müllentsorgung. Durch den Einsatz von intelligenten Müllbehältern mit Füllstandssensoren können Entsorgungsrouten optimiert und unnötige Fahrten reduziert werden.
Füllstandsoptimierte Entsorgungsrouten
Intelligentes Abfallmanagement nutzt mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Müllbehälter, die ihren Füllstand in Echtzeit melden. Dies ermöglicht die Optimierung von Entsorgungsrouten und führt zu Kosteneinsparungen sowie einer deutlichen Verringerung der CO2-Emissionen im städtischen Bereich.
CO2-Reduktion durch effiziente Mülllogistik
Durch die Vermeidung unnötiger Fahrten können Entsorgungsunternehmen ihre CO2-Emissionen deutlich reduzieren und gleichzeitig Betriebskosten senken. Die Implementierung solcher intelligenten Lösungen führt in der Praxis zu Effizienzsteigerungen von bis zu 30% und trägt damit wesentlich zum Erfolg städtischer Nachhaltigkeitsstrategien bei.
Die Systeme arbeiten rund um die Uhr und passen sich automatisch an saisonale Schwankungen oder besondere Ereignisse wie Großveranstaltungen an. Die gesammelten Daten ermöglichen zudem eine bessere Planung von Entsorgungskapazitäten und unterstützen die Entwicklung einer funktionierenden Kreislaufwirtschaft im urbanen Raum.
Trend5: Digitale Zwillinge für urbane Simulation
Die Entwicklung digitaler Zwillinge für urbane Simulationen ist ein wichtiger Trend 2025. Vollständige digitale Abbilder von Städten ermöglichen es Betreibern, verschiedene Szenarien zu simulieren und die Auswirkungen von Entscheidungen vorab zu testen.
Virtuelle Testumgebungen für Stadtplanung
Digitale Zwillinge bilden komplette Städte virtuell ab und ermöglichen die Simulation verschiedener Entwicklungsszenarien, bevor reale Veränderungen vorgenommen werden. Stadtplaner können in diesen virtuellen Testumgebungen die Auswirkungen neuer Verkehrskonzepte, Gebäude oder Infrastrukturmaßnahmen realitätsnah simulieren.
Präventives Krisenmanagement durch Szenariosimulation
Im Bereich des Krisenmanagements ermöglichen digitale Zwillinge die Vorbereitung auf Extremwetterereignisse, Großveranstaltungen oder andere Sonderlagen durch detaillierte Szenariosimulationen. Die Technologie arbeitet rund um die Uhr an der Aktualisierung des digitalen Modells auf Basis von Echtzeitdaten aus der realen Stadt.
Innovative Anwendungen verbinden digitale Zwillinge zunehmend mit Augmented-Realität-Technologien, um Planungsprozesse anschaulicher zu gestalten und die Bürgerbeteiligung zu fördern.
Trend6: KI-gestützte Bürgerdienste und Partizipation
Durch den Einsatz von KI können Städte ihre Bürgerdienste effizienter und zugänglicher machen. Intelligente Systeme werden zunehmend auch für die Kommunikation mit Bürgern eingesetzt.
24/7-Verfügbare virtuelle Assistenten für Bürgerservices
KI-gestützte Bürgerdienste revolutionieren die Interaktion zwischen Bürgern und Verwaltung durch virtuelle Assistenten, die rund um die Uhr verfügbar sind. Diese Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz können Standardanfragen automatisch bearbeiten.
Personalisierte Informationsbereitstellung
Die personalisierte Informationsbereitstellung ermöglicht es Bürgern, genau die Informationen zu erhalten, die für ihre individuelle Situation relevant sind. Für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen bedeutet dies eine erhebliche Entlastung des Personals.
Die KI-Systeme lernen kontinuierlich aus den Interaktionen und verbessern so stetig ihre Fähigkeit, komplexe Anfragen korrekt zu verstehen und zu beantworten.
Trend7: Autonome Systeme für kritische Infrastrukturen
Autonome KI-Systeme revolutionieren die kritischen Infrastrukturen unserer Städte. Diese Systeme ermöglichen komplexe Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen und werden besonders in Bereichen wie der Wasserversorgung und Energieverteilung eingesetzt.
Selbstregulierung in Wasser- und Energieversorgung
In der Wasser- und Energieversorgung ermöglichen selbstregulierende Systeme eine optimale Ressourcenverteilung. Sie reagieren in Echtzeit auf Verbrauchsschwankungen oder technische Probleme, wodurch die Effizienz und Zuverlässigkeit der Versorgung erhöht wird.
KI-basierte Sicherheitssysteme mit Selbstlernfunktion
KI-basierte Sicherheitssysteme mit Selbstlernfunktion erkennen ungewöhnliche Muster und potenzielle Bedrohungen, bevor diese kritische Ausmaße annehmen. Durch die kontinuierliche Überwachung rund um die Uhr wird die Resilienz städtischer Infrastrukturen gegenüber Cyberangriffen, technischen Defekten und Naturkatastrophen erhöht.
Trotz der Vorteile stellen diese Systeme Betreiber vor neue Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz, ethischer Fragen und der notwendigen Kontrollmechanismen. Die Implementierung autonomer Systeme erfordert daher eine sorgfältige Planung und Abwägung der potenziellen Risiken und Vorteile.
Trend8: Predictive Maintenance für urbane Infrastruktur
Predictive Maintenance revolutioniert die Wartung urbaner Infrastrukturen.
Predictive Maintenance nutzt KI-Algorithmen, um den Zustand urbaner Infrastruktur kontinuierlich zu überwachen und Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse von Sensordaten können Verschleißerscheinungen an kritischen Infrastrukturelementen erkannt werden, bevor sichtbare Schäden auftreten.
Frühzeitige Erkennung von Infrastrukturschäden
Ein praktisches Beispiel ist die Überwachung von Brücken mittels Vibrationssensoren, die rund um die Uhr kleinste Veränderungen in der Strukturdynamik erfassen und analysieren. Dies ermöglicht es den Betreibern städtischer Infrastrukturen, gezielte Wartungsmaßnahmen durchzuführen, bevor ein Schaden auftritt.
Lebensdauerverlängerung städtischer Anlagen
Die Lebensdauer städtischer Anlagen kann durch Predictive Maintenance um 20-40% verlängert werden, was die Investitionskosten für neue Infrastruktur deutlich reduziert. Für Betreiber städtischer Infrastrukturen bedeutet dies eine erhebliche Kostenersparnis, da gezielte Wartungsmaßnahmen deutlich günstiger sind als umfangreiche Reparaturen nach einem Ausfall.
Trend9: Standardisierte Multi-Cloud-Umgebungen
Die Zukunft der Smart-City-Anwendungen hängt entscheidend von standardisierten Multi-Cloud-Umgebungen ab. Unternehmen werden ihre On-Premise-Applikationen zunehmend in verschiedene Clouds verlagern, so die Netapp-Prognose.
Vereinheitlichtes Servicelevel für komplexe IT-Umgebungen
Ein standardisiertes Servicelevel wird angestrebt, um Komplexität und Sicherheitsrisiken in der IT-Umgebung zu minimieren und Kosten zu sparen. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration verschiedener Dienste und Datenquellen.
Security-as-a-Service und Disaster-Recovery
Die steigende Zahl an Cyberangriffen verleitet Unternehmen dazu, in Disaster-Recovery-as-a-Service zu investieren. Security-as-a-Service und Disaster-Recovery-Lösungen bieten rund um die Uhr Schutz vor Cyberangriffen.
Die Vorteile standardisierter Multi-Cloud-Umgebungen sind vielfältig:
- Nahtlose Integration verschiedener Dienste und Datenquellen
- Vereinheitlichtes Servicelevel für komplexe IT-Umgebungen
- Plattform-Unabhängigkeit für flexible Skalierung
- Security-as-a-Service und Disaster-Recovery für verbesserten Schutz
- Kostenreduktion durch Standardisierung
Diese Entwicklungen zeigen, dass standardisierte Multi-Cloud-Umgebungen ein wichtiger Trend für Smart-City-Anwendungen sind. Durch die Standardisierung können Unternehmen und städtische Betreiber ihre IT-Umgebungen effizienter und sicherer gestalten.
Trend10: 5G und Edge Computing für Echtzeit-Anwendungen
Die Kombination von 5G und Edge Computing revolutioniert die smarte Stadt der Zukunft. Durch den Ausbau von 5G-Netzen können Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden, was die Echtzeit-Fähigkeit von Anwendungen erheblich verbessert.
Millisekunden-Latenz für zeitkritische Anwendungen
Die Kombination aus 5G-Technologie und Edge Computing schafft die Grundlage für Echtzeit-Anwendungen mit Latenzzeiten im Millisekundenbereich. Dies ist entscheidend für zeitkritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge.
Infrastruktur für autonome Mobilität
Für die autonome Mobilität werden rund um die Uhr verfügbare, hochzuverlässige Kommunikationsinfrastrukturen benötigt. Edge-Computing-Knoten an strategischen Punkten der städtischen Infrastrukturen bilden ein verteiltes Rechennetzwerk, das die Grundlage für smarte Verkehrssysteme der nächsten Generation darstellt.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie auf unserer Webseite unter diesem Link.
Herausforderungen bei der KI-Implementation
Die Implementierung von KI-Systemen in Smart Cities ist mit vielfältigen Herausforderungen verbunden. Insbesondere der Datenschutz und die Einhaltung der DSGVO-Vorschriften spielen eine entscheidende Rolle.
Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten in öffentlichen Räumen müssen transparente Prozesse und robuste Anonymisierungsmethoden eingesetzt werden, um die Privatsphäre der Bürger zu schützen. DSGVO-konforme Lösungen sind nicht nur rechtlich notwendig, sondern auch für die Akzeptanz in der Bevölkerung entscheidend.
Datenschutz und DSGVO-Konformität
Die Verarbeitung von Daten in Smart Cities erfordert höchste Datenschutzstandards. Die DSGVO-konforme Datenverarbeitung ist ein kritischer Aspekt bei der Implementierung von KI-Systemen.
- Transparente Prozesse und robuste Anonymisierungsmethoden
- DSGVO-konforme Lösungen für die Datenverarbeitung
- Regelmäßige Audits und Sicherheitschecks
Integration in bestehende IT-Landschaften
Die Integration neuer KI-Technologien in gewachsene städtische IT-Landschaften erfordert offene Schnittstellen und modulare Ansätze, um bestehende Systeme schrittweise zu modernisieren.
Erfolgreiche KI-Projekte beginnen oft mit überschaubaren Pilotvorhaben in weniger kritischen Bereichen, bevor sie auf das gesamte Stadtgebiet ausgeweitet werden. Die kontinuierliche Verfügbarkeit rund um die Uhr stellt besondere Anforderungen an die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit der implementierten Systeme.
Wirtschaftliche Potenziale der KI-Infrastruktur
Die Implementierung von KI in städtischen Infrastrukturen birgt großes wirtschaftliches Potenzial. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Kommunen und Unternehmen ihre operativen Prozesse optimieren und Kosten senken.
Studien prognostizieren, dass GovTech-Lösungen bis 2034 weltweit etwa 10 Billionen USD an Mehrwert freisetzen können. Dies bedeutet für kommunale Betreiber konkrete Einsparpotenziale in verschiedenen Bereichen.
Operative Effizienzsteigerungen von 20-30%
Durch KI-gestützte Automatisierung können Unternehmen und kommunale Betreiber operative Effizienzsteigerungen von 20-30% in verschiedenen Bereichen der Stadtverwaltung erzielen. Intelligente Systeme, die rund um die Uhr arbeiten, reduzieren Personalkosten und minimieren gleichzeitig menschliche Fehler in kritischen Prozessen.
Amortisationszeiten von KI-Investitionen
Die Amortisationszeiten für KI-Investitionen variieren je nach Anwendungsbereich. Bei Energiemanagement-Systemen liegen sie oft bei nur 18-24 Monaten. Dies zeigt, dass die Investition in KI-Technologien sich schnell auszahlt und langfristige wirtschaftliche Vorteile bietet.
Insgesamt zeigt sich, dass die wirtschaftliche Bedeutung von KI-Infrastrukturen in Smart Cities enorm ist. Durch die Optimierung operativer Prozesse und die Reduzierung von Kosten können Kommunen und Unternehmen ihre wirtschaftliche Effizienz steigern und das Wachstumspotenzial ihrer Städte fördern.
- KI-gestützte Automatisierung ermöglicht Effizienzsteigerungen von 20-30%.
- Amortisationszeiten für KI-Investitionen variieren je nach Anwendungsbereich.
- Intelligente Systeme reduzieren Personalkosten und minimieren Fehler.
Internationale Erfolgsbeispiele und Benchmarks
Internationale Beispiele demonstrieren das enorme Potenzial von KI in urbanen Räumen. Erfolgreiche Implementierungen zeigen, wie Städte durch den Einsatz von KI effizienter und nachhaltiger werden können.
Erfolgreiche KI-Projekte in Singapur und Barcelona
In Singapur konnte durch KI-gestützte Verkehrssteuerung eine Reduktion von Staus um 25% erreicht werden. Barcelona erzielte durch intelligente Wassermanagementsysteme eine Senkung des Wasserverbrauchs um 15%. Diese Beispiele zeigen, wie KI zur Lösung urbaner Herausforderungen eingesetzt werden kann.
Deutschlands Position in der datenschutzkonformen KI
Deutschland positioniert sich zunehmend als Vorreiter für datenschutzkonforme KI-Lösungen. Durch die Kombination von technologischer Innovation und klaren regulatorischen Rahmenbedingungen können deutsche Städte sowohl effizient als auch ethisch verantwortungsvoll agieren.
Der Erfolg dieser Projekte basiert auf ganzheitlichen Ansätzen, die technologische Innovation mit klaren regulatorischen Rahmenbedingungen verbinden. Die Systeme arbeiten rund um die Uhr und passen sich kontinuierlich an veränderte Bedingungen an, was ihre Effektivität im Vergleich zu statischen Lösungen deutlich erhöht.
Ein Vergleich der internationalen Beispiele zeigt: Die Implementierung von KI führt zu einer signifikanten Verbesserung der städtischen Infrastruktur und Dienstleistungen. Durch die kontinuierliche Anpassung an neue Bedingungen können Städte langfristig von diesen Lösungen profitieren.
Fazit: KI als Schlüssel zur zukunftsfähigen Stadt
Durch die Kombination von KI und anderen Technologien entsteht eine neue Generation von Smart-City-Anwendungen, die in Echtzeit auf Sensordaten reagieren können.
Die vorgestellten zehn Trends verdeutlichen, wie künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren nahezu alle Bereiche der urbanen Infrastrukturen durchdringen und transformieren wird.
Für Betreiber städtischer Systeme bedeutet dies sowohl enorme Chancen als auch Herausforderungen, die eine strategische Herangehensweise erfordern.
Die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten hängt von der richtigen Kombination aus technologischem Know-how, regulatorischem Verständnis und Risikomanagement ab.
In den nächsten Jahren wird die Kombination aus 5G, Edge Computing und KI eine neue Generation von Smart-City-Anwendungen ermöglichen.
Mit einem prognostizierten Marktwachstum von 27,3% pro Jahr und einem Potenzial von mehreren Milliarden Euro allein in Deutschland lohnt sich der Ausbau von KI-Kompetenzen für alle Akteure im Smart-City-Umfeld.
