De ontwikkeling van zelfrijdende auto’s in Nederland loopt vast omdat de wetgeving te traag meebeweegt. Volgens experts in een artikel van Computable kan Nederland zijn rol als belangrijk testland voor deze technologie vergeten als er geen ruimte komt voor grootschalige, realistische testen op de openbare weg. Deze vertraging remt niet alleen de vooruitgang van de zelfrijdende auto, maar ook de bredere ontwikkeling van geavanceerde kunstmatige intelligentie in Nederland.

Waarom testen op de openbare weg cruciaal is

De huidige tests vinden vooral plaats op universiteitscampussen, zoals in Delft en Eindhoven. Deze omgevingen zijn volgens de experts te beperkt. Een zelfrijdend voertuig moet leren omgaan met de enorme verscheidenheid aan onvoorspelbare situaties die alleen de echte openbare weg biedt. Denk aan complexe verkeerssituaties, wisselende weersomstandigheden en interactie met andere weggebruikers. Zonder toegang tot deze real-world data kan de onderliggende AI niet optimaal worden getraind.

De benodigde AI, gebaseerd op zogenaamde ’transformer-architectuur’ en ‘foundation models’, leert zelf de beste oplossing uit data. Het systeem verwerkt input van sensoren en bepaalt zelf de juiste actie, zonder dat een mens elke stap hoeft te programmeren. Voor deze ’end-to-end’ AI zijn enorme hoeveelheden trainingsdata nodig, die alleen in de praktijk verzameld kunnen worden.

De oproep aan de overheid en toezichthouder

Experts zoals Gijs Dubbelman van de TU Eindhoven en Jan-Pieter Paardekooper van TNO doen een dringende oproep. Ze hopen dat een nieuw kabinet gehoor geeft aan het Nationaal AI Deltaplan, waarin wordt gepleit voor een speciale economische zone waar op grote schaal getest kan worden. Ook de Rijksdienst voor het Wegverkeer (RDW) zou zich volgens hen meer moeten richten op het mogelijk maken van grootschalige en langdurige testen op de weg.

De vertraging heeft directe gevolgen voor het Nederlandse innovatieklimaat. Bedrijven die werken aan autonoom vervoer, zoals robot-taxi’s of zelfrijdende bestelwagens, kunnen hun voorsprong verliezen aan landen met soepelere regelgeving. Het remt ook de samenwerking tussen kennisinstellingen en de industrie, terwijl daar volgens Dubbelman juist grote behoefte aan is.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

Als je als ondernemer actief bent in mobiliteit, logistiek of aanverwante AI-toepassingen, is dit een signaal om de afhankelijkheid van de Nederlandse testomgeving kritisch te bekijken. Een mogelijkheid is om samen met branchegenoten de lobby voor betere testfaciliteiten te versterken, bijvoorbeeld door aan te sluiten bij initiatieven uit het Nationaal AI Deltaplan. Je zou ook kunnen overwegen om, waar mogelijk, eerste praktijkdata in het buitenland te verzamelen om de ontwikkeling van je technologie niet stil te laten staan.

Bron: Computable