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In der Serie „Start‑up‑Check!“ nehmen wir regelmäßig die Geschäftsmodelle von Start‑ups unter die Lupe. Was steckt hinter dem Unternehmen? Was macht das Start‑up so besonders und was gibt es zu kritisieren? Heute: DeepScenario.

Start‑ups: Das klingt nach Erfindergeist, Zukunftstechnologien, neuen Märkten. Doch in der Realität erweisen sich viele der Neugründungen leider oft als eine Mischung aus einer E‑Commerce‑Idee, planlosen Gründern und wackeligen Zukunftsaussichten.

Dabei gibt es sie durchaus: die Vordenker, die an den großen Problemen tüfteln und Geschäftsmodelle revolutionieren. Sie zu finden und vorzustellen, ist die Aufgabe des Formats „Start‑up‑Check“. Heute: DeepScenario, Automotive-Tech-Start-up.

Was steckt hinter DeepScenario?

• Branche: Automotive Tech
• Gründer: Holger Banzhaf (Geschäftsführer), Jacques Kaiser, Nijanthan Berinpanathan
• Gründungsjahr: 2021
• Geschäftsmodell: B2B-Softwareplattform für die Erstellung realistischer 3D-Verkehrsszenarien für das Testen von Fahrsystemen
• Ziel: Mithilfe von realitätsnahen Testszenarien die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Fahrerassistenzsysteme zu beschleunigen

Autonome Fahrzeuge müssen auch dann richtig reagieren, wenn etwas Unerwartetes passiert: Ein Kind läuft zwischen parkenden Autos auf die Straße, ein Radfahrer taucht im toten Winkel auf, ein Fahrzeug bremst abrupt. Genau solche sicherheitskritischen Situationen – sogenannte Edge Cases – sind in realen Testfahrten kaum reproduzierbar und in künstlichen Simulationen oft nur unzureichend abgebildet.

Hier setzt DeepScenario an.

Holger Banzhaf, Jacques Kaiser und Nijanthan Berinpanathan gründeten ihr Start-up 2021. Die Gründer setzen auf Computer Vision, Robotik und KI, die an deutschen Forschungseinrichtungen und von deutschen Industriepartnern entwickelt wurden.

Die AI Scenario Engine von DeepScenario analysiert Verkehrsvideos – etwa von Dashcams, Verkehrskameras oder Drohnen – automatisiert und überführt sie in simulationsfähige, dreidimensionale Verkehrsszenarien. So lassen sich auch seltene Edge Cases systematisch in Testumgebungen integrieren.

Geschäftsmodell und Praxisbeweis

DeepScenario vertreibt die AI Scenario Engine als B2B-Softwareplattform an Automobilhersteller und Zulieferer. Die Bereitstellung erfolgt als Cloud- oder On-Premise-Lösung. Abgerechnet wird über Lizenz- beziehungsweise Subskriptionsmodelle, ergänzt um nutzungsabhängige Komponenten, etwa auf Basis der generierten Szenarien oder der eingesetzten Rechenleistung.

Zu den Anwendern zählten im vergangenen Jahr unter anderem Bosch und Mercedes-Benz. Sie nutzten die Technologie, um autonome Fahrfunktionen unter realitätsnahen Bedingungen zu validieren und Testabdeckungen systematisch zu erweitern.

Der industrielle Mehrwert liegt dabei weniger in der reinen Szenariogenerierung als in der Skalierbarkeit: Reale Verkehrsdaten aus Testfahrzeugen, Infrastrukturkameras oder Förderprojekten werden automatisiert in simulationsfähige 3D-Modelle überführt und stehen unmittelbar für virtuelle Testläufe zur Verfügung. Feldtests lassen sich dadurch gezielt ergänzen, ohne jedes Szenario physisch reproduzieren zu müssen.

Kernfunktionen der AI Scenario Engine

Monokulare Computer Vision: Das System erkennt und verfolgt Fahrzeuge, Fußgänger und weitere Verkehrsteilnehmer in Videodaten einzelner Kameras. Aus zweidimensionalen Bildsequenzen werden Bewegungsbahnen und Objektbeziehungen rekonstruiert.

• Szenario-Mining: Verkehrsabläufe – etwa Brems-, Abbiege- oder Überholmanöver – werden aus Videodaten extrahiert und in einem räumlich-zeitlichen Modell abgebildet. Dadurch entstehen statistisch repräsentative Testszenarien auf Basis realer Verkehrsbeobachtungen.
• Generative Verkehrsmodelle: Ein lernbasiertes Modell bildet regionale Fahrmuster ab und erzeugt daraus neue, simulationsfähige Verkehrssituationen. Ziel ist es, reale Datenverteilungen systematisch zu erweitern, ohne sich ausschließlich auf synthetische Annahmen zu stützen.

„Was die AI Scenario Engine von anderen Lösungen unterscheidet, ist unser Prozess des Szenario-Minings“, erklärt Holger Banzhaf, CEO und Mitgründer von DeepScenario in einem Interview mit Munich Startup.

Dabei nutzen wir unsere bahnbrechenden Bildverarbeitungsalgorithmen, um Zugang zu repräsentativen Verteilungen der realen Welt zu erhalten und das in allen drei räumlichen Dimensionen und der Zeitdimension.

Einordnung und Mehrwert

Der praktische Nutzen liegt vor allem in der Skalierung realitätsnaher Tests:
Virtuelle Szenarien können in großer Zahl generiert und systematisch variiert werden. Dadurch lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen und der Aufwand für physische Testfahrten reduzieren.

Ob sich daraus signifikante Kostenvorteile oder Sicherheitsgewinne ergeben, hängt von der Integrationstiefe in bestehende Testarchitekturen sowie von regulatorischen Anerkennungsprozessen ab.

Im Wettbewerbsumfeld positioniert sich DeepScenario gegenüber Anbietern wie Cognata und Parallel Domain mit dem Anspruch, reale Videodaten unmittelbar in simulationsfähige 3D-Szenarien zu überführen. Der Kern des Ansatzes adressiert damit einen strukturellen Zielkonflikt der Branche: Wie lassen sich Tests zugleich skalieren und realitätsnah gestalten?

Skalierung: Markt, Kapital und Anwendungsbereiche

Im Oktober 2022 schloss DeepScenario eine Finanzierungsrunde mit dem High-Tech Gründerfonds (HTGF) und MobilityFund sowie mehreren Business Angels ab. Die genaue Summe wurde nicht öffentlich beziffert. Das Kapital dient dem Ausbau der Plattform, der Internationalisierung sowie der weiteren Integration in industrielle Testumgebungen.

Strategisch liegt der Schwerpunkt weiterhin auf der Automobilindustrie – einem Markt, in dem Validierungskapazitäten mit zunehmender Automatisierung zum Engpassfaktor werden. Parallel prüft das Unternehmen Anwendungsfelder in Smart-City-Infrastrukturen und im Verkehrsmanagement, wo die Analyse realer Verkehrsdaten ebenfalls eine Rolle spielt.

Mit steigender Komplexität autonomer Fahrfunktionen wächst der regulatorische und wirtschaftliche Druck, Testabdeckung zu erhöhen und gleichzeitig Entwicklungszyklen zu verkürzen. Für Anbieter wie DeepScenario entscheidet sich die Skalierung daher nicht nur an technologischer Leistungsfähigkeit, sondern an Integrationsfähigkeit, Standardisierung und industrieller Anschlussfähigkeit.

DeepScenario: Zwischen Innovationsanspruch und industrieller Bewährungsprobe

DeepScenario adressiert einen strukturellen Engpass in der Entwicklung autonomer Systeme: die Skalierung realitätsnaher Testszenarien unter wirtschaftlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Der Ansatz, reale Verkehrsdaten systematisch in simulationsfähige 3D-Modelle zu überführen, setzt genau an dem Zielkonflikt zwischen Testabdeckung und Aufwand an.

Mit Investoren wie HTGF und MobilityFund sowie ersten industriellen Anwendern positioniert sich das Start-up als spezialisierter Anbieter im Bereich datengetriebener Szenariogenerierung.

Entscheidend wird sein, in welchem Maß sich die Technologie in bestehende Testarchitekturen integrieren lässt und regulatorische Anforderungen erfüllt. Gelingt das, kann die AI Scenario Engine zu einem relevanten Baustein in der Validierung autonomer Fahrfunktionen werden.

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In der Serie „Start-up-Check!“ nehmen wir regelmäßig die Geschäftsmodelle von Start-ups unter die Lupe. Was steckt hinter dem Unternehmen? Was macht das Start-up so besonders und was gibt es zu kritisieren? Heute: Avelios Medical.

Start-ups: Das klingt nach Erfindergeist, Zukunftstechnologien, neuen Märkten. Doch in der Realität erweisen sich viele der Neugründungen leider oft als eine Mischung aus einer E-Commerce-Idee, planlosen Gründern und wackeligen Zukunftsaussichten.

Dabei gibt es sie durchaus: die Vordenker, die an den großen Problemen tüfteln und Geschäftsmodelle revolutionieren. Sie zu finden und vorzustellen, ist die Aufgabe des Formats „Start-up-Check“. Heute: Avelios Medical, MedTech-Start-up aus München.

Was steckt hinter Avelios Medical?

• Branche: MedTech / HealthTech
• Gründer: Christian Albrecht (CEO), Nicolas Jakob, Dr. Sebastian Krammer
• Gründungsjahr: 2020, München
• Geschäftsmodell: SaaS-Plattform mit modularer Krankenhaussoftware (KIS 2.0) im monatlichen Abo, on-premise oder in der Cloud, ergänzend zu bestehenden Systemen
• Ziel: Erstklassige Patientenversorgung durch digitale Klinikprozesse, strukturierte Daten und integrierter KI

Krankenhäuser beschäftigen hoch qualifiziertes Personal, doch ihre veralteten IT-Systeme bremsen einen effizienten Arbeitsalltag aus. Eine harte These, aber Alltag in den meisten Krankenhäusern. Wie stark diese Belastung tatsächlich ist, zeigt eine Befragung von 39 Krankenhäusern durch KPMG: Vor allem die bestehende Krankenhaussoftware sorgt für erhebliche Unzufriedenheit.

Ebenfalls erschreckend: Laut der Deutschen Krankenhausgesellschaft verbringen Ärzte und Pflegekräfte täglich im Durchschnitt drei Stunden mit Dokumentationsarbeiten, die häufig keinen direkten Nutzen für die Behandlung der Patienten haben. Zeit, die in der Versorgung fehlt und den Druck im Klinikalltag weiter erhöht.

Die Lösung: Modulare Kliniksoftware statt Komplettaustausch

Vor diesem Hintergrund gründeten Christian Albrecht, Nicolas Jakob und Dr. Sebastian Krammer im Jahr 2020 Avelios Medical. Das Start-up ging dabei ursprünglich aus einem KI-Forschungsprojekt an der Uniklinik hervor.

Daraus entstand KIS 2.0, eine modulare Krankenhaussoftware, die papierbasierte Prozesse digitalisiert. Patientenaufnahme, Behandlungsdokumentation, Abrechnung, Terminplanung erfolgen automatisiert.

Daten wie Vitalparameter, Therapieverläufe, Laborwerte und Behandlungsnotizen werden einmal erfasst und stehen ausschließlich autorisiertem Klinikpersonal systemweit im Klinikbereich zur Verfügung, streng DSGVO-konform.

Die Cloud-native Lösung lässt sich flexibel in der Cloud oder lokal betreiben und modular wie Lego neben bestehenden Systemen einbinden, ohne dass eine Komplettumstellung der IT erforderlich ist.

Hervorzuheben ist insbesondere die integrierte KI: Sie reduziert den Dokumentationsaufwand erheblich, indem sie pro Behandlung bis zu 2.000 strukturierte Patientendaten automatisch generiert. Das soll klinische Entscheidungen erleichtern und interne Forschung verbessern.

Geschäftsmodell und Praxisbeweis

Das Geschäftsmodell folgt einem klaren SaaS-Ansatz. Krankenhäuser zahlen eine monatliche Abonnementgebühr statt hoher Einmalinvestitionen. Updates, Support und die Integration in bestehende IT-Systeme sind enthalten.

Avelios Medical wird bereits bei den Sana Kliniken, der LMU München und der Medizinischen Hochschule Hannover eingesetzt. Die Kernversprechen:

• mehr Patienten pro Tag durch Zeitersparnis aufgrund weniger administrativen Aufwands,
• bessere Behandlungen durch strukturierte Daten sowie
• eine langfristig KI-fähige Systembasis.

Skalierung: Markt, Kapital und strukturelle Hürden

In der Series-A-Runde investierten Sequoia Capital, Revent und der High-Tech Gründerfonds (HTGF) 30 Millionen Euro. Mit dem Kapital soll die Software auf dem deutschen Klinikmarkt skaliert und für erste internationale Pilotprojekte vorbereitet werden.

„Ich glaube, das Potenzial der personalisierten Medizin wird nach wie vor unterschätzt“, so CEO Christian Albrecht gegenüber dem Handelsblatt.

Vor allem die Vorsorge basiert heute auf Annahmen, die für alle gelten sollen. Dabei könnten wir mit einer besseren Datengrundlage viel individueller agieren – nicht nur reaktiv, wenn jemand krank ist, sondern besonders proaktiv, etwa auf Basis genetischer Informationen. Das würde die Versorgung deutlich verbessern.

Der Markt ist vorhanden: Rund 2.000 Krankenhäuser in Deutschland und Milliardenförderungen aus dem Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) schaffen Investitionsspielraum. Der strukturelle Vorteil von Avelios Medical liegt im modularen Einstieg.

Fazit: Avelios Medical als möglicher Standard für moderne Krankenhaus-IT

Avelios Medical verbindet KI-Forschung direkt mit dem Klinikalltag und löst damit ein drängendes Problem: veraltete IT, die Ärzten und Pflegekräften wertvolle Zeit raubt. Mit Kunden wie den Sana Kliniken, starken Investoren und einem skalierbaren SaaS-Modell positioniert sich das Start-up als Gamechanger.

KIS 2.0 könnte zum neuen Standard moderner Krankenhaussoftware werden und dem Gesundheitssystem somit wertvolle Zeit für Patienten zurückgeben.

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In der Serie „Start-up-Check!“ nehmen wir regelmäßig die Geschäftsmodelle von Start-ups unter die Lupe. Was steckt hinter dem Unternehmen? Was macht das Start-up so besonders und was gibt es zu kritisieren? Heute: Reverion.

Start-ups: Das klingt nach Erfindergeist, Zukunftstechnologien, neuen Märkten. Doch in der Realität erweisen sich viele der Neugründungen leider oft als eine Mischung aus einer E-Commerce-Idee, planlosen Gründern und wackeligen Zukunftsaussichten.

Dabei gibt es sie durchaus: die Vordenker, die an den großen Problemen tüfteln und Geschäftsmodelle revolutionieren. Sie zu finden und vorzustellen, ist die Aufgabe des Formats Start-up-Check. Heute: Das Climate-Tech-Start-up Reverion.

Was ist Reverion?

• Branche: Climate-Tech, Clean-Tech/Energie
• Gründer: Felix Fischer, Maximilian Hauck, Stephan Herrmann, Luis Poblotzki
• Gründung: 2022 als Spinoff der TU München
• Produkt: Containerisierte Module (etwa 100 Kilowatt/500 Kilowatt) für Biogas- und H₂Betrieb

Ende November ging die UN-Klimakonferenz in Belém, Brasilien, zu Ende. Die Verhandler erzielten mit dem sogenannten „Belém Package” zwar einen Kompromiss, zugleich blieben jedoch zentrale Fragen umstritten. Dazu gehören zum Beispiel konkrete Fahrpläne für den Ausstieg aus fossilen Energieträgern sowie die CO2-Reduzierung.

Deutlich wurde in Belém auf jeden Fall einmal mehr: Es braucht technologische Lösungen, die sich schnell industrialisieren lassen – und nicht nur hübsche Pilotprojekte. Technologien, die die Stromerzeugung mit Netto-Negativemissionen koppeln und gleichzeitig Systemflexibilität liefern, stehen jetzt ganz oben auf der Agenda.

Das Münchner Start-up Reverion verspricht genau diese Kombination.

Das Team um die Gründer Felix Fischer, Maximilian Hauck, Stephan Herrmann, Luis Poblotzki entwickelt und industrialisiert reversible, CO2-negative Kleinkraftwerke auf Basis hochtemperaturiger Brennstoffzellen. Die Anlagen wandeln Biogas oder Wasserstoff mit sehr hohen elektrischen Wirkungsgraden (bis zu rund 80 Prozent) in Strom um.

In umgekehrter Betriebsart funktionieren dieselben Module als Elektrolyseure und produzieren aus überschüssigem Strom grünen Wasserstoff oder synthetisches Methan. Power-to-Gas und Gas-to-Power vereint in einem System: Das ist der Kern des Produktversprechens.

Reverion: Technik kompakt

Die Technologie basiert auf sogenannten Festoxid-Brennstoffzellen (SOFC) und Festoxid-Elektrolyseuren (SOEC) in einem patentierten, geschlossenen Prozess mit eigener Regelungslogik. Praktisch bedeutet dies, dass Reverion containerisierte Module liefert, die sich flexibel in bestehende Energie- oder Biogas-Infrastrukturen einfügen.

Beispielsweise können 100 Kilowatt in einem 20-Fuß-Container oder 500 Kilowatt in einem 40-Fuß-Container realisiert werden. Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal ist die Abscheidung von nahezu reinem biogenem CO2 während der Stromerzeugung. Dieses CO2 kann gespeichert (CCS) oder genutzt (CCU) werden, wodurch netto negative Emissionen möglich werden.

Geschäftsmodell und Kunden

Reverion spricht Betreiber von Biogasanlagen (Landwirte und regionale Energieversorger), Industrie-Standorte sowie Offtaker, die CO2-Entfernungen einkaufen möchten, an.

Anstelle von Einzelgeräten verkauft das Unternehmen modulare Kraftwerkslösungen inklusive langfristiger Services. Dazu gehören Betreibermodelle, Power-to-Gas-Integration und CO2-Offtake-Verträge.

Das Ergebnis für die Betreiber sind eine höhere Stromleistung aus derselben Biogasmenge, neue Erlösströme durch den CO2-Verkauf und eine höhere Systemflexibilität durch die bidirektionale Nutzung.

Finanzierung und internationale Partner

Seit der Gründung als TUM-Spin-off (Technische Universität München) im Jahr 2022 hat Reverion mehrere Finanzierungsrunden durchlaufen: eine Seed-Runde in Höhe von rund sieben Millionen Euro sowie im Jahr 2024 eine Series-A-Runde über rund 56 Millionen Euro, die von Energy Impact Partners angeführt wurde. Beteiligt waren unter anderem Honda, Extantia, UVC Partners und verschiedene Climate-VCs.

Ergänzend erhielt Reverion Fördermittel, darunter ein EU-Innovationsfonds-Grant in Höhe von rund 19,5 Millionen Euro für das RESILIENCE-Projekt. Ziel des Projekts ist es, die Herstellung modularer, containerbasierter Kraftwerke zu skalieren und damit einen entscheidenden Beitrag zur Dekarbonisierung der Biogasbranche zu leisten.

Hinzu kommen Preisgelder (zum Beispiel XPRIZE) und Offtake-Abkommen. So existieren beispielsweise verbindliche Verträge für die biogasbasierte CO₂-Entfernung mit Partnern wie Frontier, die Liefervolumina über viele Jahre sichern.

Produktion und Skalierung

Reverion errichtet einen Produktionsstandort in Eresing (Bayern), der für die Serienfertigung der Containerlösungen genutzt werden soll. Mit einem bereits bestätigten Vorbestellvolumen von 90 bis 100 Millionen Euro zielt das Unternehmen auf einen schnellen Roll-out in Europa.

Die Integration von Fertigung, Vorbestellungen und Fördermitteln reduziert die Markteintrittsrisiken, stellt aber auch die Herausforderung dar, Produktion, Qualitätssicherung und After-Sales in kurzer Zeit hochzufahren.

Fazit: Effiziente Kraftwerke für saubere Energie und negative Emissionen

Das Münchner Start-up verbindet ausgereifte Forschung mit kommerziellem Ehrgeiz: Die Technologie ist clever und löst zwei Probleme auf einmal: saubere Stromproduktion und CO2-Entfernung. Mit Series-A-Kapital, EU-Förderung und ersten Großbestellungen ist der Weg in die industrielle Phase frei.

In den kommenden Monaten wird sich zeigen, ob die Anlageverfügbarkeit, die Lebensdauer und die Kosten in der Serienproduktion die Erwartungen erfüllen. Gelingt das, kann Reverion ein wichtiges Puzzlestück für ein erneuerbares, klimatolerantes Energiesystem werden.

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