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Erfahrungsbericht: Mit dem E-Auto knapp 3.000 km durch 5 europäische Länder

Auf dem Weg zum Großglockner
(c) Dr. Robert Freund
Ladestationen im Moxy Downtorn Budapest
(c) Dr. Robert Freund

Mit unserem BMW i4 e35 sind wir vom 09.09.-25.09.2026 in fünf europäischen Ländern unterwegs gewesen: Deutschland – Tschechien – Österreich – Ungarn -Schweiz – Deutschland. Die Reichweite lag je nach Fahrstrecke (Autobahn, Landstraßen oder Stadtverkehr) und bei 100% Kapazität der Batterie bei maximal 472 km. Zum Laden haben wir entweder unsere BMW Charging Card oder unsere Kreditkarte (nur 1x) genutzt.

Burgwald (Deutschland) – Prag (Tschechien): 572 km
Mit 100% Kapazität (Zuhause an unserer Wallbox aufgeladen) sind wir von Burgwald aus nach Prag gefahren. Im Raum Dresden konnten wir an einer Schnellladestation problemlos aufladen. Da wir Pause machen wollten, haben wir die Batterie gleich auf 100% aufgeladen. Anschließend ging es über die Autobahn weiter nach Prag in das Hotel Panorama by Verdi. Dort konnten wir „vor der Tür“ über eine Normalladesäule wieder auf 100% aufladen – während wir in der Stadt unterwegs waren.

Prag (Tschechien) – Wien: 330 km
Mit 100% Kapazität sind wir weiter nach Wien gefahren. Im Raum Brünn haben wir eine Mittagspause genutzt, und in einer an der Autobahn liegenden Shopping Mall aufgeladen – auch wieder 100% an einer Schnellladestation. Die Strecke nach Wien in das NH Hotel Danube sind wir dann ohne weiteren Ladestopp gefahren.. In dem Hotel gab es auch Normalladestationen, doch haben wir uns dazu entschlossen, auf der Fahrt nach Budapest aufzuladen.

Wien (Österreich) – Budapest (Ungarn): 247 km
Der nächste Ladestopp war dann auf der Autobahn nach Budapest, auch an einer Schnellladestation, wo wir die Batterie wieder auf 100% aufgeladen haben. Im Moxy Downtown Budapest gab es eine positive Überraschung: Alle Hotel-Parkplatze in dem Parkhaus waren grundsätzlich mit einer Normalladestation ausgestattet (Foto oben), sodass das Laden einfach durchgeführt, und über das Hotel abgerechnet werden konnte. Da die Mitarbeiter an der Rezeption den ,Ablauf noch nicht so gut kannten, haben wir uns allerdings dazu entschlossen, nicht im Hotel zu laden, da wir noch genügend Kapazität in der Batterie hatten.

Budapest (Ungarn) – Balatonfüred (Ungarn): 134 km
Wir sind ohne Ladestopp bis nach Balatonfüred gefahren. In dem Hotel gab es Ladesäulen, die allerdings nur mit einer speziellen App genutzt werden konnten. Wir haben es vorgezogen, kurz zu einer Schnellladestation in Balatonfüred zu fahren (600m), um die Batterie wieder auf 100% zu laden.

Balatonfüred (Ungarn) – Innsbruck (Österreich): 739 km
Da wir über den Großglockner fahren wollten, haben wir im Raum Graz und vor dem Großglockner geladen. Durch die Rekuperation haben wir bei der Abfahrt vom Großglockner bis nach Innsbruck deutlich sehen können, wie sich die Batterie wieder aufgeladen hat. Im Motel One Innsbruck haben wir in der Tiefgarage gerade noch einen Stellplatz bekommen, sodass wir zum Laden nicht an die Normalladestationen wechseln wollten. Es wäre nicht klar gewesen, dass wir wieder einen Stellplatz finden, wenn wir temporär zu einer Ladestation gewechselt hätten. Hier haben wir an das Moxy Downtown in Budapest gedacht: Dort bot jeder Hotel-Stellplatz die Möglichkeit, sein Fahrzeug aufzuladen.

Innsbruck (Österreich) – Uster bei Zürich (Schweiz): 270 km
Nach der Abfahrt aus Innsbruck haben wir auf der Autobahn Richtung Uster bei Zürich noch einmal auf 100% geladen. In dem Hotel Illuster in Uster konnten wir in der Tiefgarage unser Auto an einer Normalladestation wieder auf 100% laden – in der Zeit, in der wir Bekannte besucht haben.

Uster bei Zürich (Schweiz) – Burgwald (Deutschland): 534 km
Da wir die Batterie im Hotel Illuster in Uster auf 100% geladen hatten, brauchten wir auf der Fahrt nur einmal laden. An einer Schnellladestation auf der Autobahn in Deutschland haben wir eine Pause gemacht schnell auf 80% geladen. Das hat für die Rückfahrt nach Burgwald inkl. Puffer gereicht.

Insgesamt waren wir positiv überrascht, wie problemlos das Aufladen in den verschiedenen Ländern, an verschiedenen Ladestationen und an verschiedenen Orten (an der Autobahn, in Shopping Malls, Hotels etc.) war. Nach den vielen, oft negativen Beiträgen zu E-Autos, hatten wir wohl eine entsprechende Erwartungshaltung entwickelt – die war allerdings unbegründet.

Die BMW Charging Card hat sich bewährt. Die Preise pro kwh lagen sehr weit auseinander: Von 0,28 Euro bis 0,78 Euro. Wir sind sicher, dass sich diese Preise durch den größeren Wettbewerb und das größere Angebot an elektrischer Energie aus regenerativen Quellen an den unteren Rand der Bandbreite annähern werden.

Für die knapp 3.000 km haben wir insgesamt ca. 250 Euro bezahlt.

Ich möchte jetzt nicht in die Diskussion Verbrenner ja/nein einsteigen, doch ist diese Reise eine weitere Bestätigung dafür, auf ein E-Auto zu setzen. Es hat richtig Spaß gemacht, mit diesem E-Auto zu fahren – egal in welchem Land auf unserer Tour.

Einzelne Reiseberichte werden wir später noch veröffentlichen.

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KI-Modelle berücksichtigen nur wenige der weltweit über 7000 Sprachgemeinschaften

Image by Tumisu from Pixabay

Die Übersetzungen der bekannten closed source KI-Modelle sind schon richtig gut und können beispielsweise für Touristen sehr hilfreich sein. Bei unserer Reise nach Taiwan, Japan und Singapur 2025 haben wir das selbst erlebt.

Wenn es allerdings um sensible Bereiche wie Gesundheit, Recht usw. geht, kommt es oftmals auf sprachliche Nuancen an. Diese Texte/Situationen können die gängigen KI-Modelle recht gut, aber nicht immer sehr gut bewältigen. Für agglutinierende Sprachen, wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle beispielsweise nicht aus

So kann es in Regionen der Welt im Gesundheitsbereich zu lebensbedrohlichen Situationen kommen, da der Input und die Ergebnisse der KI-Modelle geographisch und linguistisch sehr unterschiedlich sind. Genau das haben die United Nations (UN) in einer aktuellen Veröffentlichung noch einmal bestätigt.

„The inputs and outcomes of artificial intelligence are geographically and linguistically uneven
Most of the world’s languages and cultures remain underserved. More than 7,000 languages are spoken worldwide, yet AI model development and evaluation infrastructure reflects only a small fraction of them“
UN (2026): Preliminary Report of the Independent International Scientific Panel on AI

Es wundert daher nicht, dass es immer mehr Länder und Regionen in der Welt gibt, die ihre eigenen KI-Modelle entwickeln und veröffentlichen – natürlich als Open Source Modelle. Für Europa habe ich in unserem Blog schon auf einige interessante Open Source KI-Modelle hingewiesen: TEUKEN 7B (Alle europäischen Sprachen), EURO LLM (Alle europäischen Sprachen), MINERVA AI LLM (Italienisch), PLLuM (Polnisch), RAKA 4B (Ungarisch), GPT-SW3 (Schwedisch), ALIA (Spanisch), AMALIA (Agente Multimodal Automático de Linguagem com IA).

Ich halte solche Modelle auch für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) spannend, da sie sich dadurch von dem was alle anderen machen (Ein KI-Modell für alles – One size fits all), unterscheiden können. Dazu habe ich ein Paper für die internationale Konferenz MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) geschrieben:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Siehe dazu auch:

KI-Modelle: Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

Künstliche Intelligenz: Was ist unter einer Mixture of Experts (MoE) Architektur zu verstehen?

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Künstliche Intelligenz für die Menschen

UN (2024): Governing AI For Humanity

Immer mehr Regionen und Länder stellen fest, dass die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz – wie alle Innovationen – mindestens zwei Seiten hat. Es gibt einerseits den Nutzen für Menschen, Unternehmen und Gesellschaften und andererseits auch Schwierigkeiten.

Solche Entwicklungen geben immer Anlass, darüber nachzudenken, ob Künstliche Intelligenz so gesteuert werden kann, dass es nicht nur einzelnen Unternehmen zugute kommt, sondern einer ganzen Gesellschaft.

In der Zwischenzeit gibt es sehr viele nationale und regionale Initiativen, die versuchen, einerseits die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz zu fördern, andererseits aber auch Grenzen zu ziehen, deren Überschreitung zu möglichen gesellschaftlichen Schäden führen können.

Die United Nations (UN) ist für so eine Fragestellung prädestiniert, und hat mit der Veröffentlichung UN /2024): Governing AI For Humanity (PDF) eine gute Basis geschaffen, um ausgewogen über das Thema diskutieren zu können.

Aktuell habe ich den Eindruck, dass die Diskussionen über die Entwicklung und Nutzung Künstlicher Intelligenz von den amerikanischen Tech-Konzernen dominiert werden, die ihre wirtschaftlichen Vorteile sehen, die gesellschaftlich negativen Auswirkungen gerne den jeweiligen Ländern überlassen wollen.

Siehe dazu auch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century und die Erläuterungen zu einer Society 5.0.

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Digitale Abhängigkeit in den Verwaltungen von Bund und Ländern: Warum eigentlich?

Image by Robin Higgins from Pixabay

Es ist unstrittig, dass die Verwaltungen in Bund und Ländern modernisiert, und damit auch digitalisiert werden müssen. Dabei haben deutsche Verwaltungen in der Vergangenheit gerne Software amerikanischer Tech-Konzerne genutzt.

„Die deutsche Verwaltung ist in hohem Maße abhängig von proprietären, US amerikanischen IT-Lösungen. 96% der Verwaltungsangestellten arbeiten täglich mit Microsoft-Produkten. 80% der Verwaltungsdaten werden in Datenbanken des US-Anbieters Oracle gespeichert und 75% der Virtualisierungslösungen kommen von VMWare“ (ZenDis 02/2025: Digitale Souveränität als Staatsaufgabe).

Die Abhängigkeiten sind für den deutschen Steuerzahlen teuer: „Laufende Rahmenverträge mit großen IT-Firmen wie Microsoft und Oracle belaufen sich auf 13,6 Milliarden Euro“ (Netzpolitik.org vom 04.12.2024). Je abhängiger die Verwaltungen hier sind, um so rigoroser können (und werden) Preissteigerungen durchgesetzt – zur Gewinnsteigerung bei den Tech-Konzernen und zum Nachteil der Gesellschaft.

Weiterhin wird deutlich, dass die Trump-Administration einen starken Einfluss auf die amerikanischen Tech-Konzerne hat – ganz im Sinne von „America first“. Was mit den europäischen oder deutschen Befindlichkeiten und Interessen ist, ist nicht wirklich relevant. Das ist aus der Sicht amerikanischer Konzerne und amerikanischer Administrationen verständlich, sollte uns in Europa allerdings nachdenklich stimmen -gerade auch wenn es um den nächsten Schritt geht: Dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Da es seit vielen Jahren schon verstärkt Hinweise dazu gibt, dass ohne Open Source keine moderne und souveräne Digitalisierung in Deutschland erreichbar ist, muss man sich als Bürger wundern, dass sich die Politik von den amerikanischen Tech-Konzernen immer weiter abhängig macht. Das ganze Ausmaß dieser Fehlentwicklung wird in dem folgenden Artikel zusammengefasst:

Mischler, G. (2025): Open Source hat im Bund keine Lobby, golem vom 04.07.2025.

Auch Unternehmen, NGOs und Privatpersonen sollten sich die Frage stellen, ob sie nicht die verfügbaren Open-Source-Alternativen für ihre eigene digitale Souveränität nutzen sollten.

Wir haben schon vor mehreren Jahren mit diesen Schritten angefangen. Wir nutzen NEXCLOUD statt Microsoft Cloud, OpenProject statt MS Project, NEXCLOUD TALK statt Teams, Nextcloud Office statt Microsoft Office, etc. Darüber hinaus verwenden wir auch Open Source AI (LocalAI). Damit bleiben alle Daten auf unseren Servern.

Sprechen Sie mich bei Fragen gerne an.