Das autonome Fahren stellt seit Jahren unverändert eines der wesentlichen Zukunftsthemen innerhalb der Automobilindustrie dar. Neben der Chance einer gesteigerten Verkehrssicherheit im SAE-Level 3 Betrieb, gelten jedoch SAE-Level 4 Anwendungen im urbanen Raum, kombiniert mit Ride-Hailing oder Ride-Pooling Anwendungsfällen sowie den damit verbundenen innovativen Geschäftsmodellen als nachhaltige Entwicklungen für Kunden, Städte und die Gesellschaft. Zur Konzeption der hochvernetzten, autonomen Fahrzeuge müssen diese im Kontext eines übergeordneten System of Systems (SoS) betrachtet werden. In diesem stellt das Fahrzeug gemeinsam mit weiteren Instanzen (z. B. dem Flottenbetreiber, dem Mobilitätsanbieter und weiteren) eines von mehreren gleichberechtigten Subsystemen dar. Dabei entstehen neue Schnittstellen zwischen den Systemen und gleichzeitig gewinnen Anforderungen neuer Stakeholder stärker an Bedeutung. Um die Komplexität dieser veränderten Stakeholderstruktur bei der Entwicklung des Mobilitätssystems beherrschen zu können, bieten das Model-based Systems Engineering (MBSE) eine umfangreiche Bandbreite an Methoden – speziell im Bereich des Anforderungsmanagements. Dieser Beitrag zeigt einen Weg zur Modellierung von Stakeholder-Profilen, der anschließenden Ableitung ihrer Anforderungen sowie der Priorisierung unter veränderlichen Rahmenbedingungen auf. Mithilfe des RFLP-Ansatzes (RFLP = Requirement, Functional, Logical, Physical) wird aufgezeigt, wie die veränderte Stakeholder-Struktur sich auf den Systemkontext des SoS auswirkt und inwiefern die funktionalen Elemente in Abhängigkeiten unterschiedlicher Releases priorisiert werden. Als Anwendungsbeispiel des beschriebenen Ansatzes dient dabei ein autonomes MaaS-Fahrzeug (MaaS = Mobility as a Service), welches, als Teil eines urbanen Mobilitätssystems, sowohl für den Ride-Pooling als auch den Ride-Hailing Betrieb zum Einsatz kommt.