Глава Waymo назвал подход Tesla к автопилоту на одних камерах обречённым с точки зрения безопасности
Со-генеральный директор Waymo Дмитрий Долгов публично раскритиковал стратегию Tesla по созданию автономного вождения, основанную исключительно на данных с камер. Выступление состоялось в рамках мероприятия Y Combinator's Startup School и стало новой главой в многолетнем споре между двумя главными игроками рынка беспилотного транспорта. Хотя Долгов не называл конкурента напрямую, контекст его аргументов однозначно указывает на «видеоцентристскую» философию Илона Маска.
История отказа Tesla от радаров и лидаров
С 2021 года Tesla последовательно отказывалась от дополнительных датчиков. Сначала компания убрала радары с новых электромобилей, а год спустя исключила и ультразвуковые сенсоры, полностью переведя бортовую электронику на обработку видеопотока с восьми камер. Главный аргумент Илона Маска строился на аналогии с человеческим восприятием: по его словам, водителю для управления достаточно глаз и мозга, поэтому автомобилю достаточно камер и нейросетей. Маск неоднократно называл лидары «путём дураков» и утверждал, что избыток сенсоров лишь вносит путаницу.
Почему камер недостаточно для полной автономности
Дмитрий Долгов принципиально не согласен с таким подходом. По его словам, цель создания ассистента вождения (уровень 2) и цели полной автономности без водителя (уровень 4/5) требуют принципиально разных решений. «Слабое сенсорное поле» камер упирается в потолок безопасности слишком рано. Главные уязвимости видеосистемы:
- Камеры «ослепляют» в условиях плохой или избыточной освещённости
- Объективы могут быть замазаны грязью, листьями или посторонними предметами
- В песчаных бурях, тёмных переулках или при налипании грязи автопилот становится беспомощным и опасным
По мнению главы Waymo, воспринимаемой камерами информации просто недостаточно для формирования полного представления об окружении движущейся машины.
Философия сенсорного фьюжна Waymo
Waymo придерживается концепции мультимодального восприятия, объединяя камеры, лидары (LiDAR) и радары не как резервные копии, а как взаимодополняющие каналы. Каждый тип датчика обрабатывается отдельно, затем данные сливаются в единую трёхмерную модель мира, недостижимую с одной технологии:
- Лидар определяет форму и взаимное положение объектов в любых условиях освещённости
- Радар измеряет скорость и расстояние до объектов независимо от погоды
- Камеры обеспечивают семантическое понимание сцены (знаки, разметка, светофоры)
Долгов подчёркнул, что обучение систем с множеством каналов восприятия происходит более эффективно. С точки зрения безопасности и надёжности они превышают возможности камерных систем, которые гораздо раньше выходят «на полку» в процессе совершенствования навыков управления.
Математика надежности и статистика Waymo
Ключевой тезис Долгова касается кривой улучшения безопасности. Достижение 99% надежности происходит за разумное время, но переход к дробным процентам с девятками на конце (99,9%, 99,99%, 99,999%) требует экспоненциально больших усилий. Илон Маск сам упоминал эту проблему, объясняя хронические задержки с запуском полного автопилота (FSD) в Tesla.
В то же время Waymo демонстрирует конкретные результаты. За пройденные на автопилоте 352 млн км прототипы компании показали улучшение показателя безаварийности в 17 раз по сравнению со среднестатистическим человеческим водителем. Долгов настаивает: для коммерческой эксплуатации роботакси без оператора автоматика должна быть в разы безопаснее человека — просто выйти на его уровень недостаточно. На одних только камерах такого превосходства достичь невозможно.
Риски регуляторного одобрения
Дополнительный аргумент главы Waymo касается правового поля. Системы, опирающиеся только на камеры, рискуют не получить одобрение регуляторов для безопасной коммерческой эксплуатации. Избыточность по физическим принципам работы сенсоров — это не роскошь, а жёсткая необходимость для беспилотного такси без водителя за рулём. Пока Tesla продолжает собирать данные с парка клиентских автомобилей, пытаясь дообучить нейросети, Waymo уже ведёт коммерческие поездки в режиме rider-only в нескольких крупных городах США, нарабатывая статистику безопасности, недоступную конкуренту.