Из недавних заявлений Шиньчжоу У, руководителя автомобильного подразделения NVIDIA, становится еще яснее мой постоянный вывод. Tesla однозначно лидер в L2++. (Именно поэтому я всегда говорил, что надзорная FSD, при которой водитель несет ответственность за инциденты, — это предел возможностей Tesla.) Это признает и У. Но проблема на этом не заканчивается. Реализация масштабного автопилота на основе только визуальных данных в условиях реального парка автомобилей в текущем направлении вряд ли возможна. Скорее всего, компания будет ограничиваться демонстрациями на ограниченных участках, скрывая удаленные вмешательства и исключения из операционных процедур. Аргументация У проста: L2++ и L4 — это разные игры. В L2++ окончательная ответственность лежит на водителе. Даже если камеры запутались — человек может вмешаться. Причина, по которой Tesla опережает других здесь, очевидна: она долгое время придерживалась визуального подхода и накопила огромный объем данных благодаря масштабной потребительской парке. У даже сказал: «В базовом L2++ Илон почти опережает всех». L4 — другое дело. Здесь нет водителя. Если один сенсор выходит из строя или одна условная ситуация проваливается — автомобиль должен самостоятельно безопасно остановиться. По выражению У, фундаментальный принцип L4 — «автомобиль должен оставаться безопасно управляемым даже при единичной точке отказа». Именно поэтому NVIDIA делает базовую версию Hyperion с конфигурацией камер и радаров для L2++, а для продвинутой версии L4 добавляет лидар. Когда я спросил У, нужен ли лидар для L4, его краткий ответ был: «Да». Он не сказал, что это абсолютно невозможно теоретически. Но отметил, что при попытке доказать эффективность исключительно на визуальных данных неизбежно сокращается операционная зона (ODD). Для внедрения L4 в реальных условиях, которые клиенты реально ожидают, лидар — гораздо лучший выбор. Эта фраза — ключевая. Визуальный подход не «абсолютно невозможен». Проблема — в масштабируемости L4. В узких геозонах, при хорошей погоде, на идеально выровненных дорогах и при наличии персонала, способного мгновенно вмешаться — можно имитировать работу. Но это не масштабируемая эксплуатация парка. Масштабируемый парк сталкивается ежедневно с дождем, встречным светом, дорожными работами, упавшими объектами, низкоконтрастными препятствиями, загрязнением сенсоров, отказом ночного зрения и непредвиденными изменениями дорожной структуры. Камера — это пассивный сенсор, зависимый от света. Она не измеряет глубину напрямую — она ее выводит. Выводы работают хорошо внутри распределения обучения, но резко теряют надежность за его пределами. L4 не допускает этих моментов слабости. Оценка У о том, что Waymo — «уже доказавший себя игрок», а Tesla — «все еще ищущий путь», — находится в том же ключе. Waymo создал повторяемую операционную модель беспилотного сервиса даже в ограниченных городах. Визуальный подход Tesla с Cybercab пока не доказал такой уровень эксплуатации. Улучшение потребительской FSD и создание крупномасштабной коммерческой парковки без водителей — это совершенно разные задачи. Первая требует снижения частоты вмешательства, вторая — полного исключения вмешательства из модели эксплуатации. Структура данных также невыгодна для Tesla. Tesla сохраняет закрытый цикл собственного парка. Это мощное преимущество для улучшения L2++. Но для сертификации безопасности L4 и масштабирования на несколько OEM и несколько городов требуется другая оптимизация. У подчеркивает, что NVIDIA делает акцент на обмене данными и симуляциями между OEM-производителями. L4 не может быть построен только на данных одной компании. Нужно охватить редкие аварии, отказы сенсоров, нормативные требования и региональные особенности дорожной культуры. Закрытый цикл обеспечивает скорость, но ослабляет проверяемую избыточность. Стоимостная логика тоже постепенно перестает быть выгодной для Tesla. Главное преимущество подхода «только камеры» — низкая стоимость. Но по мере перехода к L4 модели становятся больше, вычисления для вывода и избыточности увеличиваются, а при переходе на чипы следующего поколения (AI5+) нагрузка на вычисления резко возрастает. У также отметил этот момент. Чтобы компенсировать недостатки безопасности только камер за счет более крупных моделей и большего объема вычислений, первоначально сэкономленные затраты на сенсоры снова возвращаются в виде затрат на чипы, питание, охлаждение и сертификацию. А если добавить удаленных операторов поддержки, ограничения эксплуатации, реагирование на аварии, страхование и индивидуальные исключения для каждого города — «дешевое оборудование» быстро превращается в «дорогую эксплуатацию». Поэтому реалистичный путь Cybercab, по моему мнению, выглядит так: Первое: эксплуатация только на ограниченных маршрутах и в ограниченные часы в некоторых городах. Второе: при возникновении проблем — остановка и извлечение через удаленное вмешательство. Третье: постоянное обновление программного обеспечения при сохранении имиджа «беспилотного роботакси».В четвертых, всестороннее масштабирование крупного автопарка откладывается на следующий квартал, следующий город, следующий чип. Это стратегия откладывания, не признающая поражения, поскольку невозможно компенсировать физическую избыточность и уровень регуляторной безопасности, требуемые для коммерческой эксплуатации L4, только за счет камерной инференции. Ограничения ODD, о которых говорил У, — именно эта точка. Демонстрация возможна. Ограниченный успех тоже возможен. Но это не означает повседневную эксплуатацию крупного автопарка. Нет необходимости преуменьшать достижения Tesla на уровне L2++. Эти достижения реальны. Однако если ставить их на один уровень с завершением киберкапа L4 — логика рушится. Важность заявления У в том, что он не игнорирует Tesla, а разделяет ее сильные и слабые стороны. Лидером на уровне L2++ является Tesla. Доказанная эксплуатация L4 пока ближе к Waymo. Одного лишь визуального киберкапа недостаточно, чтобы преодолеть этот разрыв исключительно за счет данных и вычислительных мощностей. Как я и предполагал. Киберкап некоторое время будет «выглядеть» работоспособным. Видео выглядит впечатляюще, некоторые участки действительно проходятся хорошо. Но для полноценной эксплуатации крупного автопарка — то есть бесперебойной беспилотной транспортной сети, способной ежедневно справляться с погодой, городской инфраструктурой и нестандартными ситуациями — текущей архитектуры недостаточно. Пока Tesla заполняет этот пробел, рынок сохраняет ожидания. (Наивные сторонники Tesla будут продолжать верить) Интервью У указывает на то, что это время нельзя бесконечно оттягивать.