NVIDIA'nın otomotiv biriminden sorumlu Xin Zhou Wu'nun son açıklamaları, sürekli vurguladığım sonucu daha da netleştiriyor. Tesla, L2++ düzeyinde açıkça sektörün lideri. (Bu nedenle her zaman, sürücünün sorumluluğunu taşıyan gözetimli FSD'nin Tesla'nın sınırları olduğunu söyledim.) Bu noktayı Wu da kabul ediyor. Ancak sorun burada bitmiyor. Sadece görsel veriyle Cybercab'ı büyük bir filo halinde doğru bir şekilde çalıştırmak, mevcut yol izlenirse mümkün görünmüyor. Sonuçta, sınırlı bölgelerde gösterim yapmak, uzaktan müdahale ve operasyon istisnalarını gizlemek suretiyle zaman kazanma yönüne daha çok eğilimli olacak. Wu'nun argümanı basit: L2++ ve L4 aynı oyun değil. L2++’de sürücü sorumluluğun nihai sahibidir. Kamera karıştırırsa insan müdahale edebilir. Tesla'nın burada önde olmasının nedeni açık: Uzun süredir görsel yaklaşımı tutkunca takip etti ve büyük bir tüketici filosuyla veri biriktirdi. Wu, “Temel L2++ düzeyinde Elon, neredeyse herkesden önde” dedi. L4 ise farklı. Sürücü yoktur. Bir sensör arızalanırsa veya bir koşul çökerse, araba kendi kendine güvenli bir şekilde durmalıdır. Wu'nun ifadesiyle, L4’ün temel ilkesi “tek bir hata noktası bile olsa arabanın güvenli bir şekilde çalışabilmesidir.” Bu yüzden NVIDIA, Hyperion’un temel versiyonunu L2++ için kamera ve radar yapılandırması olarak tutarken, L4 için ileri versiyonda lidar ekliyor. Wu’ya “L4 için lidar gerekli mi?” diye sorduğumda kısa cevabı “Evet” oldu. %100 teorik olarak imkânsız olduğunu söylemedi. Ancak sadece görsel veriyle kanıtlamak, işletim alanı (ODD)’nin zorunlu olarak daralmasına neden olacağını ifade etti. Müşterilerin gerçekten istediği geniş koşullarda L4’ü yaymak için lidar çok daha iyidir. Bu tek satır özüdür. Görsel veriyle çalışmanın “kesinlikle imkânsız” olması değil, ölçeklenebilir bir L4’ün zor olmasıdır. Dar bir coğrafi sınırlama, iyi hava koşulları, iyi bakılmış yollar ve uzaktan operatörlerin anında müdahale edebileceği ortamlarda taklit edilebilir. Ancak bu büyük bir filo operasyonu değildir. Büyük filolar, yağmur, ters ışık, inşaat alanları, devrilmiş nesneler, düşük yansıtıcı engeller, sensör kirlenmesi, gece görüşü bozulması ve beklenmedik yol yapıları gibi her gün karşılaşılan durumlarla uğraşır. Kamera, ışığa bağımlı pasif bir sensördür. Derinlik değerlerini doğrudan ölçmez, çıkarır. Çıkarım, öğrenme dağılımı içinde güçlü olurken, dağılımın dışında ani şekilde zayıflar. L4 bu zayıf anları kabul etmez. Waymo’nun “zaten kanıtlanmış oyuncu” ve Tesla’nın “hâlâ yolunu bulmakta” olduğu Wu’nun değerlendirmesi de aynı bağlamda. Waymo, sınırlı şehirlerde bile olsa, tamamen insan müdahalesiz hizmeti tekrarlanabilir bir operasyon haline getirdi. Tesla’nın görsel veriye dayalı Cybercab’i ise henüz bu operasyonel doğrulama aşamasına ulaşmadı. Tüketici FSD’nin iyileşmesi ile insan sürücüsü olmayan büyük ticari filolar tamamen farklı meselelerdir. İlki müdahale oranını düşürmekle başarılı olurken, ikincisi müdahaleyi operasyon modelinden tamamen kaldırmalıdır. Veri yapısı da Tesla için dezavantajlıdır. Tesla kendi filosunu kapalı bir döngüde tutar. Bu, L2++ iyileştirmeleri için güçlü bir silahtır. Ancak L4 güvenlik sertifikasyonu ve çoklu OEM’lerle çoklu şehirlerde genişletmek tamamen farklı bir optimizasyondur. Wu, NVIDIA’nın OEM’ler arasında veri ve simülasyon paylaşımını vurguladığını belirtti. L4 tek bir şirketin gördüğü sahnelerle yeterli değildir. Nadir kaza durumları, sensör arızaları, düzenleyici gereklilikler ve bölgesel trafik kültürüne kadar kapsamlı olmalıdır. Kapalı döngü hız sağlar ama doğrulanabilir bir yedeklilik zayıflar. Maliyet argümanı da zamanla her zaman Tesla lehine değil. Görsel veriye dayalı sistemin en büyük avantajı maliyettir. Ancak L4’e doğru ilerledikçe modeller büyüyor, çıkarım ve yedeklilik hesaplamaları artıyor ve nesil geçişinde (AI5 seviyesi) hesaplama yükü hızla artıyor. Wu da bu noktaya değindi. Sadece kamera ile karşılanamayan güvenlik boşluklarını daha büyük modeller ve daha fazla hesaplama ile doldurmaya çalışmak, başta tasarruf edilen sensör maliyetlerinin tekrar çip, güç, soğutma ve doğrulama maliyetleri olarak geri döndüğü anlamına gelir. Ayrıca uzaktan destek personeli, operasyon sınırlamaları, kaza tepkileri, sigorta ve şehir bazlı istisnai operasyonlar eklenirse “ucuz donanım” hızla “pahalı operasyon” haline gelir. Bu yüzden benim Cybercab’in gerçekçi yol haritasım şöyle: Birincisi, bazı şehirlerde sınırlı rotalar ve sınırlı saatlerde işletilecek. İkincisi, sorunlar ortaya çıktığında uzaktan müdahale ve geri toplama ile engellenecek. Üçüncüsü, “insansız robot taksi” imajını koruyarak yazılım güncellemelerini tekrar tekrar uygulanacak.Dördüncü olarak, kapsamlı büyük bir filo genişletmesi, bir sonraki çeyrek, bir sonraki şehir, bir sonraki çip için erteleniyor. Bu, başarısızlığı kabul etmeyen bir gecikme stratejisidir. L4 ticari operasyonlarının gerektirdiği fiziksel redündans ve düzenleyici düzeydeki güvenlik kanıtlarını yalnızca kamera çıkarımıyla karşılamak zordur. Uga'nın belirttiği ODD sınırları tam olarak bu noktadır. Gösteri mümkündür. Sınırlı başarı da mümkündür. Ancak bu, büyük bir filonun günlük operasyonu değildir. Tesla'nın L2++'de elde ettiği başarıyı küçümsemek gerekmez. Bu başarı gerçek. Ancak bu başarıyı L4 siberkap tamamlamasıyla aynı düzlemde yerleştirmek mantığı çöker. U'nun açıklamalarının önemli olmasının nedeni, NVIDIA'nın Tesla'yı görmezden gelmesi değil, Tesla'nın güçlü ve sınırlı yönlerini ayırt etmesidir. L2++ lideri Tesla'dır. L4'ün kanıtlanmış operasyonu ise hâlâ Waymo'ya daha yakındır. Sadece görsel temelli bir siberkap, bu boşluğu yalnızca veri ve hesaplama gücüyle anında aşmak zordur. Beklediğim gibi. Siberkap bir süre "işe yarıyor gibi" görünecek. Videolar harika, bazı bölgelerde gerçekten iyi çalışıyor. Ancak doğru bir şekilde büyük bir filo operasyonu, yani hava koşullarını, şehir ortamını ve olağanüstü durumları günlük olarak karşılayabilen tamamen otomatik bir taşıma ağı oluşturmak için mevcut yapı yeterli değil. Bu eksikliği giderirken Tesla zaman kazanıyor ve pazar beklentilerini koruyor. (Saf Tesla takipçileri hâlâ kandırılacak.) U'nun röportajı, bu zamanın sonsuza dek kazanılamayacağını gösteriyor.