Na začátku roku 2026 cestoval Tesla Model 3 z Tesla Diner v Los Angeles do Myrtle Beach v Jižní Karolíně - vzdálenost 2732,4 mil. Po dobu dvou dnů a dvaceti hodin vozidlo procházelo mezistátními tepnami kontinentu, vypořádalo se s chaotickým sloučením městských rozlehlostí a dokovalo se na Superchargers, všechny řízené neviditelnou rukou Full Self-Driving (FSD) v14.2.1 Byl to "Kitty Hawk" moment pro autonomní jízdu, demonstrace, že intuice neurální sítě konečně zvládla tok otevřené silnice. David Moss David Moss Nicméně v hustých, mlhavých ulicích San Francisca probíhá jiný druh revoluce. Bílý Jaguar I-PACE s otáčející se korunou senzorové sady Waymo se pohybuje v komplexních městských prostředích, přičemž na řidičském sedadle není nikdo. Tyto stroje fungují na zásadně jiném principu. Nejenže reagují, ale plánují. spoléhají se na záměrnou, odůvodněnou a ověřenou metodu - podpořenou senzorovou sadou, která vidí svět nejen jako pixely, ale jako přesnou geometrickou mřížku laserově měřené pravdy. Na jedné straně stojí Tesla, maverickový povstalec, který staví dům na přístup, jenž napodobuje lidskou biologii: oči (kamery) a mozek (nervové sítě). Na druhé straně je Waymo, metodický titan narozený z Googlu, nasazující flotilu robotaxis naložených sofistikovanou, drahou sadou laserů a radarů, pomalu, ale jistě dobývající město za městem. Tato zpráva je vyčerpávajícími slzami tohoto technologického závodu pro Gran Turismo autonomního řízení. Otevřeme neurální sítě, analyzujeme fyziku senzorů, zkoumáme silikonovou architekturu a analyzujeme poznatky průkopníků umělé inteligence, jako je Andrej Karpathy. Budeme se dívat nad rámec marketingového hype na surové inženýrské výzvy, které zůstávají. Od „March of Nines“ k debatě mezi „rychlou“ intuicí a „pomalým“ uvažováním, to je definitivní hluboké ponoření do technologie autonomního řízení zítřka. Část I: Architektura myšlení Systém 1 vs. Systém 2: Kognitivní motor Abychom pochopili, proč vaše auto může jednoho dne řídit lépe než vy, musíme nejprve pochopit, jak Nobelův laureát Daniel Kahneman popsal lidské poznání ve dvou režimech: Systém 1 a Systém 2. Vy Systém 1 je rychlý, automatický a intuitivní.Je to část vašeho mozku, která chytí klesající šálek předtím, než si vědomě uvědomíte, že se sklouzl, nebo část, která řídí vaše auto po známé dálnici, zatímco vaše mysl putuje k tomu, co budete dělat na večeři. Systém 2 je pomalý, záměrný a logický.Je to část vašeho mozku, která se zapojí, když se pokusíte vyřešit složitý matematický problém, nebo – zásadně – když narazíte na zmatenou stavební zónu s protichůdnými signály rukou od pracovníka a policisty. Během posledního desetiletí se autonomní automobilový průmysl (AV) do značné míry zabývá budováním strojů systému 1, které zpracovávají data snímačů a příkazy řízení výstupu v milisekundách na základě naučených vzorů.Nedávné průlomy v oblasti generativní AI a velkých jazykových modelů (LLM) však zavedly možnost systému 2 myslet pro automobily – schopnost „rozumět“ prostřednictvím okrajových případů, spíše než jen na ně reagovat.3 Tesla's End-to-End Neural Network: Intuitivní učenec FSD v14 od Tesly představuje vrchol přístupu „Systém 1“, který byl tlačen na absolutní hranici prostřednictvím toho, co je známo jako učení „End-to-End“ (E2E).V tradiční robotice bylo řízení rozděleno na modulární úkoly: vnímání (co vidím?), lokalizace (kde jsem?), plánování (kam bych měl jít?), a ovládání (jak otočím kolo?). FSD v12 a jeho nástupce v14 odstranily více než 300 000 řádků heuristického kódu C++, nahrazujících logiku „založenou na pravidlech“ masivními neurálními sítěmi vycvičenými na milionech videoklipů.5 Kamery do modelu přinášejí surové video a model přímo vydává volant a pedálové příkazy. Technická architektura FSD v14 je postavená na základu masivního požití dat a neurálního zobrazování. Používá „Occupancy Networks“, které pořizují 2D video z osmi fotoaparátů a rekonstruují 3D objemovou reprezentaci světa v reálném čase.7 Nejedná se o jednoduchý seznam detekce objektů; jedná se o prostorové chápání „přepravitelného prostoru“ versus „překážky“. Brilantností tohoto přístupu je jeho škálovatelnost. Vzhledem k tomu, že se učí ze surového videa, nevyžaduje mapy s vysokým rozlišením (HD). Nemusí znát přesné GPS souřadnice tratě, aby věděla, že by ji neměla překročit. Jednoduše se dívá na silnici a „intuiuje“ cestu, stejně jako lidský řidič na neznámé silnici. To umožňuje Tesle nasadit FSD kdekoliv, od chaotických ulic v Bombaji až po sněhové průchody Norska, bez předchozího mapovacího týmu.8 Nicméně, "Systém 1" povaha end-to-end učení je také jeho Achillovy paty. To je pravděpodobnostní, ne deterministické. To napodobuje lidské chování – včetně, občas, lidské chyby. A protože chybí symbolické "rozumění" vrstva, to může bojovat vysvětlit Rozhodlo se tak, že vyřizování chyb a bezpečnostní validace jsou noční můrou statistických pravděpodobností spíše než ověřitelnou logikou.9 Je to systém korelace, ne nutně příčinnosti. Proč Ashok Elluswamy, viceprezident společnosti Tesla pro Autopilot Software, předložil „Building Foundational Models for Robotics at Tesla“ na Mezinárodní konferenci o počítačovém vidění (ICCV) v říjnu 2025. 3D obsazení a tok Předměty, jako jsou vozidla, chodci, cyklisté atd. Dopravní kontroly Silniční hranice, dráhy a sémantika Omezení rychlosti a další atributy silnice Rozhodnutí vyjádřená jako jednoduchý jazyk Hybridní architektura Waymo: Deliberativní profesor Zatímco Waymo využívá hluboké učení pro vnímání a předpovídání, jejich plánování a ovládací vrstvy byly historicky strukturovanější, spoléhajíce se na modulární potrubí, které umožňuje přísné záruky bezpečnosti. Ve svém nejnovějším ovladači 6. generace však Waymo nezanedbává revoluci umělé inteligence.Integrovali explicitně komponentu „Systém 2“.Využívají model Vision-Language-Action (VLA) – typ multimodální AI, který může zpracovávat vizuální data a „rozum“ o něm pomocí jazykových schopností. Architektura Waymo rozděluje rozdíl: Rychlý systém (Systém 1): Encoder pro fúzi senzorů, který reaguje v milisekundách na vozidla, která se zastavují, nebo chodce, kteří se zastavují.Tím se zabývá 99% běžné jízdy.Tato vrstva kombinuje vstupy kamery, LiDAR a radaru do koherentního světového stavu.10 Slow System (Systém 2): Vozový VLM (Visual Language Model) vyškolený na schopnostech Gemini. Tento systém se zabývá složitým, sémantickým uvažováním. Například pokud Waymo vozidlo narazí na hořící auto na silnici, „rychlý“ systém může vidět jen překážku. „pomalý“ VLM chápe „požár“, „nebezpečí“ a „ nouzový personál“ a může odůvodnit, že by nemělo jen zastavit, ale možná provést U-turn nebo následovat nestandardní ruční signály policejního důstojníka.10 To je ověřitelné – inženýři mohou auditovat „rozumnou stopu“ VLM, aby zjistili, proč se rozhodlo ignorovat zelené světlo (možná proto, že ho policista přemýšlel zastavit).11 Tato „přesvědčitelnost“ je kritickou podmínkou pro regulátory a bezpečnostní auditory, kteří jsou nepohodlní s „černou skříní“ povahy čistých sítí end-to-end. Na rozdíl od škálovatelného přístupu společnosti Tesla se závislost společnosti Waymo na centralizovaném mapování s vysokou spolehlivostí a připojení ukázala být zranitelností během významného výpadku napájení v San Franciscu na konci roku 2025.Když velké části města ztratily energii, několik vozidel Waymo náhle zastavilo, blokovalo křižovatky a vytvořilo lokalizovanou mřížku. Incident zdůraznil křehkost systému závislého na konstantní komunikaci a předem validovaných operačních doménách. Zatímco vozidla byla nakonec obnovena bez incidentu, událost sloužila jako ostrá připomínka, že i nejrozvážnější architektura „Systému 2“ je náchylná k selhání v základní fyzické infrastruktuře, což je vý Nvidia Alpamayo: demokratizace mozku Až donedávna jen Waymo a Tesla měly zdroje k vybudování těchto masivních světových modelů.Nvidia.Na začátku roku 2026 společnost Nvidia představila model Alpamayo, open-source „System 2“ pro autonomní vozidla.4 Alpamayo zavádí myšlenkový řetězec (CoT) do širšího automobilového trhu.V tradiční AI model vidí obraz a vydává „konstrukční zónu.“ Alpamayo vidí obraz a vydává sekvenci myšlenek: .3 „Vidím pomerančové kuželky, které blokují pravou dráhu, tam je dělník, který drží znamení, znamení říká ‚pomalu‘, dělník hýbe vlevo, proto se musím spojit vlevo a snížit rychlost.“ Tento vnitřní monolog umožňuje systému zvládnout „dlouhý ocas“ jízdních událostí - ty vzácné, bizarní události, které se vyskytují jednou za milion mil. Rozdělením problému na logické kroky, Alpamayo snižuje pravděpodobnost katastrofální halucinace. Efektivně komoditizuje „rozumnou“ schopnost, která byla dříve vlastní doménou technologických gigantů, a nabízí „mozek v krabici“ tradičním automobilkám, jako jsou Mercedes-Benz, Jaguar Land Rover a Lucid.12 Vhled z Andrej Karpathy: „Pochod devíti“ Bývalý ředitel AI v Tesle a zakládající člen OpenAI, poskytuje kritický intelektuální rámec pro pochopení této bitvy. Andrej Karpatský, Andrej Karpatský, Získat demo s autonomním řízením pro práci 90% času je snadné. Trvá to víkend kódování. Získat to na 99% trvá rok. Získat to na 99,9% trvá pět let. Chcete-li odstranit volant, potřebujete přibližně "šest devíti" spolehlivosti (99,9999%), což znamená, že systém selže pouze jednou za několik milionů mil. Karpathy tvrdí, že současné modely „Systému 1“ (jako dřívější verze FSD) jsou v podstatě „sušením dohledu přes slámu“.14 Opírají se o Reinforcement Learning (RL), kde jedinou zpětnou vazbou je odtržení.Jedete hodinu (miliony snímků), člověk převezme jednou a model dostane jediný „špatný“ signál. Dnešní modely jsou jako „impozantní automatizované“ motory – předpovídají další token (nebo úhel řízení) na základě statistické pravděpodobnosti. Míč, který se valí do ulice, je nebezpečný; jen ví, že ve svých tréninkových datech se „míč“ obvykle rovná „brzdě.“ Karpathy předpovídá, že překlenutí této mezery – přechod od napodobování k uvažování – je ústřední výzvou příštího desetiletí. Proč Oči na silnici - Senzorová válka Velká schizma: Vize vs. fúze Jestliže architektura je mozek, senzory jsou oči.A tady je rozdíl mezi Teslou a Waymo nejviditelnější – doslova. Tabulka 1: Srovnání senzorů Feature Tesla (Vision-Only) Waymo (Sensor Fusion - Gen 6) Primary Sensors 8 External Cameras 13 Cameras, 4 LiDAR, 6 Radar, Audio Receivers Depth Perception Inferred (AI estimation via Occupancy Nets) Direct (LiDAR Time-of-Flight) Map Reliance Low (Standard Nav Maps) High (HD Centimeter-Level Maps) Cost (Est.) < $500 per vehicle > $10,000+ (Significant reduction from Gen 5) Aesthetics Invisible (Integrated into body) Visible (Roof "Dome" + Peripherals) Theory "Humans drive with eyes; cars should too." "Superhuman safety requires superhuman senses." Primární senzory 8 vnějších kamer 13 fotoaparátů, 4 LiDAR, 6 radarů, audio přijímače Hluboké vnímání Inferred (AI odhad prostřednictvím Occupancy Nets) Přímý let (LiDAR Time-of-Flight) Mapa důvěry Low (Standardní mapy Nav) High (HD centimetrová úroveň map) Náklady (v západní části) > 500 Kč za vozidlo > $10,000+ (významné snížení z Gen 5) estetiky Invisible (Integrovaný do těla) Viditelné (střecha „Dome“ + periferie) Teorie „Lidé jezdí očima, auta také.“ Nadlidská bezpečnost vyžaduje nadlidské smysly. Tesla: fotoaparát Purist Filosofie Tesly, řízená Elonem Muskem, je zakořeněna v prvních principech: celý silniční systém byl navržen pro biologické neurální sítě (mozek) a optické senzory (oči). Tesla odstranila radar (6) a ultrazvukové senzory (2) ze svých vozidel a spoléhala se výhradně na Tesla Vision (1,3,4,5). Pros: Je to neuvěřitelně levné a škálovatelné. Každý Tesla Model 3 a Y, který se vynoří z řady, je potenciálním sběratelem dat a robotaxi. Na střeše nejsou žádné křehké otočné lasery. Nevýhody: Kamery jsou pasivní senzory. Nemohou „vidět“ vzdálenost; musí ji odhadnout, stejně jako člověk s jedním zavřeným okem (odhad hloubky monokulárního oka). Jsou také oslepeni stejnými věcmi jako slepí lidé: přímým slunečním zářením, silným deštěm, hustou mlhou a tmou.8 Pro kompenzaci používá Tesla ve svém softwaru masivní „Ocupancy Networks“. Tyto sítě přijímají videozáznamy a konstruují 3D objemový model světa v reálném čase, což účinně vytváří „virtuální LiDAR“ bodový mrak z videa.7 Jedná se o ohromující úspěch softwarového inženýrství, ale zůstává to odhadem. Pokud AI špatně interpretuje bílý nákladní vůz proti jasnému nebi (jak se stalo v raných nehodách Autopilot), „vidí“ prázdný prostor. Waymo: The All-Seeing Fusion ke stažení Waymo věří, že k překročení lidské bezpečnosti potřebujete nadlidské vnímání. Lidé se unaví, rozptylují a mají omezené noční vidění. 6th Generation Driver Stack od Waymo je zázrakem integrace senzorů.17 LiDAR (Light Detection and Ranging): Maluje svět v milionech laserových bodů, poskytuje přesné měření vzdálenosti přesné na centimetr, bez ohledu na podmínky osvětlení. Používá laserové pulzy (na vlnových délkách 905nm nebo 1550nm) k měření času letu. Funguje v černé barvě. Překrývá se bleskem. Nelze oklamat fotografií tunelu namalovaného na stěně. Radar: Waymo používá pokročilý zobrazovací radar, který vidí přes mlhu, déšť a sníh.Důležité je, že radar okamžitě měří rychlost pomocí Dopplerova efektu. Kamery: Waymo používá 13 kamer (od 29 v Gen 5) pro čtení dopravních světel, značek a brzdných světel (barvy a sémantika).17 Audio přijímače: Speciální řada mikrofonů umožňuje vozu „slyšet“ sirény, rohy a dokonce i směr blížících se pohotovostních vozidel. Souprava 6. generace byla optimalizována z hlediska nákladů, což snižuje počet senzorů a zároveň zvyšuje rozsah a rozlišení.Tato „fúze senzorů“ vytváří redundantní bezpečnostní síť.Pokud je fotoaparát oslepen sluncem, LiDAR stále vidí vůz vpředu.Pokud je LiDAR zmaten silným deštěm (který může rozptýlit laserové paprsky), radar ho vidí.19 Fyzika debaty: signál k hluku Většinou se jedná o poměr signálu k hluku. LiDAR poskytuje vysoce signální, nízko hlučné zobrazení geometrie. Říká vám přesně, kde je půda a kde je překážka. Kamery poskytují obrovské množství dat (barev, textury, textu), ale jsou „hlučné“ z hlediska geometrie. AI musí provést těžké zvedání, aby zjistila, že plochý vzor na zadní straně nákladního vozidla není 3D objektem, nebo že puddle není dírka. Tesla sází na to, že výpočetní technika (AI) se nakonec stane dostatečně dobrou na to, aby dokonale vyřešila hluk kamer. Waymo sází na to, že mít údaje o „zemní pravdě“ z LiDAR je zkratkou k bezpečnosti, kterou nelze obejít samotným softwarem. Část třetí: Srdce (Silicon) - The Compute Bottleneck Přechod na „Systém 2“ a end-to-end neurální sítě vyžaduje masivní palubní výpočetní sílu. Vzhledem k tomu, že neexistují žádné veřejně dostupné informace o výpočetním hardwaru Waymo, prosím, neváhejte přidat do komentářů nebo mě ping přímo. Tesla AI4: Hra na efektivitu Současný hardware, HW4 (AI4), je vlastní závěrečný počítač postavený na 7nm procesu Samsung.20 Specifikace: Odhadováno 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) při přesnosti INT8. Architektura: Optimalizováno pro zpracování video streamů z 8 fotoaparátů. Má specializované neurální zpracovatelské jednotky (NPU) a redundantní duální SoC design. Bottleneck: Výzkum naznačuje, že omezení Tesly není jen hrubá rychlost, ale paměťová šířka.Zpracování videa s vysokým rozlišením a spuštění masivních transformátorů (jako model V14) vyžaduje přesun obrovského množství dat do a z paměti čipu.AI4 používá paměť GDDR6 (jako herní počítač) k dosažení šířky pásma ~384 GB/s.20 Toto omezení šířky pásma je zásadní. Velké modely „Systému 2“ (VLM) vyžadují masivní paměťový průtok, aby udržely své „kontextové okno“ (historie toho, co se právě stalo). Přístup Tesly pouze s vizí vstřebává obrovské množství surových video dat, které nasycují paměťový autobus. Elon Musk prohlásil, že čip příští generace, AI5, bude mít 5x paměťovou šířku a 10x počítač. Nicméně, AI5 není předpokládaný až do konce roku 2026 nebo 2027. To staví Teslu do nejistoty: FSD v14 tlačí na limity současného hardwaru HW4. Mohou na aktuální vozy namontovat „rozumného“ agenta (System 2) Název titulu: Thor: The Sledgehammer Zatímco Tesla vyrábí vlastní čipy, Nvidia staví platformu „Thor“ pro zbytek průmyslu. Specifikace: Až 2 000 TFLOPS (použití přesnosti FP4) Architektura: Postaven na procesu TSMC 4N (vlastní uzel třídy 5nm). Integruje systémy CPU, GPU a řízení do jednoho SoC (System on Chip) založeného na architektuře Blackwell. Výhoda: Thor je navržen výslovně pro modely Transformeru a Large Language Models (LLM), které napájejí „System 2“ uvažování. Má hrubý základ pro spuštění modelů jako Alpamayo vedle zbytku softwaru vozu. Podporuje nativní FP4 (4-bitový plovoucí bod) kvantifikace, což mu umožňuje spouštět masivní modely s menším dopadem na paměť.21 Tabulka 2: Silicon Showdown Spec Tesla AI4 (Current) Nvidia Thor (Next-Gen) Compute ~150 TOPS (INT8) ~2,000 TFLOPS (FP4) Process Node Samsung 7nm TSMC 4N (5nm class) Memory Type GDDR6 LPDDR5X Memory Bandwidth ~384 GB/s ~273 GB/s (per chip) Primary Use Vision Inference VLM/LLM Reasoning + Vision Adopters Tesla Mercedes, Zeekr, Lucid, BYD Počítače ~ 150 TOPS (INT8) ~ 2 000 TFLOPS (FP4) Procesní uzel Samsung 7nm TSMC 4N (5nm třída) Typ paměti GDDR6 Příslušenství LPDDR5X Paměťová šířka až 384 GB/s ~273 GB/s (na čip) Primární použití Vize Inference VLM / LLM uvažování + vize Adoptéři Tesla Mercedes, Zeekr, Lucid a BYD The Insight: Vertikální integrace Tesly jim umožnila vést brzy, ale obrovský rozsah výzkumu a vývoje společnosti Nvidia v datovém centru klesá na automobily.Thor je monster čip, který by mohl umožnit konkurentům, aby "leapfrog" starší HW4 křemík Tesly z hlediska surové schopnosti uvažování, za předpokladu, že mohou napsat software, aby jej použili. Část IV: Datové palivo – kvalita versus kvantita A v závodě za autonomii obě společnosti konzumují velmi odlišné diety. Tesla: Oceán dat Tesla má na silnicích flotilu více než 5 milionů vozidel, z nichž značná část je poháněna FSD (Supervised) nebo funguje v „stínovém režimu“. Stínový režim: Dokonce i když člověk jezdí, počítač Tesla běží v pozadí a předpovídá předpovědi.Pokud počítač předpovídá, že se obrátí vlevo a člověk jde rovně, systém tuto divergenci zaznamená a nahrává data na servery Tesly.5 To jim umožňuje zachytit "dlouhý ocas" podivných událostí - matrace na dálnici, koně a buggy, blizzardy v Severní Dakotě - které by menší flotila možná nikdy neviděla. V14 Leap: S FSD v14 Tesla zvýšila své tréninkové parametry o 10x.22 Oni trénují na masivních klastrech Nvidia H200s (a brzy jejich vlastní Dojo superpočítač), snaží se "brutální sílu" řešení prostřednictvím čistého objemu zkušeností. Waymo: Curated knihovna Waymoho flotila je k porovnání malá - tisíce vozidel, ne miliony.Hromadili přibližně 100 milionů autonomních mil.10 Nicméně, Waymo tvrdí, že jejich data jsou nekonečně vyšší kvality. Protože Waymo auta používají LiDAR, jejich tréninková data přicházejí s dokonalou hloubkou „zemní pravdy“. Simulace: Waymo se silně spoléhá na simulaci (Carcraft).Přijímají realistická setkání a fúzují je do milionů variací ve virtuálním světě, trénují svůj systém na miliardách simulovaných mil, které jsou fyzicky přesné.10 Closed Loop Feedback: Systém Waymo se učí z vlastní jízdy. Používá model „Critic“ k vyhodnocení vlastního výkonu a suboptimálního chování pro přepracování. Waymo hraje hru hloubky; viděli méně, ale s „dokonalou“ přesností snímače a simulují zbytek. Tesla věří, že „kvantita má svou kvalitu.“ Waymo věří, že „odpadek do, odpadek ven“ se vztahuje na výcvik AI a že data založená na fotoaparátu jsou ve srovnání s daty LiDAR v podstatě „odpadem“. Část V: Nedávný vývoj a kontrola reality The Coast-to-Coast Drive: Nový benchmark Na začátku roku 2026 se debata posunula od teoretické k praktické. majitel Tesly David Moss zdokumentoval jízdu s nulovým zásahem z Los Angeles do Myrtle Beach pomocí FSD v14.2.Cesta trvala 2 dny a 20 hodin. Tento úspěch je významný z několika důvodů: Generalizace: Dokazuje, že „end-to-end“ model se generalizuje přes státní linky, různé značení silnic a různé povětrnostní podmínky. Spolehlivost: Zatímco jeden disk je statisticky nevýznamný ( "velikost vzorku jednoho"), skutečnost, že je to možné, naznačuje, že MTBF (Mean Time Between Failures) FSD se od v12 zlepšila o řádky velikosti. Validace komunity: jednotka byla sledována prostřednictvím databáze Whole Mars FSD, což přidává vrstvu ověření, která často chybí z tvrzení výrobce.24 Kromě toho jsem osobně slyšel několik anekdotálních úspěšných příběhů o Tesle FSD v14 z mé vlastní sítě během prázdninové sezóny 2025-2026. moji přátelé dokončili výlety od konce do konce z San Francisca do LA a z oblasti zálivu do jezera Tahoe (ski resorts) bez jakéhokoli lidského zásahu. Nicméně, kritici zůstávají skeptičtí. poukazují na "Gamblerova falešnost." Pokud systém má míru selhání 1 na 10 000 mil, můžete snadno jezdit 3 000 mil bez problému. Ale být robotaxi (žádný řidič), potřebujete míru selhání 1 na 10 000 000 mil. Lidský řidič je stále statisticky bezpečnější než FSD v14 v souhrnu všech najetých mil.25 Realitní Waymo Zatímco Tesla slaví jediný přeshraniční pohon, Waymo provozuje komerční službu Ve městech jako Phoenix, San Francisco a Los Angeles Waymo vozidla jezdí prázdně, vyzvedávají platící cestující a denně se zabývají pohotovostními vozidly, deštěm a stavbami.8 Dneska Dneska Stat: Waymo má míru nehod výrazně nižší než u lidských řidičů v oblastech, kde působí (0,7 nehod na milion mil oproti 4,85 u lidí).25 The Constraint: Waymo je geofenced.To nemůže jen řídit do Myrtle Beach zítra.To potřebuje mapy a ověření. Část VI: Budoucí předpovědi a cesta vpřed Kdo vyhraje Gran Turismo? Odpověď závisí na časové linii a na definici vítězství. Krátký termín (2026-2028): Waymo ovládá robotiku, Tesla ovládá ADAS Waymo: Budou nadále měnit město za městem. Jejich jednotkové náklady klesají (Gen 6), a jejich bezpečnostní případ je prokázán. Budou vlastnit trh „Uber-bez řidiče“ v hlavních hustých metrech. Přidání VLM (Systém 2) jim pomůže zvládnout vzácné případy, které je předtím zastavily. Tesla: FSD v14 se stane neuvěřitelným „dohlíženým“ systémem. Bude vás pohánět od pobřeží k pobřeží, ale stále budete muset věnovat pozornost. Skok na „Nezřízený“ (odstranění volantu) je exponenciálně obtížnější než skok na v14. Hardwarové omezení HW4 může zabránit plné autonomii L5, což nutí čekat na AI5. Dlouhodobý vývoj (2029+): Konvergence Uvidíme "komoditizovanou autonomii", kde Mercedes nebo Hyundai má "rozumné" schopnosti podobné Waymu, poháněné Nvidia. Tesla Data Victory: Pokud – a je to velké, pokud – Tesla může vyřešit „rozumný“ problém pomocí svého masivního video flotily a vzdělávání od konce do konce, vyhrávají globální hru. Waymo pivot: To je zcela spekulativní, ale na základě obrovské mozkové síly Google AI Research a jeho rychlého pokroku v Gemini suite multi-modálních modelů, existuje možnost, že Google by mohl tajně spustit paralelní program se zásadně odlišnou systémovou architekturou. Divoká karta: Systém 2 Destilace Špičkový výzkum (uvedený v článku 26) zahrnuje „distilaci“ těžkého, pomalého systému 2 uvažování velkých modelů do rychlých a efektivních systémových sítí 1. Představte si, že student (Systém 1) se učí od profesora (Systém 2).Profesor pomalu přemýšlí a vysvětluje proč.Student se nakonec naučí to udělat okamžitě. Tesla a Waymo oba závodí, aby to udělali. Waymo používá svůj VLM k výuce své jízdní politiky. Tesla používá své kurátorské videoklipy (označené auto-labelers) k výuce své end-to-end sítě. Předpověď: Vítězem bude společnost, která nejlépe automatizuje tento kruh „učitel-student“. „Tesla“ má více „studentů“ (automobilů) a dat. „Waymo“ má lepší „profesora“ (overené údaje o základních pravdách). Název: The Infinite Mile Cesta z Los Angeles do Myrtle Beach byla triumfem inženýrství, svědectvím toho, jak daleko neurální sítě dosáhly. „Pracují 99% času“ a „pracují dostatečně dobře na to, aby spali na zadním sedadle“ se však neměří v kilometrech; měří se v devíti. Tesla spouští tuto silnici s vizí univerzální, cenově dostupné autonomie, poháněné čistým měřítkem své flotily a odvážností své „vize-only“ sázky. Jak Nvidia demokratizuje „mozek“ vozu pomocí nástrojů, jako je Alpamayo, rozdíl mezi těmito dvěma se může rozmazat.Auta se naučí rozumět. Naučí se vysvětlovat sami sebe.A někde v neviditelném rukojetí mezi fotoaparátem, laserem a křemíkovým čipem, génius v stroji konečně vezme kolo pro dobro. Reference Elon Musk reaguje poté, co majitel Tesly dokončil vůbec první plně autonomní jízdu po celé Americe - UNILAD Tech, přístupný 7. ledna 2026, https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 Tesla FSD úspěšně dokončila kompletní jízdu z pobřeží na pobřeží s nulovými zásahy - Teslarati, přístupná 7. ledna 2026, https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-drive-with-zero-interventions/ Self Driving Has Been Solved by NVIDIA?, přístupné 7. ledna 2026, https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg Budování autonomních vozidel, které mají důvod s NVIDIA Alpamayo ..., přístupné dne 7. ledna 2026, https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Hluboké potápění: Tesla, Waymo a velká senzorová debata, kontrastní výzkum, přístup k 7. lednu 2026, https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate Zajímavý dlouhý ocas automatizované jízdy: Čte myšlenky, ale zastavuje se příliš daleko od lístkového stroje - ResearchGate, přístupný 7. ledna 2026, https://www.researchgate.net/publication/387997832_The_curious_long_tail_of_automated_driving_It_reads_minds_but_stops_too_far_from_the_ticket_machine Tesla's FSD Redefines Autonomous Driving - Veltyx, přístupné 7. ledna 2026, https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving Jaký je rozdíl v přístupu mezi Tesla FSD a Waymo a který je lepší?, přístupné 7. ledna 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ Kyle mluví o výhodách a nevýhodách přístupů Waymo a Tesla : r/SelfDrivingCars - Reddit, přístup k 7. lednu 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ Demonstrativně bezpečná AI pro autonomní jízdu - Waymo, přístupná dne 7. ledna 2026, https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving Waymo: „Ověřitelné a bezpečné“ autonomní řízení AI - EEWorld, přístupné 7. ledna 2026, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIA oznamuje Alpamayo Family of Open-Source AI Models and Tools to Accelerate Safe, Reasoning-Based Autonomous Vehicle Development, přístupné 7. ledna 2026, https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development Andrej Karpathy řekl Dwarkesh, že AGI je stále deset let daleko. - The Neuron, přístupný 7. ledna 2026, https://www.theneuron.ai/explainer-articles/andrej-karpathy-told-dwarkesh-that-agi-is-still-a-decade-away Beyond the Hype: 5 Counter-Intuitive Truths About AI od Andrej Karpathy, přístupné 7. ledna 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk Andrej Karpathy — AGI je ještě deset let pryč - Podcast Dwarkesh, přístupný 7. ledna 2026, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy Problémy pod povrchem s Tesla FSD vs. Waymo Driver - CleanTechnica, přístupné dne 7. ledna 2026, https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ Nový Waymo robotaxi nabízí lepší výkon za nižší cenu - The Robot Report, přístupná 7. ledna 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ Seznamte se s 6. generací Waymo Driver : r/singularity - Reddit, přístupný 7. ledna 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ewdrd1/meet_the_6thgeneration_waymo_driver/ Tesla's Robotaxi Bet: Vision-Only vs. Multi-Sensor Reality Check - EYE2DRIVE, přístupný 7. ledna 2026, https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: brutální realita self-driving počítačů eBay Electrek, přístup k 7. ledna 2026, https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ Představení NVIDIA Jetson Thor, Ultimate Platform for Physical AI, přístupné 7. ledna 2026, https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ Čínský průmysl inteligentního řízení: dramatické změny v výpočetní síle - 36 firem, přístup k 7. lednu 2026, https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Kdo vede závod s autonomními vozidly? (Market Share Stats) Ebay PatentPC, přístupný 7. ledna 2026, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats Tesla FSD dosahuje prvního plně autonomního provozu na pobřeží USA : r/singularity - Reddit, přístupný 7. ledna 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ Elon na Waymo: "Nikdy opravdu neměl šanci proti Tesle" Waymo Details AI Safety Strategy : r/SelfDrivingCars - Reddit, přístupný 7. ledna 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ Distilace multimodálních velkých jazykových modelů pro autonomní jízdu - arXiv, přístupné dne 7. ledna 2026, https://arxiv.org/html/2501.09757v1 Distilace systému 2 do systému 1 - arXiv, přístupné dne 7. ledna 2026, https://arxiv.org/html/2407.06023v1 Ashok Elluswamy „Základní model pro FSD“, prezentace ICCV 2025 https://www.youtube.com/watch?v=IkW8hIGimfs https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-to-coast-drive-with-zero-interventions/ https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate https://www.researchgate.net/publication/387997832_The_curious_long_tail_of_automated_driving_It_reads_minds_but_stops_too_far_from_the_ticket_machine https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development https://www.theneuron.ai/explainer-articles/andrej-karpathy-told-dwarkesh-that-agi-is-still-a-decade-away https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ewdrd1/meet_the_6thgeneration_waymo_driver/ https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ https://arxiv.org/html/2501.09757v1 https://arxiv.org/html/2407.06023v1
