Vuoden 2026 alussa Tesla Model 3 matkusti Los Angelesin Tesla Dinerista Etelä-Carolinan Myrtle Beachiin - etäisyydellä 2 732 kilometriä. , ei koskettanut pyörää. Hän ei painanut kiihdytintä. Hän ei napauttanut jarruja. Kahden päivän ja kaksikymmentä tuntia, auto navigoi mantereen valtioiden välisiä valtimoita, käsitteli kaupunkien leviämien kaoottista sulautumista ja pysäytti itsensä Superchargers, kaikki kontrolloitu näkymätön käsi Full Self-Driving (FSD) v14.2.1 Se oli "Kitty Hawk" hetki itsenäiseen ajoon, osoitus siitä, että hermoverkon intuitio oli vihdoin hallinnut avoimen tien virtausta. Pääosat David Moss Pääosat David Moss Kuitenkin San Franciscon tiheillä, sumussa täynnä olevilla kaduilla tapahtuu erilainen vallankumous. Valkoinen Jaguar I-PACE, joka kantaa Waymon antureiden sarjan pyörivää kruunua, navigoi monimutkaisia kaupunkiympäristöjä ilman ketään kuljettajan istuimessa lainkaan. Nämä koneet toimivat täysin eri periaatteella. He eivät vain reagoi, he suunnittelevat. He luottavat tarkoitukselliseen, perusteltuun ja todennettuun menetelmään - jota tukee antureiden sarja, joka näkee maailman paitsi pikseleinä, mutta tarkasti geometrisenä lasermittauksen totuudenverkossa. Toisella puolella on Tesla, maverick kapinallinen, vedonlyönti taloa visio-vain lähestymistapa, joka jäljittelee ihmisen biologiaa: silmät (kameroita) ja aivot (neurologiset verkot). Toisella puolella on Waymo, metodinen titaanit syntynyt Google, käyttöön laivasto robotaxis ladattu hienostunut, kallis valikoima lasereita ja radareja, hitaasti mutta varmasti valloittaa kaupunki kaupungin jälkeen. Tämä raportti on tämän teknologisen kilpailun kattava kyyneleet autonomisen ajamisen Gran Turismolle. Avaa hermoverkot, analysoi anturifysiikkaa, tutkii piin arkkitehtuuria ja analysoi tietoja tekoälyn edelläkävijöistä, kuten Andrej Karpathy. Tarkastelemme markkinoinnin hypeä yhä jäljellä oleviin raaka-teknisiin haasteisiin. "March of Nines" -keskustelusta "nopean" intuition ja "hidas" perustelun väliseen keskusteluun tämä on lopullinen syvä sukellus huomisen autonomisen ajon tekniikkaan. Osa I: Ajatuksen arkkitehtuuri Järjestelmä 1 vs. Järjestelmä 2: Kognitiivinen moottori Ymmärtääksemme, miksi autosi voi jonain päivänä ajaa paremmin kuin sinä, meidän on ensin ymmärrettävä, miten Nobel-palkittu Daniel Kahneman kuvaili ihmisen kognitiota kahdella tavalla: Järjestelmä 1 ja Järjestelmä 2. Sinä Järjestelmä 1 on nopea, automaattinen ja intuitiivinen. Se on aivosi osa, joka tarttuu laskevaan kuppiin ennen kuin tiedät tietoisesti, että se on liukunut, tai se osa, joka ohjaa autosi tuttuun moottoritielle, kun mielesi vaeltaa siihen, mitä aiot tehdä illalliselle. Järjestelmä 2 on hidasta, tarkoituksellista ja loogista. Se on aivosi osa, joka osallistuu, kun yrität ratkaista monimutkaisen matemaattisen ongelman tai – ratkaisevasti – kun kohtaat hämmentävän rakennusalueen, jossa työntekijän ja poliisin käsi-signaalit ovat ristiriidassa. Viimeisen vuosikymmenen ajan autonomisten ajoneuvojen (AV) teollisuus on suurelta osin rakentanut System 1 -koneita. He käsittelevät anturitietoja ja tulostusohjauskomentoja millisekunneissa opittujen mallien perusteella.Mutta äskettäiset läpimurrot Generative AI:ssa ja Large Language Modelsissa (LLM) ovat ottaneet käyttöön mahdollisuuden System 2 -ajatteluun autoille - kyvyn "perustella" reuna-asioiden kautta sen sijaan, että vain reagoisi niihin.3 Tesla End-to-End Neural Network: Intuitiivinen tiedemies Teslan FSD v14 edustaa "System 1" -lähestymistavan huippua, joka on työnnetty sen absoluuttiseen rajaan niin sanotun "End-to-End" (E2E) -oppimisen kautta. Perinteisessä robotiikassa ajaminen oli jaettu modulaarisiin tehtäviin: havaitseminen (mitä näen?), lokalisointi (missä olen?), suunnittelu (mihin minun pitäisi mennä?), ja ohjaus (miten käännyn pyörän?). Ihmiset kirjoittivat C++-koodin jokaiselle askeleelle. FSD v12 ja sen seuraaja v14 poisti yli 300 000 riviä heuristista C++-koodia, korvaamalla "sääntöpohjaisen" logiikan massiivisilla hermoverkoilla, jotka on koulutettu miljoonilla videoleikkeillä.5 Kamerat syöttävät raakaa videota malliin, ja malli tuottaa ohjauksen ja pedal-komennot suoraan. FSD v14:n tekninen arkkitehtuuri perustuu massiiviseen tiedonpoistoon ja hermostuneeseen renderointiin.Se hyödyntää "Occupancy Networks" -verkkoja, jotka ottavat 2D-videovirtoja kahdeksasta kamerasta ja rakentavat 3D-volumetrisen maailmankuvan reaaliajassa.7 Tämä ei ole yksinkertainen objektien havaitsemislista, vaan se on "ajettavan tilan" ja "esteen" avaruudellinen ymmärrys. Tämän lähestymistavan loisto on sen skaalautuvuus. Koska se oppii raaka-videoista, se ei vaadi korkean resoluution (HD) karttoja. Sen ei tarvitse tietää radalla olevan GPS-koordinaattia tietääkseen, että sen ei pitäisi ylittää sitä. Se vain tarkastelee tietä ja "kuvaa" polkua, aivan kuten ihmisen kuljettaja tekee tuntemattomalla maantiellä. Tämä mahdollistaa Teslan FSD:n käyttöönoton kaikkialla, Mumbain kaoottisista kaduista Norjan lumisiin kulkureiteihin ilman esikarttatiimiä.8 Kuitenkin "Systeemi 1" luonne loppuun asti oppiminen on myös sen Achilles' jalka. Se on todennäköisyys, ei deterministinen. Se jäljittelee ihmisen käyttäytymistä - mukaan lukien, joskus, inhimillisiä virheitä. Ja koska se puuttuu symbolinen "kohdistus" kerros, se voi kamppailla selittää Se teki päätöksen, joka teki debuggaamisesta ja turvallisuusvalidoinnista tilastollisten todennäköisyyksien painajaisen sen sijaan, että se olisi todennettavissa oleva logiikka.9 Se on korrelaation järjestelmä, ei välttämättä syy-yhteys. Miksi Ashok Elluswamy, Teslan Autopilot-ohjelmiston varatoimitusjohtaja, esitteli lokakuussa 2025 pidetyssä International Conference on Computer Vision (ICCV) -konferenssissa "Building Fundamental Models for Robotics at Tesla".Tämä tekninen puhe antoi meille katsauksen Tesla FSD: n "System 2" -parannuksiin, jotka auttavat tulkitsemista ja turvallisuutta "ajatusketjun ja prosessien todentamisen" kautta. 3D-työllisyys ja virtaus Esineitä, kuten ajoneuvoja, jalankulkijoita, pyöräilijöitä jne. Liikennevalvonta Reitit, reitit ja semantiikka Nopeusrajoitukset ja muut tien ominaisuudet Päätökset ilmaistu selkeänä kielenä Waymon hybridiarkkitehtuuri: deliberatiivinen professori Waymo on ottanut pohjimmiltaan erilaisen arkkitehtonisen polun. Vaikka he käyttävät syvää oppimista voimakkaasti havainnointiin ja ennustamiseen, niiden suunnittelu- ja ohjauskerrokset ovat historiallisesti olleet jäsenneltyjä, luottaen modulaariseen putkistoon, joka mahdollistaa tiukat turvallisuustakuut. Waymo ei kuitenkaan jätä huomiotta tekoälyn vallankumousta. Viimeisimmän 6. sukupolven ohjaimessa he ovat integroineet "System 2" -komponentin nimenomaisesti. He käyttävät Vision-Language-Action (VLA) -mallia - tyyppiä multimodaalista tekoälyä, joka voi käsitellä visuaalisia tietoja ja "syytä" siitä käyttämällä kielitaitoja. Waymon arkkitehtuuri jakaa eron: Nopea järjestelmä (järjestelmä 1): Antureiden fuusion koodaaja, joka reagoi millisekunneissa autojen leikkaamiseen tai jalankulkijoiden poistumiseen raiteista.Tämä käsittelee 99% ajamisesta, joka on rutiinia.Tämä kerros yhdistää kameran, LiDAR:n ja radarin syöttöt yhtenäiseksi maailman tilan vektoriksi.10 Slow System (System 2): Ajaminen VLM (Visual Language Model) koulutettu Gemini kykyjä. Tämä järjestelmä harjoittaa monimutkainen, semanttinen päättely. Esimerkiksi, jos Waymo ajoneuvo törmää palava auto tiellä, "nopeat" järjestelmä voi vain nähdä este. "hidas" VLM ymmärtää "tuli", "vaara" ja "hätähenkilöstö", ja voi perustella, että sen ei pitäisi vain pysähtyä, mutta ehkä suorittaa U-kierros tai seurata poliisin epätavallisia käsi signaaleja.10 Tämä "Ajattele nopeasti, ajattele hitaasti" -arkkitehtuuri mahdollistaa Waymon robotin luotettavuuden, jolla on järkevän ihmisen sopeutumiskyky.Se on todennettavissa - insinöörit voivat tarkistaa VLM: n "sanoituksen jäljen" nähdäksensä, miksi se päätti jättää vihreän valon huomiotta (ehkä siksi, että poliisimies vaivasi sitä pysäyttämään).11 Tämä "selvennyskelpoisuus" on kriittinen vaatimus sääntelyviranomaisille ja turvallisuuden tarkastajille, jotka eivät ole tyytyväisiä "musta laatikko" -luonteeseen puhtaassa loppuun -verkossa. Toisin kuin Teslan skaalautuva lähestymistapa, Waymon riippuvuus keskitetystä, korkean luotettavuuden kartoituksesta ja yhteydestä osoittautui haavoittuvaksi San Franciscossa vuoden 2025 lopussa tapahtuneen suurten sähkökatkojen aikana. Kun suuret osat kaupungista menettivät sähkön, useat Waymo-ajoneuvot pysähtyivät äkillisesti, estäen risteykset ja luoden paikallistetun verkkoyhteyden. Tapahtuma korosti jatkuvaan viestintään ja ennalta validoituihin käyttöalueisiin perustuvan järjestelmän haavoittuvuutta. Vaikka ajoneuvot saatiin lopulta takaisin ilman vaaratilanteita, tapahtuma muistutti vahvasti, että jopa kaikkein harkitsevin "System 2" -arkkitehtuuri on altis epäonnist Nvidia Alpamayo: aivojen demokratisointi Viime aikoihin saakka vain Waymoilla ja Teslalla oli resursseja rakentaa nämä massiiviset maailmanmallit. Sisään Nvidia. Vuoden 2026 alussa Nvidia esitteli avoimen lähdekoodin "System 2" -argumenttimallin autonomisille ajoneuvoille.4 Alpamayo esittelee "Chain-of-Thought" (CoT) -argumentteja laajemmalle automarkkinoille. Perinteisessä AI: ssä malli näkee kuvan ja tuottaa "Construction Zone" -tuloksen. .3 "Näen oransseja kuonoja, jotka estävät oikean reitin. On työntekijä pitämässä merkkiä. Merkki sanoo 'Hidas'. Työntekijä liikkuu vasemmalle. Tämän sisäisen monologin ansiosta järjestelmä pystyy käsittelemään ajotapahtumien "pitkän hännän" - niitä harvinaisia, outoja tapahtumia, jotka tapahtuvat kerran miljoonan kilometrin välein. Rikkomalla ongelman loogisiin vaiheisiin, Alpamayo vähentää katastrofaalisen hallusinaation mahdollisuutta. Andrej Karpathyn näkemykset: Yhdeksän marssia Entinen tekoälyn johtaja Teslassa ja OpenAI:n perustajajäsen, tarjoaa kriittisen henkisen kehyksen tämän taistelun ymmärtämiseksi. Jaakko Karpala, Jaakko Karpala, Itseohjautuvan demo-ohjelman saaminen toimimaan 90% ajasta on helppoa. Se kestää viikonlopun koodauksen. Saapuminen 99%: een kestää vuoden. Saapuminen 99,9%: een kestää viisi vuotta. Ohjauspyörän poistamiseksi tarvitset noin "kuusi yhdeksää" luotettavuutta (99,9999%), mikä tarkoittaa, että järjestelmä epäonnistuu vain kerran muutaman miljoonan kilometrin välein. Karpathy väittää, että nykyiset "System 1" -mallit (kuten varhaiset FSD-versiot) ovat pohjimmiltaan "imuroivaa valvontaa saven läpi".14 He luottavat vahvistusoppimiseen (RL), jossa ainoa palaute on irtisanominen. Hän ehdottaa, että todellinen autonomia edellyttää nykyisen tekoälyn "kognitiivisten puutteiden" ratkaisemista.Nykypäivän mallit ovat kuin "vaikuttavat automaattiset" moottorit - ne ennustavat seuraavan tunnisteen (tai ohjauksen kulman) tilastollisen todennäköisyyden perusteella. Pallo, joka juoksee kadulle, on vaarallista; se vain tietää, että sen koulutustiedoissa "pallo" on yleensä yhtä kuin "jarrut." Karpathy ennustaa, että tämän kuilun ylittäminen - siirtyminen jäljitelmästä päättelyyn - on seuraavan vuosikymmenen keskeinen haaste.15 Miksi Osa II: Silmät tiellä - Sensorin sota Pääartikkeli: Vision vs. Fusion Jos arkkitehtuuri on aivot, antureet ovat silmät.Ja tässä Tesla ja Waymo eroavat eniten – kirjaimellisesti. Taulukko 1: Sensor Suite -vertailu 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." Ensisijaiset sensorit Kahdeksan ulkoista kameraa 13 kameraa, 4 LiDARia, 6 radaria, äänen vastaanottimet Syvä havainto Inferred (AI-arvio työllisyysverkkojen kautta) LiDAR (LiDAR Time-of-Flight - Lentokoneiden ajoitus) Kartta luottamus Alhainen (Standard Nav kartat) High (HD Centimeter -tason kartat) Kustannukset ovat ( > 500 € per ajoneuvo > $10,000+ (merkittävä vähennys Gen 5: stä) estetiikkaa Invisible (integroitu kehoon) Näkyvä (katto "Dome" + ympärysmittaukset) teoriaa ”Ihmiset ajavat silmillään, autojenkin pitäisi.” ”Yliluonnollinen turvallisuus vaatii yliluonnollisia aisteja.” Pääartikkeli: The Camera Purist Elon Muskin johtama Tesla-filosofia perustuu ensimmäisiin periaatteisiin: Koko tiejärjestelmä on suunniteltu biologisille hermoverkoille (aivot) ja optisille antureille (silmät). Tesla poisti radarit (6) ja ultraäänianturit (2) ajoneuvoistaan, luottaen yksinomaan Tesla Vision (1,3,4,5). Hyödyt: Se on uskomattoman halpa ja skaalautuva. Jokainen Tesla Model 3 ja Y, joka ajaa pois linjasta, on potentiaalinen tietojen kerääjä ja robotaxi. Katolla ei ole hauraita pyöriviä lasereita. Antureiden sarjan kustannukset ovat vähäisiä verrattuna akkuun. Miinukset: Kamerat ovat passiivisia antureita. He eivät voi "nähdä" etäisyyttä; heidän on arvioitava se, aivan kuten ihminen tekee suljetulla silmällä (monokulaarinen syvyyden arviointi). He ovat myös sokeita samoilla asioilla kuin sokeat ihmiset: suora auringonvalo, raskas sade, paksu sumu ja pimeys.8 Korvauksena Tesla käyttää ohjelmistossaan massiivisia "Occupancy Networks" -verkkoja. Nämä verkot ottavat video-syötteet ja rakentavat reaaliaikaisen 3D-volumetrisen mallin maailmasta, mikä luo tehokkaasti "virtuaalisen LiDAR-pistepilven" videosta.7 Se on hämmästyttävä ohjelmistotekniikan saavutus, mutta se on edelleen arvio. Jos AI tulkitsee väärin valkoista kuorma-autoa kirkkaan taivaan edessä (kuten tapahtui alkuvaiheessa Autopilot-onnettomuuksissa), se "näkee" tyhjän tilan. Alkuperäinen nimi: Waymo: The All-Seeing Fusion Waymo uskoo, että ihmisen turvallisuuden ylittämiseksi tarvitaan yli-inhimillistä havaintoa. Ihmiset väsyvät, häiritsevät ja heillä on rajoitettu yöllinen näkemys. Waymon kuudennen sukupolven kuljettajan pino on ihme sensorien integroinnissa.17 LiDAR (Light Detection and Ranging): Maalaa maailmaa miljoonissa laserpisteissä, tarjoamalla täsmällisiä etäisyyden mittauksia, jotka ovat täsmällisiä senttimetriin, riippumatta valaistusolosuhteista. Se käyttää laserpulsseja (905nm tai 1550nm aallonpituuksilla) mittaamaan lentoaikaa. Se toimii pisteen mustana. Se leikkaa kiiltoa. Sitä ei voi huijata seinälle maalatun tunnelin valokuvalla. Radar: Waymo käyttää edistyksellistä kuvantamisradaria, joka näkee sumun, sateen ja lumen läpi. Ratkaisevaa on, että radari mittaa nopeuden välittömästi käyttämällä Doppler-vaikutusta. Kamerat: Waymo käyttää 13 kameraa (alle 29 Gen 5) lukemaan liikennevalot, merkit ja jarruvalot (väri ja semantiikka).17 Ääni vastaanottimet: Erillinen valikoima mikrofoneja mahdollistaa auton "kuulla" sireenit, sarvet ja jopa lähestyvän hätäajoneuvon suunta.17 Kuudennen sukupolven paketti on optimoitu kustannusten kannalta, mikä vähentää anturien määrää lisäämällä alueen ja resoluutiota.Tämä "anturiyhdistelmä" luo tarpeettoman turvaverkon.Jos kamera on sokeutunut auringolta, LiDAR näkee edelleen auton edessä.Jos LiDAR hämmentää voimakasta sadetta (joka voi hajottaa laservaloja), radari näkee sen läpi.19 Keskustelun fysiikka: Signal-to-Noise Keskustelu kiehuu usein ”signaali-melulle” -suhteeseen. LiDAR tarjoaa korkean signaalin, matalan melun geometrian esityksen. Se kertoo sinulle tarkalleen, missä maaperä on ja missä este on. Kamerat tarjoavat valtavia määriä tietoja (väri, tekstuuri, teksti), mutta ne ovat geometrian suhteen "meluja". AI: n on tehtävä raskas nostaminen selvittääkseen, että kuorma-auton takana oleva tasainen kuvio ei ole 3D-objekti tai että puddle ei ole sinkhole. Tesla lyö vetoa, että laskenta (AI) tulee lopulta riittävän hyvä ratkaisemaan kameroiden melua täydellisesti. Waymo lyö vetoa, että LiDARin "pohjan totuuden" tietojen saaminen on turvallisuuden pikakuvake, jota ohjelmisto ei voi ohittaa yksin. Osa III: Sydän (Silicon) - The Compute Bottleneck Siirtyminen "System 2" -argumentointiin ja End-to-End -hermoverkkoihin vaatii massiivista aluksella olevaa laskentatehoa.Tässä Tesla ja Nvidia -laitteistostrategiat (voimaavat kaikkia muita) eroavat merkittävästi. Koska Waymon laskennallisesta laitteistosta ei ole julkisesti saatavilla tietoja, ole hyvä ja lisää kommentteihin tai ping minulle suoraan. Tesla AI4: Tehokkuuden leikki Nykyinen laitteisto, HW4 (AI4), on räätälöity johtopäätöstietokone, joka on rakennettu Samsungin 7nm prosessiin.20 Specs: Arvioitu 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) INT8 tarkkuudella. Arkkitehtuuri: Optimoitu 8 kameran videovirtojen käsittelyyn.Sisältää erikoistuneita Neural Processing Units (NPU) -yksiköitä ja tarpeettoman kaksois-SoC-suunnittelun. Bottleneck: Tutkimukset viittaavat siihen, että Teslan rajoitus ei ole pelkästään raaka nopeus, vaan muistin kaistanleveys. Korkean resoluution videon käsittely ja massiivisten Transformersien (kuten V14-mallin) suorittaminen edellyttävät valtavan määrän tiedon siirtämistä sirun muistiin ja muistiin. AI4 käyttää GDDR6-muistia (kuten pelitietokone) saavuttaakseen ~384 GB/s kaistanleveyden.20 Tämä kaistanleveyden rajoittaminen on kriittistä. Suuret "System 2" -mallit (VLM) vaativat massiivista muistin läpäisevyyttä pitämään "kontekstin ikkuna" (historia siitä, mitä juuri tapahtui). Teslan visio-yksin lähestymistapa imee massiivisia määriä raakaa videotietoja, mikä kyllästää muistin bussi. Elon Musk on ilmoittanut, että seuraavan sukupolven siru, AI5, on 5x muistin kaistanleveys ja 10x tietokone. Kuitenkin AI5 ei ole tarkoitus ennen vuoden 2026 tai 2027 loppua. Tämä asettaa Teslan epävakaaseen asemaan: FSD v14 työntää nykyisen HW4-laitteiston rajoituksia. Voivatko he sopia "syytteen Pääartikkeli: Thor: The Sledgehammer Vaikka Tesla rakentaa räätälöityjä siruja, Nvidia rakentaa "Thor" -alustan muulle alalle. Määritelmät: Jopa 2000 TFLOPS (käyttämällä FP4 tarkkuutta).20 Arkkitehtuuri: Rakennettu TSMC 4N prosessiin (mukautettu 5nm-luokan solmu). Se integroi CPU, GPU ja ohjausjärjestelmät yhteen SoC (System on Chip) perustuu Blackwell arkkitehtuuriin. Edut: Thor on suunniteltu nimenomaisesti Transformer-malleille ja Large Language Models (LLM) -malleille, jotka tukevat "System 2" -argumentointia. Siinä on raakaa pohjaa sellaisten mallien käyttämiseen kuin Alpamayo muiden auton ohjelmistojen rinnalla. Se tukee alkuperäistä FP4-kvantisointia (4-bittinen kelluva piste), jonka avulla se voi ajaa massiivisia malleja, joilla on vähemmän muistivaikutuksia. Taulukko 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 laskentaa Yli 150 kappaletta (INT8) Yli 2 000 TFLOPS (FP4) Prosessi Node Samsung 7nm -puhelimet TSMC 4N (5nm luokka) Muistin tyyppi GDDR6 Käyttö LPDDR5X Käyttöohjeet Muistin kaistanleveys Yhteensä 384 GB/s ~273 Gbit/s (per siru) Ensisijainen käyttö Näkökulma Inferenssi VLM / LLM perustelut + visio Adoptiot Tessalle Mercedekset, Zeekr, Lucid ja BYD The Insight: Teslan pystysuora integrointi antoi heille mahdollisuuden johtaa varhaisessa vaiheessa, mutta Nvidia: n massiivinen tutkimus- ja kehitysaste datakeskuksessa on laskeutumassa autoihin. Thor on hirviöpiiri, jonka avulla kilpailijat voivat "hyppää" Teslan vanhempiin HW4-siliiniin raaka-aineellisten kykyjen suhteen, jos he voivat kirjoittaa ohjelmiston sen käyttämiseksi. Osa IV: Tietojen polttoaine – laatu vs. määrä Ja itsenäisyyden kilpailussa molemmat yritykset kuluttavat hyvin erilaisia ruokavalioita. Tesla: Tietojen valtameri Teslalla on yli viiden miljoonan ajoneuvon laivasto, joista merkittävä osa toimii FSD:llä (Supervised) tai toimii "Shadow Mode" -tilassa. Shadow Mode: Vaikka ihminen ajaisi autoa, Tesla-tietokone toimii taustalla ja tekee ennusteita.Jos tietokone ennustaa kääntymisen vasemmalle ja ihminen menee suoraksi, järjestelmä merkitsee tämän eroavuuden ja lähettää tiedot Teslan palvelimille.5 Tesla kerää vuosittain miljardeja kilometrejä tietoja.Tämä antaa heille mahdollisuuden kaapata outojen tapahtumien "pitkä hännä" - patjat moottoritiellä, hevoset ja buggies, Pohjois-Dakotassa - että pienempi laivasto ei ehkä koskaan näe. V14 Leap: FSD v14:llä Tesla on laajentanut koulutusparametrejaan 10x.22 He kouluttavat suuria klustereita Nvidia H200:ta (ja pian omaa Dojo-supertietokonetta), yrittäen "bruttovoimaa" ratkaisua pelkän kokemuksen kautta. Alkuperäinen nimi: The Curated Library Waymon laivasto on verrattuna pieni - tuhansia ajoneuvoja, ei miljoonia.He ovat keränneet noin 100 miljoonaa autonomista mailia.10 Waymo kuitenkin väittää, että heidän tietonsa ovat äärettömän korkealaatuisia. High-Fidelity Labels: Koska Waymo autot käyttävät LiDAR, niiden koulutustiedot tulee täydellinen "pohjan totuus" syvyys. Simulaatio: Waymo luottaa voimakkaasti simulaatioon (Carcraft). He ottavat reaalimaailman kohtauksia ja sekoittavat ne miljooniksi muunnelmiksi virtuaalimaailmassa, kouluttaen järjestelmäänsä miljardeja simuloituja kilometrejä, jotka ovat fyysisesti tarkkoja.10 Closed Loop Feedback: Waymon järjestelmä oppii omasta ajamisesta. Se käyttää "Kriittistä" -mallia arvioidakseen omaa suorituskykyään ja merkitsee uudelleenkoulutusta varten suboptimaalista käyttäytymistä. The Insight: Tesla pelaa leveyspeliä; he ovat nähneet kaiken paitsi "meluisilla" visuaalisilla tiedoilla. Waymo pelaa syvyyttä; he ovat nähneet vähemmän, mutta "täydellisellä" antureiden tarkkuudella ja he simuloivat loput. Tesla uskoo, että "määrällä on oma laatu." Waymo uskoo, että "jätettä sisään, jätettä ulos" koskee AI-koulutusta, ja että vain kameran tiedot ovat luonnostaan "jätettä" verrattuna LiDAR-tietoihin. Osa V: Viimeaikaiset tapahtumat ja todellisuuden tarkistus The Coast-to-Coast Drive: Uusi benchmark Vuoden 2026 alussa keskustelu siirtyi teoreettisesta käytännöllisyyteen.Teslan omistaja David Moss dokumentoi nollatoimintaliikenteen Los Angelesista Myrtle Beachiin käyttämällä FSD v14.2. Matka kesti 2 päivää ja 20 tuntia. Tämä saavutus on merkittävä useista syistä: Yleistäminen: Se osoittaa, että "loppu-loppu" malli yleistyy valtioiden linjojen, erilaisten tiemerkintöjen ja vaihtelevien sääolojen välillä. Luotettavuus: Vaikka yksi asema on tilastollisesti merkityksetön (”näytteen koko yksi”), se, että se on mahdollista, viittaa siihen, että FSD: n MTBF (Mean Time Between Failures) on parantunut v12: n jälkeen. Yhteisön validointi: Asemaa seurattiin Whole Mars FSD -tietokannan kautta, mikä lisää todentamiskerroksen, jota usein puuttuu valmistajan väitteistä.24 Lisäksi olen henkilökohtaisesti kuullut useita anekdoottisia menestystarinoita Tesla FSD v14: stä omasta verkostani 2025-2026 lomakauden aikana. Ystäväni ovat suorittaneet lopulliset paluumatkat San Franciscosta LA: een ja lahden alueelle Lake Tahoeen (hiihtokeskuksiin) ilman ihmisen väliintuloa. Kriitikot ovat kuitenkin edelleen skeptisiä. He osoittavat, että "Gambler's Fallacy." Jos järjestelmässä on epäonnistumisprosentti 1 10 000 mailia, voit helposti ajaa 3 000 mailia ilman ongelmaa. Mutta olla robotaxi (ei kuljettaja), tarvitset epäonnistumisprosentti 1 10 000 000 mailia. Ihmisen kuljettaja on silti tilastollisesti turvallisempi kuin FSD v14 kaikkien ajettujen kilometrien kokonaismäärässä.25 Waymo todellisuus Vaikka Tesla juhlii yhtä maakohtaista ajamista, Waymo toimii kaupallisella palvelulla Kaupungeissa, kuten Phoenixissa, San Franciscossa ja Los Angelesissa, Waymo-ajoneuvot ajavat tyhjänä, keräävät maksavia matkustajia ja käsittelevät hätäajoneuvoja, sadetta ja rakentamista päivittäin.8 Tänään Tänään The Stat: Waymon onnettomuusaste on merkittävästi alhaisempi kuin ihmisten kuljettajien alueilla, joilla se toimii (0,7 onnettomuutta miljoonaa mailia kohden verrattuna 4,85 ihmiseen).25 Rajoitus: Waymo on geofenced.Se ei voi vain ajaa Myrtle Beach huomenna.Se tarvitsee karttoja ja validointia. Osa VI: Tulevaisuuden ennusteet ja tie eteenpäin Kuka voittaa Gran Turismin? vastaus riippuu ajasta ja voiton määritelmästä. 1. Lyhyen aikavälin (2026-2028): Waymo hallitsee Robotaxi, Tesla hallitsee ADAS Waymo: He jatkavat kaupunkien mittakaavassa. Niiden yksikkökustannukset laskevat (Gen 6), ja heidän turvallisuuskysymyksensä on todistettu. He omistavat "Uber-ilman kuljettajaa" -markkinoita suurissa tiheissä metroissa. VLM:n (System 2) lisääminen auttaa heitä käsittelemään harvinaisia reuna-asioita, jotka aiemmin pysähtyivät heille. Tesla: FSD v14 tulee uskomattoman "valvotuksi" järjestelmäksi. Se ajaa sinut rannikolta rannikolle, mutta sinun on silti kiinnitettävä huomiota. Hyppääminen "valvomatta" (ohjauspyörän poistaminen) on eksponentiaalisesti vaikeampaa kuin hyppääminen v14:ään. HW4:n laitteistojen rajoitukset voivat estää täyden L5-autonomian, mikä pakottaa odottamaan AI5:tä. 2. Pitkän aikavälin (2029+): lähentyminen "Android" hetki: Nvidian Alpamayo- ja Thor-alustat antavat muille autonvalmistajille mahdollisuuden tarttua. näemme "tuoteautonomiaa", jossa Mercedesilla tai Hyundaiilla on "kohteliaita" kykyjä, jotka ovat samanlaisia kuin Waymo, jota käyttää Nvidia. Jos – ja se on iso jos – Tesla pystyy ratkaisemaan ”perustelun” ongelman käyttämällä massiivista videopalloaan ja lopullista koulutustaan, he voittavat maailmanlaajuisen pelin. Waymo pivot: tämä on täysin spekulaatiota, mutta perustuen Google AI Researchin valtavaan aivovoimaan ja sen nopeaan edistymiseen Gemini-mallisarjassa, on mahdollista, että Google voisi salaa ajaa rinnakkaista ohjelmaa, jolla on pohjimmiltaan erilainen järjestelmäarkkitehtuuri. 3. Villi kortti: Järjestelmä 2 tislaus Tutkimuksen eturintamassa (viitattu 26: ssä) on suurten mallien raskaan, hidas System 2 -ajattelun "hävittäminen" nopeisiin, tehokkaisiin System 1 -verkkoihin. Kuvittele, että opiskelija (järjestelmä 1) oppii professorilta (järjestelmä 2). Professori ajattelee hitaasti ja selittää miksi. Tesla ja Waymo molemmat kilpailevat tämän tekemiseksi. Waymo käyttää VLM: tä opettamaan ajokäytäntöään. Tesla käyttää kuratoituja videoleikkeitä (merkitty auto-labelers) opettamaan loppuun asti verkkoaan. Ennuste: Voittaja on se yritys, joka parhaiten automatisoi tämän "opettaja-opiskelija" -lopun. Tesla on enemmän "opiskelijoita" (autot) ja tietoja. Waymo on parempi "professori" (tarkistettu, perustiedot). Lähde: The Infinite Mile Matka Los Angelesista Myrtle Beachiin oli tekniikan voitto, todistus siitä, kuinka pitkälle hermoverkot ovat tulleet.Mutta etäisyys "toimii 99% ajasta" ja "toimii tarpeeksi hyvin nukkumaan takapenkillä" ei mitata kilometreinä; se mitataan yhdeksässä. Tesla ajaa tätä tietä visiona yleismaailmallisesta, kohtuuhintaisesta autonomiasta, jota tukee laivastonsa mittakaava ja sen "vain näkemys" -panoksen rohkeus. Kun Nvidia demokratisoi auton "aivot" Alpamayo-tyyppisillä työkaluilla, näiden kahden välinen ero voi hämärtyä. Autot oppivat ajattelemaan. He oppivat selittämään itsensä. Ja jossain kameran, laserin ja silikonisäiliön välisessä näkymättömässä kädessä koneessa oleva nero lopulta ottaa pyörän hyväksi. Viittaukset Elon Musk vastaa, kun Tesla-omistaja suorittaa ensimmäisen koskaan täysin autonomisen ajamisen Yhdysvalloissa - UNILAD Tech, pääsy 7. tammikuuta 2026, https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 Tesla FSD onnistuneesti täydentää rantaviivaa ilman interventioita - Teslarati, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.teslarati.com/tesla-fsd-menestyksekkäästi-completes-full-coast-drive-with-zero-interventions/ Self Driving Has Been Solved by NVIDIA?, katsottu 7. tammikuuta 2026, https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg Rakentaa autonomisia ajoneuvoja, jotka ovat syy NVIDIA Alpamayo ..., katsottu 7. tammikuuta 2026, https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Syvä sukellus: Tesla, Waymo ja suuri sensori-keskustelu Epäsuora tutkimus, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate Automaattisen ajamisen utelias pitkä hännä: Se lukee mieltä, mutta pysähtyy liian kaukana lippukoneesta - ResearchGate, käytetty 7. tammikuuta 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 Teslan FSD määrittelee uudelleen autonomisen ajamisen - Veltyx, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving Mikä on ero lähestymistavan välillä Tesla FSD ja Waymo ja mikä on parempi?, katsottu 7. tammikuuta 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ Kyle puhuu Waymon ja Teslan lähestymistapojen edut ja haitat : r/SelfDrivingCars - Reddit, käytetty 7. tammikuuta 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ Demonstrably Safe AI For Autonomous Driving - Waymo, katsottu 7. tammikuuta 2026, https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving Waymo: "Todennettavissa ja turvallinen" itsenäinen ajo AI - EEWorld, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIA julkistaa Alpamayo-perheen avoimen lähdekoodin AI-mallit ja -työkalut turvallisen, järkeilyyn perustuvan autonomisen ajoneuvon kehittämisen nopeuttamiseksi, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development Andrej Karpathy kertoi Dwarkeshille, että AGI on vielä vuosikymmenen päässä. - The Neuron, accessed January 7, 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 by Andrej Karpathy, luettavissa 7. tammikuuta 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk Andrej Karpathy — AGI on vielä vuosikymmen sitten - Dwarkesh Podcast, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy Tesla FSD vs. Waymo Driver - CleanTechnica, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ Uusi Waymo robotaxi tarjoaa parempaa suorituskykyä edullisemmin - Robottiraportti, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ Tapaa 6th-sukupolven Waymo Driver : r/singularity - Reddit, pääsy 7. tammikuuta 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, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: itseohjautuvien tietokoneiden julma todellisuus eBay Electrek, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ Esittelyssä NVIDIA Jetson Thor, Ultimate Platform for Physical AI, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ Kiinan älykkään ajamisen teollisuus: dramaattiset muutokset laskennassa - 36 yritystä, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Who's Leading the Autonomous Vehicle Race? (Market Share Stats) Ebay PatentPC, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats Tesla FSD saavuttaa ensimmäisen täysin itsenäisen Yhdysvaltain rannikon rannikolle: r/singularity - Reddit, käytetty 7. tammikuuta 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ Elon on Waymo: "Ei koskaan todella ollut mahdollisuutta Teslaa vastaan" Waymo Yksityiskohdat AI-turvallisuusstrategia : r/SelfDrivingCars - Reddit, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ Distillation Multi-modal Large Language Models for Autonomous Driving - arXiv, accessed 7 January 2026, https://arxiv.org/html/2501.09757v1 Järjestelmän 2 tislaaminen Järjestelmään 1 - arXiv, saatavilla 7. tammikuuta 2026, https://arxiv.org/html/2407.06023v1 Ashok Elluswamy ”Säätiömalli FSD”, ICCV 2025 esittely 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
