Početkom 2026. godine, Tesla Model 3 putovao je iz Tesla Diner u Los Angelesu u Myrtle Beach, Južna Karolina - udaljenost od 2.732.4 milje. Za dva dana i dvadeset sati, automobil je krenuo kroz međudržavne arterije kontinenta, nosio se s kaotičnim spajanjem urbanih rasprostranjenosti, i priključio se na Superchargers, sve kontrolirano nevidljivom rukom Full Self-Driving (FSD) v14.2.1 To je bio "Kitty Hawk" trenutak za autonomnu vožnju, demonstracija da je intuicija neuronske mreže konačno ovladala protokom otvorenog puta. David Moss David Moss Ipak, na gustom, maglovitom ulicama San Francisca događa se druga vrsta revolucije. Tamo, bijeli Jaguar I-PACE-i koji nose vrteću krunu Waymoove senzorske serije navigiraju u složenim urbanim okruženjima bez ikoga na vozačkom sjedalu. Ovi strojevi djeluju na temeljno drugačijem principu. Oni ne reagiraju samo; oni planiraju. Oni se oslanjaju na namjernu, razumijevanu i provjerenu metodu - potpomognuta senzorskim paketom koji vidi svijet ne samo kao piksele, već kao preciznu geometrijsku mrežu laserskih mjerenja istine. Na jednoj strani stoji Tesla, maverick pobunjenik, kladiti kuću na viziju-samo pristup koji oponaša ljudsku biologiju: oči (kamera) i mozak (nevronske mreže). Na drugoj strani je Waymo, metodološki titan rođen iz Googlea, raspoređivanje flote robotaxi napunjen sa sofisticiranim, skupim rasponom lasera i radara, polako ali sigurno osvaja grad nakon grada. Ovo izvješće je iscrpljujuća suza ove tehnološke utrke za Gran Turismo autonomnog vožnje. Otvorit ćemo neuronske mreže, analizirati fiziku senzora, ispitati silicijsku arhitekturu i analizirati uvid pionira AI-a poput Andrej Karpathyja. Pogledat ćemo dalje od marketinške hype do sirovih inženjerskih izazova koji ostaju. Od "Marcha devet" do rasprave između "brze" intuicije i "sporog" razmatranja, ovo je definitivno duboko uronjenje u tehnologiju autonomnog vožnje sutrašnjice. I. dio: Arhitektura misli Sustav 1 vs. sustav 2: Kognitivni motor Da bismo razumjeli zašto vaš automobil može jednog dana voziti bolje od vas, moramo prvo razumjeti kako Nobelov nagrađivač Daniel Kahneman opisao je ljudsko poznavanje u dva načina: sustav 1 i sustav 2. ti Sustav 1 je brz, automatski i intuitivan.To je dio vašeg mozga koji hvata padajuću čašu prije nego što svjesno shvatite da je skliznula, ili dio koji usmjerava vaš automobil niz poznatu autocestu dok vaš um hoda prema onome što ćete napraviti za večeru. To je dio vašeg mozga koji se uključuje kada pokušavate riješiti složen matematički problem, ili – ključno – kada naiđete na zbunjujuću zonu izgradnje s sukobljenim signalima ruku od radnika i policijskog službenika. Tijekom posljednjeg desetljeća, industrija autonomnih vozila (AV) uglavnom je gradila strojeve sustava 1. Oni obrađuju podatke senzora i zapovijedi za kontrolu ispuštanja u milisekundama na temelju naučjenih uzoraka.Ali nedavni uspjesi u generacijskim AI i velikim jezikovnim modelima (LLM) uveli su mogućnost sustava 2 razmišljanja za automobile - sposobnost da se "razumije" kroz krajnje slučajeve, a ne samo reagira na njih.3 Teslaova neuronska mreža od kraja do kraja: Intuitivni učenik U tradicionalnoj robotici, vožnja je podijeljena na modularne zadatke: percepcija (što vidim?), lokalizacija (gdje sam ja?), planiranje (gdje bih trebao ići?), i kontrola (kako okrenem kotač?). Tesla je to uklonio. FSD v12 i njegov nasljednik v14 uklonili su više od 300.000 linija heurističkog C++ koda, zamjenjujući logiku "na temelju pravila" masivnim neuronskim mrežama obučene na milijunima videoklipova.5 Kamere u model ulaze u sirovi video, a model izlaže upravljačke i pedalne zapovijedi izravno. Tehnička arhitektura FSD v14 izgrađena je na temelju masivnog unosa podataka i neuralnog prikazivanja. koristi "Okupna mreža" koja uzima 2D video feeds iz osam kamera i rekonstruira 3D volumetričnu reprezentaciju svijeta u realnom vremenu.7 Ovo nije jednostavna lista detekcije objekata; to je prostorno razumijevanje "prometnog prostora" u odnosu na "preprepreku". Briljantnost ovog pristupa je njegova skalabilnost. Budući da uči iz sirovog videa, ne zahtijeva karte visoke definicije (HD). Ne treba znati točne GPS koordinate linije staze kako bi znala da ne bi trebala prijeći. Jednostavno gleda na cestu i "intuiše" stazu, baš kao što to čini ljudski vozač na nepoznatoj cestovnoj cesti. To omogućuje Tesli da raspoređuje FSD bilo gdje, od kaotičnih ulica Mumbaija do snježnih prolaza Norveške, bez tima za prethodno mapiranje.8 Međutim, "Sustav 1" priroda učenja od kraja do kraja je također njegova Achillesova peta. To je vjerojatnost, a ne deterministički. To oponaša ljudsko ponašanje - uključujući, ponekad, ljudske pogreške. donijela je odluku, čineći debugiranje i validaciju sigurnosti noćnom morom statističkih vjerojatnosti, a ne provjerljivom logikom.9 To je sustav korelacije, a ne nužno uzrokovanja. Zašto Ashok Elluswamy, potpredsjednik tvrtke Tesla Autopilot Software, dao je "Building Foundational Models for Robotics at Tesla" na Međunarodnoj konferenciji o računalnoj viziji (ICCV) u listopadu 2025. godine. ovaj tehnološki razgovor, dao nam je uvid u poboljšanja "Sistema 2" tvrtke Tesla FSD kako bi se pomoglo u tumačenju i sigurnosti kroz "vezu misli i provjeru procesa", a temeljni model predviđa mnoge tumačive izlaze. 3D okupacija i protok Predmeti kao što su vozila, pješaci, biciklisti itd. Prometna kontrola Cestovne granice, staze i semantika Ograničenja brzine i drugi atributi ceste Odluke izražene kao jednostavan jezik Waymo's Hybrid Architecture: Deliberative Profesor Iako koriste duboko učenje jako za percepciju i predviđanje, njihovi slojevi planiranja i kontrole povijesno su bili strukturiraniji, oslanjajući se na modularnu cijev koja omogućuje stroge sigurnosne garancije. Međutim, Waymo ne ignorira revoluciju umjetne inteligencije.U svojim najnovijim vozačima šeste generacije, izričito su integrirali komponentu "System 2".Ukoristili su model Vision-Language-Action (VLA) - tip multimodalne umjetne inteligencije koja može obrađivati vizualne podatke i "razumjeti" o njemu koristeći jezične mogućnosti. Waymoova arhitektura dijeli razliku: FAST SYSTEM (SYSTEM 1): Encoder za fuziju senzora koji reagira u milisekundama na automobile koji se uklanjaju ili pješake koji izlaze iz ograničenja.To rješava 99% vožnje koja je rutina.Ovaj sloj spaja kameru, LiDAR i radarske ulaze u koherentni vektor svjetske države.10 Slow System (Sistem 2): Vozni VLM (Visual Language Model) osposobljen na sposobnostima Geminija. Ovaj sustav se bavi složenim, semantičkim razmatranjem. Na primjer, ako Waymo vozilo naiđe na gorući automobil na cesti, "brzi" sustav može samo vidjeti prepreku. "spor" VLM razumije "paljbu", "opasnost" i "nepovoljno osoblje" i može razmotriti da ne bi trebalo samo zaustaviti, već možda izvršiti U-zavrat ili slijediti nestandardne signale policijskog službenika.10 To je provjerljivo – inženjeri mogu provjeriti “razumni trag” VLM-a kako bi vidjeli zašto je odlučio ignorirati zeleno svjetlo (možda zato što ga je policijski službenik vrijeđao da ga zaustavi).11 Ova “objašnjivost” ključan je zahtjev za regulatore i sigurnosne revizore koji su neugodni zbog “crne kutije” prirode čistih mreža od kraja do kraja. Za razliku od skalabilnog pristupa Tesle, ovisnost tvrtke Waymo o centraliziranom, visokoučinkovitom kartiranju i povezivosti pokazala se ranjivostima tijekom velikog prekida napajanja u San Franciscu krajem 2025. godine. Kada su veliki dijelovi grada izgubili napajanje, nekoliko Waymo vozila naglo je stagniralo, blokirajući raskrižja i stvarajući lokaliziranu mrežnicu. Incident je istaknuo krhkost sustava ovisnog o stalnoj komunikaciji i unaprijed validiranim operativnim domenama. Dok su vozila konačno obnovljena bez incidenta, događaj je služio kao snažno podsjećanje da je čak i najdeliberativnija "System 2" arhitektura osjetljiva na neuspjehe u temeljnoj fizičkoj infrastrukturi, izazov manje akutan za Teslaove Nvidia Alpamayo: demokratizirati mozak Do nedavno, samo su Waymo i Tesla imali resurse za izgradnju tih masivnih svjetskih modela. Uđite u Nvidia.U početku 2026. godine, Nvidia je predstavila Alpamayo, model razmatranja otvorenog koda "System 2" za autonomna vozila.4 Alpamayo uvodi "Chain-of-Thought" (CoT) razmatranje na šire automobilsko tržište.U tradicionalnoj AI, model vidi sliku i izlazi "Construction Zone". .3 "Vidim narančaste kutije koje blokiraju desnu traku.Tamo je radnik koji drži znak.Znak kaže 'Slow'.Radnik se kreće lijevo.Stoga, moram se spojiti s lijeve strane i smanjiti brzinu." Ovaj unutarnji monolog omogućuje sustavu da se nosi s "Dugim repom" događaja vožnje - onim rijetkim, bizarnim događajima koji se događaju jednom svakih milijun milja. Razbijanjem problema na logičke korake, Alpamayo smanjuje vjerojatnost katastrofalnih halucinacija. The Insight from Andrej Karpathy: The "March of Nines" Bivši direktor AI-a u Tesli i osnivač OpenAI-a, pruža ključni intelektualni okvir za razumijevanje ove bitke. Andrej Karpathy, Andrej Karpat, Dobili samovozeći demo za rad 90% vremena je lako. Potrebno je vikend kodiranja. Dobili ga na 99% traje godinu dana. Dobili ga na 99.9% traje pet godina. Da biste uklonili volan, trebate otprilike "šest devetina" pouzdanosti (99.9999%), što znači da sustav ne uspije samo jednom svakih nekoliko milijuna milja. Karpathy tvrdi da su trenutni modeli "Sistema 1" (kao i rane verzije FSD-a) u osnovi "sušenje nadzora kroz slamu".14 Oni se oslanjaju na Reinforcement Learning (RL) gdje je jedina povratna informacija razdvajanje. On sugerira da prava autonomija zahtijeva rješavanje "kognitivnih deficita" trenutne AI. Današnji modeli su poput "impresivnih autocomplete" motora - oni predviđaju sljedeći token (ili kut upravljanja) na temelju statističke vjerojatnosti. Lopta koja ulazi u ulicu je opasna; ona samo zna da u svojim podacima o vježbanju, " lopta" obično jednaka je "brzini". Zašto Oči na cesti - rat senzora Velika rasprava: Vizija vs. spajanje Ako je arhitektura mozak, senzori su oči.I ovdje je razlika između Tesle i Wayma najvidljivija – doslovno. Tablica 1: Usporedba senzora Suite 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." Osnovni senzori 8 Vanjske kamere 13 kamera, 4 LiDAR, 6 radara, zvučni prijemnici Duboka percepcija Inferred (AI estimation via Occupancy Nets) Vrijeme leta (LiDAR Time-of-Flight) Mapa pouzdanosti Nizak (Standard Nav Mape) High (HD Centimeter-Level Mape) Zemljevid visoke visine Cijena (na primjer) < $500 per vehicle > $10,000+ (Znatno smanjenje od Gen 5) Estetika Nevidljivo (integrirano u tijelo) Visible (Krov "Dome" + periferije) Teorija "Ljudi voze očima, a i automobili bi trebali." "Nadljudska sigurnost zahtijeva nadljudske osjećaje." Tesla: kamere Purist Teslaova filozofija, koju je pokrenuo Elon Musk, utemeljena je na prvim načelima: cijeli cestovni sustav dizajniran je za biološke neuronske mreže (mozak) i optičke senzore (oči). Tesla je uklonio radar (6) i ultrazvučne senzore (2) iz svojih vozila, oslanjajući se isključivo na Tesla Vision (1,3,4,5). Prednosti: To je nevjerojatno jeftin i skalabilan. Svaki Tesla Model 3 i Y roll off linije je potencijalni prikupljač podataka i robotaxi. Na krovu nema krhkih rotacijskih lasera. Kamere su pasivni senzori. ne mogu "vidjeti" udaljenost; moraju je procijeniti, baš kao što to čini čovjek s zatvorenim okom (procjena monokularne dubine). Oni su također zaslijepljeni istim stvarima kao i slijepi ljudi: izravni sunčev sjaj, jaka kiša, debela magla i tama.8 Da bi se to nadoknadilo, Tesla u svom softveru koristi masivne "okupacijske mreže". Te mreže uzimaju video feeds i izgrađuju 3D volumetrični model svijeta u stvarnom vremenu, učinkovito stvarajući "virtualni LiDAR" točkovni oblak iz videa.7 To je zapanjujući uspjeh softverskog inženjeringa, ali to ostaje procjena. Ako AI pogrešno tumači bijeli kamion protiv svijetlog neba (kao što se dogodilo u ranim nesrećama Autopilota), on "vidi" prazan prostor. Waymo: The All-Seeing Fusion (Svijet za sve) Waymo vjeruje da je za nadmašivanje ljudske sigurnosti potrebna nadljudska percepcija. Ljudi postaju umorni, odvraćeni i imaju ograničenu noćnu viziju. Waymo's 6th Generation Driver stack je čudo integracije senzora.17 LiDAR (Light Detection and Ranging): Slikuje svijet u milijunima laserskih točaka, pružajući točna mjerenja udaljenosti točna do centimetra, bez obzira na uvjete osvjetljenja. Koristi laserske impulse (na valnim dužinama 905nm ili 1550nm) za mjerenje Vrijeme leta. Radi u crnoj boji. Rezanje kroz bljesak. Ne može se prevariti fotografijom tunela naslikanog na zidu. Radar: Waymo koristi napredni radar za slikanje koji vidi kroz maglu, kišu i snijeg.Važno je da radar mjeri brzinu odmah koristeći Dopplerov učinak. Kamere: Waymo koristi 13 kamera (od 29 u Gen 5) za čitanje prometnih svjetala, znakova i svjetala za kočenje (boja i semantika).17 Audio Receivers: A dedicated array of microphones allows the car to "hear" sirens, horns, and even the direction of approaching emergency vehicles.17 Šesta generacija paketa je optimizirana za troškove, smanjujući broj senzora uz povećanje dometa i rezolucije. Ova "fuzijska fuzijska senzor" stvara redundantnu sigurnosnu mrežu. Ako je kamera zaslijepljena suncem, LiDAR i dalje vidi automobil ispred sebe. Ako je LiDAR zbunjen teškom kišom (što može raspršiti laserske zrake), radar vidi kroz njega.19 Fizička rasprava: Signal-to-Noise The debate often boils down to the "Signal-to-Noise" ratio. LiDAR pruža visoke signalne, niske zvučne prikaze geometrije. To vam govori točno gdje je tlo i gdje je prepreka. "priors" ( pretpostavke) potrebne za obradu su niske. Cameras provide massive amounts of data (color, texture, text) but are "noisy" regarding geometry. The AI has to do heavy lifting to figure out that a flat pattern on the back of a truck isn't a 3D object, or that a puddle isn't a sinkhole. Tesla se kladi na to da će računanje (AI) na kraju postati dovoljno dobro da savršeno riješi buku kamere. Waymo kladi na to da je posjedovanje podataka "zemaljske istine" iz LiDAR-a prekratak sigurnosti koji se ne može zaobići samo softverom. Treći dio: Srce (Silicon) – The Compute Bottleneck Premještanje na "System 2" razmatranje i end-to-end neuronske mreže zahtijeva masivnu računalnu snagu na brodu. Budući da nema javno dostupnih informacija o Waymo-ovom računalnom hardveru, slobodno dodajte u komentare ili me direktno ping. Tesla AI4: igra učinkovitosti Trenutačni hardver, HW4 (AI4), je prilagođen računalo za zaključivanje izrađeno na Samsungovom 7nm procesu.20 Specifikacije: Procijenjeno 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) s INT8 preciznošću. Architecture: Optimized for processing video streams from 8 cameras. It features specialized Neural Processing Units (NPUs) and a redundant dual-SoC design. The Bottleneck: Istraživanja sugeriraju da Teslaovo ograničenje nije samo sirova brzina, već i prostornina memorije. Procesiranje video zapisa visoke rezolucije i pokretanje masivnih Transformera (kao što je model V14) zahtijeva premještanje ogromnih količina podataka u i iz memorije čipa. AI4 koristi GDDR6 memoriju (kao što je gaming PC) kako bi postigao ~384 GB/s prostornine.20 This bandwidth limitation is critical. Large "System 2" models (VLMs) require massive memory throughput to hold their "context window" (the history of what just happened). Tesla's vision-only approach ingests massive amounts of raw video data, which saturates the memory bus. Elon Musk has stated that the next-generation chip, AI5, will have 5x the memory bandwidth and 10x the compute. However, AI5 is not due until late 2026 or 2027. This puts Tesla in a precarious position: FSD v14 is pushing the limits of current HW4 hardware. Can they fit a "reasoning" agent (System 2) onto the current cars? It is a tight squeeze, forcing them to rely on efficient "distilled" models rather than full VLMs.20 Nvidia Thor: The Sledgehammer Dok Tesla gradi prilagođene čipove, Nvidia gradi platformu "Thor" za ostatak industrije. Specifikacije: Do 2000 TFLOPS (koristeći preciznost FP4).20 Architecture: Built on the TSMC 4N process (a custom 5nm-class node). It integrates the CPU, GPU, and control systems into one SoC (System on Chip) based on the Blackwell architecture. Prednost: Thor je izrađen izričito za Transformer modele i velike jezične modele (LLM) koji pokreću "System 2" razmatranje. Ima sirov temelj za vođenje modela kao što je Alpamayo uz ostatak softvera automobila. Podržava nativnu FP4 (4-bitnu plutajuću točku) kvantifikaciju, što mu omogućuje vođenje masivnih modela s manjim utjecajem na memoriju.21 Tablica 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 računanje ~ 150 topova (INT8) ~ 2 000 TFLOPS (FP4) Procesni čvor Samsung 7nm uređaji TSMC 4N (5nm klase) Vrsta sjećanja Gddr6 Sljedeći članakLPDDR5X Memorijska širina 384 GB / s ~273 GB/s (po čipu) Primarna uporaba Vizija Inference VLM / LLM Razumijevanje + Vizija Posvojitelji Tesla Mercedes, Zeekr, Lucid i BYD Uviđaj: Vertikalna integracija Tesle omogućila im je da vode rano, ali Nvidia je masivni R & D skala u podatkovnom centru je trickling do automobila. Thor je monster čip koji bi mogao omogućiti konkurentima da "skok" Tesla stariji HW4 silicija u smislu sirove sposobnosti razmatranja, pod uvjetom da mogu napisati softver za korištenje. Četvrti dio: gorivo za podatke – kvaliteta vs. količina I u utrci za autonomijom, dvije tvrtke konzumiraju vrlo različite prehrane. Tesla: Ocean podataka Tesla ima flotu od više od 5 milijuna vozila na cesti. značajan dio tih vozila vozi FSD (Supervised) ili djeluje u "Stanovnom načinu". Shadow Mode: Čak i kada čovjek vozi, Tesla računalo radi u pozadini, praveći predviđanja.Ako računalo predviđa "okrenuti lijevo" i čovjek ide ravno, sustav označava tu divergenciju i učita podatke na Teslinim poslužiteljima.5 To im omogućuje da uhvate "dugi rep" čudnih događaja - madraca na autocesti, konja i buggija, blizzards u Sjevernoj Dakoti - koje manja flota nikada ne bi mogla vidjeti. V14 skok: Uz FSD v14, Tesla je povećao svoje parametre obuke za 10x.22 Oni treniraju na masivnim skupinama Nvidia H200s (i uskoro vlastiti Dojo superračunalo), pokušavajući "bruto snagu" rješenje kroz čiste količine iskustva. Waymo: Kurirana knjižnica Waymo’s fleet is tiny by comparison - thousands of vehicles, not millions. They have accumulated roughly 100 million autonomous miles.10 However, Waymo argues that their data is of infinitely higher quality. Značke visoke vjerodostojnosti: Budući da Waymo automobili koriste LiDAR, njihovi podaci o vježbanju dolaze s savršenom dubinom "zemaljske istine". Simulation: Waymo relies heavily on simulation (Carcraft). They take real-world encounters and fuzz them into millions of variations in a virtual world, training their system on billions of miles that are physically accurate.10 simulated Closed Loop Feedback: Waymoov sustav uči iz vlastite vožnje. Koristi model "Kritic" kako bi procijenio vlastite performanse i zabilježio suboptimalno ponašanje za prekvalifikaciju. The Insight: Tesla igra igru širine; vidjeli su sve osim s "šumnim" vizualnim podacima. Waymo igra igru dubine; vidjeli su manje, ali s "savršenom" preciznošću senzora i simuliraju ostatak. Tesla vjeruje da "kvantiteta ima svoj kvalitetu". Waymo vjeruje da se "smeće u, smeće izvan" odnosi na osposobljavanje AI-a, a da su podaci koji se koriste samo za kamere u osnovi "smeće" u usporedbi s LiDAR-ovim podacima. 5. dio: Nedavni razvoj i provjera stvarnosti The Coast-to-Coast Drive: A New Benchmark In early 2026, the debate shifted from theoretical to practical. A Tesla owner, David Moss, documented a zero-intervention drive from Los Angeles to Myrtle Beach using FSD v14.2. The journey took 2 days and 20 hours. The car handled charging stops, highway interchanges, and city traffic without a single "disengagement" (human takeover).1 Ovaj je uspjeh važan iz nekoliko razloga: Općenitost: Dokazuje da se model od kraja do kraja generalizira na državnim linijama, različitim cestovnim oznakama i različitim vremenskim uvjetima. Pouzdanost: Dok je jedan pogon statistički beznačajan ( "velikost uzorka od jednog"), činjenica da je to moguće sugerira MTBF (Mean Time Between Failures) FSD-a poboljšan je redovima veličine od v12. Validacija zajednice: pogon je praćen putem baze podataka Whole Mars FSD, dodajući sloj provjere koji često nedostaje iz proizvođačkih tvrdnji.24 Osim toga, osobno sam čuo nekoliko anekdotskih priča o uspjehu Tesle FSD v14 iz moje vlastite mreže tijekom sezone odmora 2025.-2026. Moji prijatelji su završili povratna putovanja od kraja do kraja iz San Francisca u LA i Bay Area do jezera Tahoe (skijališta) bez ikakve ljudske intervencije. Oni vjeruju da je to značajno poboljšanje od V13 i tvrde da V14 može voziti kao i tipičan ljudski vozač. Međutim, kritičari ostaju skeptični. Oni ukazuju na "Gamblerovu laž." Ako sustav ima stopu neuspjeha od 1 na 10.000 milja, možete lako voziti 3000 milja bez problema. Ali da biste bili robotaxi (bez vozača), trebate stopu neuspjeha od 1 na 10.000.000 milja. Waymo stvarnost Dok Tesla slavi jedinstvenu prekograničnu vožnju, Waymo upravlja komercijalnom uslugom U gradovima kao što su Phoenix, San Francisco i Los Angeles, Waymo vozila voze prazno, uzimaju putnike koji plaćaju i svakodnevno se bave hitnim vozilima, kišom i gradnjom.8 danas danas Waymo ima znatno nižu stopu nesreća od ljudskih vozača u područjima u kojima posluje (0,7 nesreća na milijun milja u usporedbi s 4,85 za ljude).25 The Constraint: Waymo je geofenced.To ne može samo voziti do Myrtle Beach sutra.To treba karte i validaciju. VI. dio: Predviđanja za budućnost i put prema naprijed Odgovor ovisi o vremenskoj liniji i definiciji pobjede. Kratkoročno razdoblje (2026-2028): Waymo dominira robotima, Tesla dominira ADAS-om Waymo: Nastavit će razmjenjivati grad po grad. Njihovi troškovi jedinice padaju (Gen 6), a njihov sigurnosni slučaj je dokazan. Oni će posjedovati tržište "Uber-bez vozača" u glavnim gustom metrom. Dodavanje VLM-a (System 2) pomoći će im u rješavanju rijetkih slučajeva na rubu koji su ih prethodno zaustavili. Tesla: FSD v14 će postati nevjerojatan "nadzirani" sustav. On će vas voziti od obale do obale, ali i dalje ćete morati obratiti pozornost. Skok na "Neznanstveno" (uklanjanje upravljačkog kotača) je eksponencijalno teži od skoka na v14. Dugoročno razdoblje (2029+): Konvergencija Vidjet ćemo "komodiziranu autonomiju" gdje Mercedes ili Hyundai ima "razumljive" sposobnosti slične Waymu, pohranjene od Nvidie. Ako – i to je velika ako – Tesla može riješiti “razumljivi” problem koristeći svoju ogromnu video flotu i trening od kraja do kraja, oni pobjeđuju globalnu igru. Waymo pivot: ovo je u potpunosti spekulativno, ali na temelju ogromne moć mozga Google AI Research i njegovog brzog napretka u Gemini suite multi-modalnih modela, postoji mogućnost da Google može tajno pokrenuti paralelni program s fundamentalno različitom arhitekturom sustava. Wild Card: Destilacija sustava 2 Vrhunsko istraživanje (referirano u 26.) uključuje "destilaciju" teškog, sporog razmatranja sustava 2 velikih modela u brze, učinkovite mreže sustava 1. Zamislite da student (Sustav 1) uči od profesora (Sustav 2).Profesor razmišlja polako i objašnjava zašto. Tesla i Waymo utrkuju kako bi to učinili. Waymo koristi svoj VLM kako bi naučio svoju politiku vožnje. Tesla koristi svoje kurirane video klipe (označene auto-labelers) kako bi naučio svoju mrežu od kraja do kraja. Predviđanje: Pobjednik će biti tvrtka koja najbolje automatizira ovaj krug "učitelj-učenik".Tesla ima više "učitelja" (automobila) i podataka.Waymo ima boljeg "profesora" (verificirani, podaci temeljne istine). Tagovi: beskonačna milja Putovanje iz Los Angelesa do Myrtle Beacha bio je trijumf inženjeringa, svjedočanstvo o tome koliko su neuronske mreže došle.Ali udaljenost između "radi 99% vremena" i "djeluje dovoljno dobro da spava na stražnjem sjedalu" nije mjerena u miljima; mjeri se u devet. Tesla sprintuje na ovaj put s vizijom univerzalne, pristupačne autonomije, potaknuta čistim razmjerom svoje flote i hrabrostom svoje "samo vizijske" stave. As Nvidia democratizes the "brain" of the car with tools like Alpamayo, the distinction between the two may blur. Cars will learn to reason. They will learn to explain themselves. And somewhere in the invisible handshake between a camera, a laser, and a silicon chip, the genie in the machine will finally take the wheel for good. And it is a win of grand proportion for transportation. referenciji Elon Musk odgovara nakon što je vlasnik Tesle dovršio prvi potpuno autonomni pogon diljem Amerike - UNILAD Tech, pristupljen 7. siječnja 2026. godine, https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 Tesla FSD uspješno završava punu vožnju od obale do obale s nultim intervencijama - Teslarati, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.teslarati.com/tesla-fsd-uspješno-completes-full-coast-drive-with-zero-interventions/ Self Driving Has Been Solved by NVIDIA?, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg Izgradnja autonomnih vozila koji Razlog s NVIDIA Alpamayo ..., pristupljeno 7. siječnja 2026, https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Deep Dive: Tesla, Waymo i velika senzorska rasprava o kontradiktornim istraživanjima, pristupljeno 7. siječnja 2026. https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate Zanimljiv dugi rep automatiziranog vožnje: čita umove, ali se zaustavlja predaleko od strojnice za kartice - ResearchGate, pristupljen 7. siječnja 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, accessed January 7, 2026, https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving Koja je razlika u pristupu između Tesle FSD i Wayma i koja je bolja?, pristupljeno 7. siječnja 2026. https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ Kyle govori o prednostima i nedostacima Waymo i Tesla pristupa : r/SelfDrivingCars - Reddit, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ Demonstrativno sigurna AI za autonomnu vožnju - Waymo, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving Waymo: "Vjerojatna i sigurna" autonomna vozna inteligencija - EEWorld, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIA Announces Alpamayo Family of Open-Source AI Models and Tools to Accelerate Safe, Reasoning-Based Autonomous Vehicle Development, accessed January 7, 2026, https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development Andrej Karpathy rekao je Dwarkesh da je AGI još uvijek desetljeće daleko. - The Neuron, pristupio 7. siječnja 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, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk Andrej Karpathy — AGI je još uvijek desetljeće daleko - Dwarkesh Podcast, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy Problemi pod površinom s Tesla FSD vs. Waymo Driver - CleanTechnica, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ Novi Waymo robotaxi nudi bolje performanse po nižim troškovima - The Robot Report, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ Upoznajte 6th-gen Waymo Driver : r/singularity - Reddit, pristupio 7. siječnja 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, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: brutalna stvarnost samovozećih računala eBay Electrek, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ Uvođenje NVIDIA Jetson Thor, krajnje platforme za fizičku inteligenciju, pristupljeno 7. siječnja 2026. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ Kina Inteligentna industrija vožnje: Dramatične promjene u računalnoj snazi - 36 poduzeća, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Tko vodi utrku za autonomna vozila? (Statici o tržišnom udjelu) Ebay PatentPC, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats Tesla FSD postigao prvi potpuno autonomni US Coast-to-Coast Drive : r/singularity - Reddit, pristupio 7. siječnja 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ Elon na Waymo: "Nikad stvarno nije imao šansu protiv Tesle" Waymo Detalji AI Strategija sigurnosti : r/SelfDrivingCars - Reddit, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ Distilling Multi-modal Large Language Models for Autonomous Driving - arXiv, accessed 7. siječnja 2026, https://arxiv.org/html/2501.09757v1 Distiliranje sustava 2 u sustav 1 - arXiv, pristupljeno 7. siječnja 2026, https://arxiv.org/html/2407.06023v1 Ashok Elluswamy “Foundation model for FSD”, ICCV 2025 presentation 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
