2026年初頭、テスラ・モデル3はロサンゼルスのテスラ・ディナーからサウスカロライナ州ミルトル・ビーチ(Myrtle Beach)へと旅立った。 彼はブレーキをタップしなかった2日20時間、車は大陸の州間動脈を航行し、都市の広がりの混沌とした合併を処理し、スーパーチャージャーにドッキングし、すべては完全自動運転(FSD)v14.2.1の目に見えない手によって制御された。自動運転のための「Kitty Hawk」の瞬間、ニューラルネットワークの直感がついにオープンロードの流れをマスターしたことを示した。 デヴィッド・モス デヴィッド・モス それでも、サンフランシスコの密集した霧に満ちた通りでは、異なる種類の革命が起こっています。そこでは、Waymoのセンサースイートの回転冠を担うホワイトジャガーI-PACEsは、運転席に誰もいない複雑な都市環境を航行しています。これらのマシンは根本的に異なる原則に基づいて動作しています。彼らは反応するだけでなく、計画しています。彼らは、レーザーで測定された真実の正確な地理的グリッドとして世界を観るセンサースイートによってサポートされています。 一方には、マベリックの反乱者であるテスラが、人間の生物学(カメラ)と脳(ニューラルネットワーク)を模するビジョンだけのアプローチに家を賭けている。他方には、Googleから生まれた方法論的な巨人であるウェイモが、レーザーとレーダーの複雑で高価な配列を搭載したロボタクシーの艦隊を展開し、ゆっくりとしかし確実に都市ごとに都市を征服している。 このレポートは、自動運転のグラン・ツーリズムのためのこの技術レースの徹底的な落とし穴です。我々はニューラルネットワークを開き、センサー物理学を分析し、シリコンアーキテクチャを調査し、アンドレイ・カルパティのようなAIの先駆者の洞察を分析します。我々はマーケティングのハイプを超えて、残っている原始的なエンジニアリングの課題に目を向けます。「March of Nines」から「速い」直感と「遅い」推理の間の議論まで、これは明日の自動運転技術への究極の深い潜入です。 第1部:思考の建築 システム1 vs.システム2:認知エンジン なぜあなたの車がいつかあなたより良く運転するのかを理解するには、私たちはまず、どのようにして ノーベル賞受賞者ダニエル・カネマンは、人間の認知を「システム1」と「システム2」という2つのモードで表現した。 あなた システム1は速く、自動的で直感的です.それはあなたが意識的にそれが滑ったことに気づく前に落ちるカップを捕まえるあなたの脳の部分、またはあなたの心が夕食のために何を作るかへ迷いながら、あなたの車をよく知られている高速道路に導く部分です。 システム2は遅く、意図的で論理的であり、複雑な数学問題を解決しようとすると、あるいは将来の結果のシミュレーション、そして意識的な選択を必要とする作業員と警察官からの矛盾する手の信号に遭遇するときに、複雑な数学問題を解決しようとしている脳の部分です。 過去10年間、自動運転車(AV)産業は主にSystem 1機械を構築してきたが、学んだパターンに基づいて、センサーデータと出力制御コマンドをミリ秒で処理しているが、Generative AIとLarge Language Models(LLM)の最近の進歩は、System 2が自動車の考え方を導入した――単にそれに反応するのではなく、エッジケースを通じて「理論」する能力である。 「Tesla's End-to-End Neural Network: The Intuitive Savant」 テスラのFSD v14は「システム1」のアプローチの頂点を表し、「エンド・トゥー・エンド(E2E)」と呼ばれる学習を通じて絶対的な限界にまで押し上げられました。伝統的なロボット技術では、運転はモジュール化されたタスクに分割されていました:感知(私は何を見ますか?)、ローカライゼーション(私はどこにいるのですか?)、計画(私はどこへ行くべきですか?)、および制御(私は車輪をどう変えるのですか?)人間は各ステップのためのC++コードを書きました。 FSD v12 とその後継者 v14 は、300,000 行以上のエウリスティックな C++ コードを削除し、「ルールベースの」論理を数百万のビデオクリップで訓練された巨大なニューラルネットワークに置き換えました.5 カメラはモデルに原始ビデオを供給し、モデルは直接コントロールとペダルコマンドを出します。 FSD v14の技術的アーキテクチャは、大量のデータの吸収とニューラルレンダリングの基礎に基づいて構築されています. It uses "Occupancy Networks" which take 2D video feeds from eight cameras and reconstruct a 3D volumetric representation of the world in real time.7 This is not a simple object detection list; it is a spatial understanding of "drivable space" versus "obstacle." このアプローチの素晴らしさは、スケーラビリティである。原始ビデオから学ぶため、高解像度(HD)マップを必要としません。道路線の正確なGPS座標を知る必要はなく、道路を横切るべきではないことを知る必要があります。それは単に道路を眺めて道を「直視」し、人間のドライバーが未知の田舎の道路で行うようにします。これはテスラが、ムンバイの混沌とした通りからノルウェーの雪の通りまで、事前マッピングチームなしで、どこにでもFSDを展開することを可能にします。8 しかし、「システム1」の学習の本質はアキレスの足にもあるが、それは確率主義であって、決定主義ではない。人間の行動を模する――時には人間の過ちを含む。 デバッグとセキュリティ検証は、検証可能な論理ではなく、統計的確率の悪夢となった。9それは、必ずしも因果関係ではなく、相関関係のシステムである。 なぜ テスラのAutopilot SoftwareのVPであるAshok Elluswamy氏は、2025年10月に開催された国際コンピュータビジョン会議(ICCV)で「テスラのロボティクスのための基礎モデル構築」を発表しました。このテクノロジー講演は、テスラのFSDの「システム2」の改良が「思考チェーンとプロセス検証」を通じて解釈性と安全性の向上に役立つことを示しました。 3D Occupation and Flow(3D占領とフロー) 車両、歩行者、自転車などなどの物体。 交通管制 道路の境界線、線路とセマンティクス 速度制限およびその他の道路属性 単純言語として表現された意思決定 Waymo's Hybrid Architecture: The Deliberative Professor(ウェイモのハイブリッドアーキテクチャー) Waymoは、認識と予測のための深い学習を使用する一方で、計画と制御層は歴史的により構造化されており、厳格な安全保障を可能にするモジュールパイプラインに依存しています。 しかし、WaymoはAI革命を無視していません。最新の第6世代ドライバーでは、「System 2」コンポーネントを明示的に統合しています。Vision-Language-Action(VLA)モデル(言語機能を使用して視覚データとそれについての「理由」を処理できる多様なAIのタイプ)を使用しています。 Waymoのアーキテクチャはその違いを分かち合います: スピードシステム(System 1):自動車がブレーキを切ったり、歩行者がブレーキから降りたりするときにミリ秒で反応するセンサー融合エンコーダで、これは通常の運転の99%を処理します。 スローシステム(システム2):双子座の能力を訓練したドライビングVLM(ビジュアル言語モデル) このシステムは、複雑で意味的な推論に取り組んでいます。例えば、Waymo車が道路上で燃え上がる車に遭遇した場合、「スピード」システムは障害を見るだけかもしれません。「スロー」VLMは「火」、「危険」、「緊急人員」を理解し、「止めるべきではなく、たぶんU回転を実行するか、警察官の非標準的な手の信号に従うべきだと推論できます。 この「Think Fast, Think Slow」アーキテクチャにより、Waymoは、合理的な人間の適応性を持つロボットの信頼性を持つことができます。これは検証可能です - エンジニアは、VLMの「合理的な足跡」を検証して、なぜ緑色のライトを無視することに決めたのか(たぶん、警察官がそれを止めるために揺り動かしていたからです)を見ることができます11 この「説明性」は、純粋なエンド-to-エンドネットワークの「ブラックボックス」の性質に不快な規制当局やセキュリティ監査官にとって重要な要件です。 テスラのスケーラブルなアプローチとは異なり、ウェイモの集中的な、高信頼性のマッピングと接続への依存は、2025年末のサンフランシスコで大規模な停電の際に脆弱性となったことが判明しました。都市の大規模な部分が停電したとき、いくつかのウェイモの車両が急に停滞し、交差点をブロックし、ローカルなグリッドロックを作り出しました。この事件は、絶え間ないコミュニケーションに依存し、事前に検証された運用領域に依存するシステムの脆弱性を強調しました。車両は最終的に事故なしに回復されたが、このイベントは、最も意図的な「システム2」アーキテクチャーさえも Nvidia Alpamayo: 脳の民主化 最近まで、WaymoとTeslaだけがこれらの巨大な世界モデルを構築する資源を持っていた。Nvidiaに入って2026年初頭に、Nvidiaはオープンソースの「System 2」の自動運転車の推論モデルであるAlpamayoを発表しました。 Alpamayoは、より広範な自動車市場に「Chain-of-Thought(CoT)」の推論を導入します。 従来のAIでは、モデルは画像を表示し、「Construction Zone」を出力します。 .3 「私は、オレンジ色のコンが右の線をブロックしているのを見ます. 看板を持っている労働者がいます. 看板は「ゆっくり」と言います. 労働者は左に向かってギャップしています. だから、私は左に合流してスピードを減らさなければなりません。 この内部モノロジーにより、システムは、数百万マイルごとに起こる稀有で奇妙な出来事であるドライブイベントの「Long Tail」を処理できるようになります。問題を論理的なステップに分解することで、Alpamayoは、災害的な幻覚の可能性を減らします。それは、かつてテクノロジーの巨人の独占領域であった「理性化」能力を有効に商品化し、メルセデス・ベンツ、ジャガー・ランドローバー、ルシッドなどの遺産の自動車メーカーに「箱の中の脳」を提供します。 The Insight from Andrej Karpathy: The "March of Nines" (アンドレイ・カルパティ) テスラの元AIディレクターでありOpenAIの創設メンバーで、この戦いを理解するための重要な知的枠組みを提供している。 Andrej Karpathy, アンドレイ・カルパティ 自動運転デモを90%の時間で動作させるのは簡単です。 コード化の週末がかかります。 99%に達するには1年かかります。 99.9%に達するには5年かかります。 ルーターを削除するには、信頼性の「六九」(999999%)が必要です、つまりシステムは数百万マイルごとに一度しか失敗しません。 Karpathy は、現在の「System 1」モデル(初期の FSD バージョンと同様)が本質的に「を通して監督を吸う」と主張している14 彼らは、唯一のフィードバックが解散である Reinforcement Learning (RL) に依存している。 彼は、真の自律性は現在のAIの「認知赤字」を解決する必要があると示唆している。今日のモデルは「印象的な自動完成」エンジンのようなもので、統計的確率に基づいて次のトークン(または指向角度)を予測する。 道路に転がるボールは危険であるが、訓練データでは「ボール」は通常「ブレーキ」に等しいことを知っている。 なぜ タイトル:Eyes on the Road: The Sensor War The Great Schism: Vision vs. Fusion トップページ アーキテクチャが脳であるならば、センサーが目であるが、ここでテスラとウェイモの違いが最も顕著である――文字通り――それは物理学、経済学、哲学に根ざした議論である。 テーブル1:Sensor Suiteの比較 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." 主なセンサー 8 外部カメラ 13 カメラ、4 LiDAR、6 レーダー、オーディオ受信機 深い感覚 Inferred (AI Estimation via Occupancy Nets) フライトタイム(LiDAR Time-of-Flight) 信頼度マップ Low (Standard Nav Maps) High(HDセンチメートルレベルマップ) コスト(エスト) 車ごとに500ドル > $10,000+ (Generation 5からの大幅な削減) エステティック 目に見えない(身体に組み込まれている) Visible (Roof "Dome" + Peripherals) 理論 「人間は目で運転するが、車もそうすべきだ」 「超人間の安全は超人間の感覚を必要とする」 テスラ:Camera Purist エロン・マスクが推進したテスラの哲学は、最初の原則に根ざしています:道路システム全体は生物学的神経網(脳)と光学的センサー(目)のために設計されました。 テスラはレーダー(6)と超音波センサー(2)を車両から除去し、テスラ・ビジョン(1.3.4,5)に完全に依存した。 利点:それは信じられないほど安価でスケーラブルです。ラインから流れるすべてのテスラモデル3とYは潜在的なデータ収集機とロボタクシーです。屋上に脆弱な回転レーザーはありません。センサースイートのコストはバッテリーに比べて軽微です。 マイナス:カメラは被動的なセンサーである. 彼らは距離を「見る」ことができない. 彼らはそれを推定しなければならない, 人間が一つの目を閉じているように (単眼深度の推定) 彼らはまた、盲人と同じものによって盲目です: 直接の太陽の輝き, 激しい雨, 厚い霧, 暗闇.8 これを補償するために、テスラはそのソフトウェアで巨大な「占領ネットワーク」を使用しています。これらのネットワークはビデオフィードをとり、世界のリアルタイム3Dボリュームモデルを構築し、効果的にビデオから「仮想LIDAR」ポイントクラウドを作成します。7 これはソフトウェアエンジニアリングの素晴らしい業績ですが、それは推定のままです。AIが白いトラックを明るい空に誤解する場合(初期のAutopilotの墜落時のように)、それは空の空間を「見る」のです。システムは文脈に基づいて「幻覚」しなければなりません。 Waymo: The All-Seeing Fusion シングル ウェイモは、人間の安全を超えるためには、超人間の感覚が必要であると信じています。人間は疲れ、分散し、夜間の視力が制限されています。 Waymoの第6世代ドライバースタックはセンサー統合の奇跡です。 LiDAR (Light Detection and Ranging): 光検出およびランキング): 光の条件に関係なく、センチメートルに正確な距離測定を提供し、数百万のレーザーポイントで世界を塗り、レーザーパルス(905nmまたは1550nm波長)を使用してフライトタイムを測定します。 ピッチブラックで動作します。 光を通してカットします。 壁に塗られたトンネルの写真で騙されません。 レーダー:Waymoは、霧、雨、雪を通して見える高度なイメージレーダーを使用しています。重要なことは、レーダーはドップレー効果を使用して瞬時に速度を測定します。カメラは、前方の車が硬くブレーキしていることを計算するためにいくつかのフレームを必要とします。 カメラ:Waymoは13台のカメラ(Genes 5の29台から下がり)を使用して、トラフィックライト、シグナル、ブレーキライト(色とセマンティクス)を読み取ります。 オーディオ受信機:専用のマイクロフォンは、車がシレン、角、そして緊急車両が近づく方向さえ「聞こえる」ことを可能にします。 6世代スイートはコストに最適化され、センサーの数を減らし、範囲と解像度を高めます。この「センサーの合併」は、余分な安全網を作り出します。カメラが太陽に覆われている場合、LiDARはまだ前にある車を見ることができます。 The Physics of the Debate: Signal-to-Noise シグナル・トゥ・ノイズ この議論はしばしば「信号対騒音」の比率に下がります。 LiDAR は、高信号、低騒音の地理的表示を提供します. それは、地面がどこにあり、障害物がどこにあるかを正確に伝えます. 処理するために必要な「前提」(仮定)は低いです. カメラは膨大な量のデータ(色、テクスチャ、テキスト)を提供しますが、ジオメトリーに関して「騒がしい」です。AIはトラックの背面の平らなパターンが3Dオブジェクトではないか、またはパッドルがシンクホールではないことを把握するために重いリフトをしなければなりません。 テスラは、コンピュータ(AI)が最終的にカメラの騒音を完璧に解決するのに十分に良いようになることを賭けています。Waymoは、LiDARからの「地上の真実」データを持つことは、ソフトウェアだけで回避できないセキュリティへのショートカットです。 Part III: The Heart(シリコン) - The Compute Bottleneck ソフトウェアは、それが実行しているチップと同じくらい良いだけです。「システム2」の推論とエンド-to-エンドのニューラルネットワークへの移行は、機内コンピューティングパワーの巨大化を必要とします。 Waymoのコンピューティングハードウェアに関する公開情報がないので、コメントに追加したり、直接私にピングしたりしてください。 「Tesla AI4: The Efficiency Play」 テスラは現在のハードウェア、HW4(AI4)は、サムスン7nmプロセスに基づくカスタマイズされた推論コンピュータです。 スペック: INT8 精度で 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) を推定します。 アーキテクチャ: 8 カメラからビデオストリームを処理するのに最適化され、専門のニューラル・プロセッサ・ユニット(NPU)と過剰なダブル・ソーC・デザインを備えています。 The Bottleneck: Research suggests Tesla's constraint is not only raw speed, but memory bandwidth. High-resolution video processing and running massive Transformers (like the V14 model) requires moving huge amounts of data into and out of the chip's memory. AI4 uses GDDR6 memory (like a gaming PC) to ~384 GB/s bandwidth. AI4は、ビデオを高解像度で処理し、巨大なトランスフォーマー(V14モデルのように)を実行するために、チップのメモリから膨大な量のデータを移動する必要があります。 この帯域幅の制限は重要です。大規模な「システム2」モデル(VLMs)は、彼らの「コンテキストウィンドウ」(ちょうど起こったことの歴史)を保持するために巨大なメモリパスポートを必要とします。テスラのビジョンだけのアプローチは、メモリバスを飽和させる大量のビデオデータを摂取します。エロン・マスクは、次世代のチップ、AI5がメモリ帯域幅の5倍とコンピュータの10倍を持っていると述べています。しかし、AI5は2026年後半または2027年まで必要ではありません。これはテスラを不安定な立場に置く:FSD v14は現在のHW4ハードウェアの限界を押し進めています。 Nvidia Thor: The Sledgehammerのレビュー テスラはカスタマイズされたチップを作っている一方で、Nvidiaは業界の残りの部分のために「Thor」プラットフォームを構築している。 仕様: 最大 2,000 TFLOPS (FP4 精度を使用) アーキテクチャ:TSMC 4Nプロセス(カスタマイズされた5nmクラスノード)に基づいて構築され、Blackwellアーキテクチャに基づく1つのSOC(System on Chip)にCPU、GPU、および制御システムを統合します。 利点:Thorは「System 2」の推論を動かすTransformerモデルとLarge Language Models(LLM)のために明示的に設計されています。Alpamayoのようなモデルと自動車の他のソフトウェアと並行して実行するための原材料を持っています。ネイティブのFP4(4ビット浮動ポイント)量子化をサポートし、メモリの影響が少ない巨大なモデルを実行することができます。21 タイトル: 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 計算 150 トップス(INT8) 2000 TFLOPS(FP4) プロセスノード サムスン 7nm TSMC 4N(5nmクラス) メモリタイプ GDDR6 LPDDR5X メモリ バンドwidth 384 GB/s ~273 GB/s(チップごとに) 主な利用 ビジョンInference VLM / LLM理性 + ビジョン 養子 TESLA メルセデス, Zeekr, Lucid, BYD 洞察:テスラの垂直統合により、彼らは早期にリーダーシップを得ることができたが、データセンターにおけるNvidiaの大規模なR&Dスケールは、自動車にまで下がっている。Thorは、競争相手が原理能力の面でテスラの古いHW4シリコンを「飛び降りる」ことを可能にするモンスターチップであり、テスラの賭けは、彼らの高度に最適化されたソフトウェアが、競争相手が原力から脱出できるよりも、より多くのパフォーマンスを弱いハードウェアから押し出せるということである。 第4部:データ燃料 - 品質対量 AIはデータを食べており、自律性のためのレースで、両社は非常に異なるダイエットを消費している。 テスラ:データの海 テスラは道路上に500万台以上の車両を搭載しており、これらの車両の大部分はFSD(監視)または「Shadow Mode」で動作している。 Shadow Mode: 人間が運転している時でも、テスラのコンピュータは背景で動作し、予測を行います。コンピュータが「左に戻る」と予測し、人間が直行する場合、システムはこの差異を示し、データをテスラのサーバーにアップロードします。 スケール:テスラは毎年数十億マイルのデータを収集し、これにより、小規模な艦隊が決して見ることができない奇妙な出来事の「長い尾」をキャプチャすることができます。 V14 Leap: FSD v14 で、テスラはトレーニングパラメータを 10x.22 でスケールアップしています 彼らは Nvidia H200s (そして間もなく自社の Dojo スーパーコンピュータ) の巨大なクラスターでトレーニングを行っています。 Waymo: The Curated Library(カレーテッド・ライブラリ) ウェイモの艦隊は比較的小さく、数千台の車両ではなく、何百万台の自動運転マイルを積み重ねている.10 しかし、ウェイモはデータの質が無限に高いと主張している。 High-Fidelity Labels: WaymoのクルマがLiDARを使用しているため、彼らのトレーニングデータは完璧な「地上真実」の深さを持っています。 シミュレーション:Waymoはシミュレーション(Carcraft)に大きく依存しています。彼らは現実世界の出会いをとり、それを仮想世界の数百万の変異に融合し、物理的に正確な数十億マイルのシミュレーションでシステムを訓練します。 Closed Loop Feedback: Waymoのシステムは独自の運転から学び、独自のパフォーマンスを評価するために「Critic」モデルを使用し、再訓練のための非最適な行動を示しています。 洞察:テスラは幅のゲームをプレイしている;彼らは「騒々しい」ビジョンデータ以外のすべてを見た。Waymoは深さのゲームをプレイしている;彼らは少なく見たが「完璧な」センサーの精度で、彼らは残りをシミュレートしている。 Part V: Recent Developments & The Reality Check(第5部) The Coast-to-Coast Drive: A New Benchmark(ザ・コースト・トゥ・コースト・ドライブ) 2026年初頭、議論は理論から実践へと移った。テスラのオーナー、デイヴィッド・モスは、FSD v14.2を使用してロサンゼルスからミルトル・ビーチへのゼロ介入運転をドキュメンタリー化した。 この成果は、いくつかの理由で重要である。 一般化:それは「端から端」のモデルが州線、異なる道路標識、異なる天候条件に一般化することを証明します。 信頼性: 1 つのドライブは統計的に無意味である(「1 つのサンプルサイズ」)、それが可能であるという事実は、FSD の MTBF (Mean Time Between Failures) が v12 以降、次元的に改善されていることを示唆しています。 コミュニティ認証: ドライブは Whole Mars FSD データベースを介して追跡され、製造業者の主張に欠けている検証の層を追加しました。 さらに、2025年から2026年の休暇シーズンにかけて、私自身のネットワークからTesla FSD v14のいくつかの不思議な成功ストーリーを個人的に聞いた。私の友人たちは、人間の介入なしでサンフランシスコからLAやベイエリアからレイク・タホー(スキーリゾート)への終末の帰還旅行を完了しました。彼らは、これはV13の大幅な改善であり、V14は典型的な人間のドライバーと同様に運転することができますと主張しています。 しかし、批評家は依然として懐疑的である。彼らは「ギャンブラーの誤り」を指摘する。システムが1万マイルに1の失敗率を持っている場合、問題なく3000マイルを簡単に運転することができます。しかし、ロボタクシー(ドライバーなし)になるためには、1万マイルに1の失敗率が必要です。 Waymoの現実 テスラが単一のクロスカントリードライブを祝う一方で、ウェイモは商業サービスを運営している。 フェニックス、サンフランシスコ、ロサンゼルスなどの都市では、ウェイモの車両は空っぽで運転し、乗客の支払いを受け取り、緊急車両、雨、建設を毎日扱っています。 今日 今日 The Stat: ウェイモは、運転する地域における人間のドライバーよりも大幅に低い事故率を持っています(人間の4.85対100万マイルあたり0.7事故)。 制限:Waymoは地理的に保護されています。明日はミルトル・ビーチだけでは運転できません。地図と検証が必要です。 Part VI: 未来の予測と前進の道 誰がGran Turismoを勝ち取るのか? 答えはタイムラインと勝利の定義次第です。 The Short Term (2026-2028):Waymo Dominates Robotaxi、Tesla Dominates ADAS Waymo: 都市ごとに都市規模を拡大し続けます. ユニットコストが下がっています(Generation 6)、安全性が証明されています. 彼らは主要な密度の高いメトロの「Uber-without-a-driver」市場を所有します. VLM(System 2)の追加は、以前は彼らを停滞させた稀なエッジケースに対処するのに役立ちます。 テスラ:FSD v14は信じられないほどの「監視」システムになるでしょう。それはあなたを海岸から海岸へ運転しますが、あなたはまだ注意を払わなければなりません。 「監視されていない」へのジャンプ(ルートを取り除く)は、v14へのジャンプよりも幅広く困難です。HW4のハードウェア制約は、完全なL5の自律性を妨げており、AI5の待機を余儀なくされます。 The Long Term (2029+): Convergence 「Android」の瞬間:NvidiaのAlpamayoとThorプラットフォームは、他の自動車メーカーが追いつくことを可能にします。 テスラのデータの勝利:テスラが巨大なビデオフロートとエンドトップトレーニングを使用して「合理的な」問題を解決することができれば、彼らは世界的なゲームを勝ち取る。 これは完全に憶測的ですが、Google AI Researchの巨大な脳力と Gemini スイートのマルチモダルモデルの急速な進歩に基づいて、Google が根本的に異なるシステムアーキテクチャを持つ並行プログラムを秘密裏に実行する可能性があります。 THE WILD CARD: SYSTEM 2 DISTILLATION オリジナルタイトル 研究の最先端(26に参照)は、大きなモデルの重い、遅いシステム2の推論を高速で効率的なシステム1ネットワークに「蒸留」することです。 学生(システム1)が教授(システム2)から学ぶことを想像してください。教授はゆっくりと考え、なぜか説明します。 テスラとウェイモは両方ともこれを行うために競い合っている。ウェイモはVLMを使用して運転方針を教える。 予測:優勝者はこの「教師と学生」のループを最適に自動化する会社になる。テスラはより多くの「学生」(車)とデータを持っている。 タイトル: The Infinite Mile ロサンゼルスからミルトルビーチへの旅はエンジニアリングの勝利であり、ニューラルネットワークがどこまで来たかを証明するものでしたが、「時間の99%で働く」と「後部座席で眠るのに十分にうまく働く」との間の距離はマイルで測定されていない。 テスラは、この道路を普遍的で手頃な価格の自動運転のビジョンでスプリントし、その艦隊の規模の大きさと「ビジョンだけ」の賭けの大胆さによって駆動しています。 NvidiaがAlpamayoのようなツールで自動車の「脳」を民主化するにつれて、両者の区別は曖昧になる可能性があります。自動車は理屈を学ぶでしょう。彼らは自分自身を説明することを学びます。そしてカメラ、レーザー、シリコンチップの間の目に見えない握手のどこかで、マシンの天才はようやく車輪を勝ち取るでしょう。 参照 エロン・マスクは、テスラの所有者がアメリカで初めて完全自動運転を完了した後、応答します - UNILAD Tech、2026年1月7日にアクセスしました https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 テスラFSDはゼロ介入で完全な海岸対海岸運転を成功させた - Teslarati, accessed January 7, 2026, https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-drive-with-zero-interventions/ Self Driving Has Been Solved by NVIDIA?, accessed January 7, 2026, https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg Building Autonomous Vehicles That Reason with NVIDIA Alpamayo ..., accessed January 7, 2026, https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Deep Dive: Tesla, Waymo, and the Great Sensor Debate 対照研究、2026年1月7日アクセス https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate 自動運転の奇妙な長い尾:それは心を読みますが、チケットマシンからあまりにも遠くに止まります - ResearchGate, accessed January 7, 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 テスラFSDとウェイモのアプローチの違いは何ですか、どちらがより良いですか? 2026年1月7日アクセス https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ Kyle talks pros and cons of Waymo and Tesla approaches : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed January 7, 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, accessed January 7, 2026, https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving Waymo: “Verifiable and safe” autonomous driving AI - EEWorld, accessed January 7, 2026, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIAは、安全で理性に基づく自動運転車の開発を加速するためのオープンソースAIモデルとツールのAlpamayoファミリーを発表し、2026年1月7日にアクセスできます https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development Andrej Karpathy は Dwarkesh に AGI がまだ 10 年も離れていると語った - 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 from Andrej Karpathy, accessed January 7, 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk Andrej Karpathy — AGI is still a decade away - Dwarkesh Podcast, accessed January 7, 2026, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy Issues Under The Surface With Tesla FSD vs. Waymo Driver - CleanTechnica, accessed January 7, 2026, https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ New Waymo robotaxi offers better performance at lower cost - The Robot Report, accessed January 7, 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ 6th-generation Waymo Driver : r/singularity - Reddit, accessed January 7, 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, accessed January 7, 2026, https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ テスラ AI4 vs. NVIDIA Thor: the brutal reality of self-driving computers (テスラ AI4 vs. NVIDIA Thor: the brutal reality of self-driving computers) エレクトレック、2026年1月7日アクセス https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ NVIDIA Jetson Thor, the Ultimate Platform for Physical AI, accessed January 7, 2026, https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ 中国のインテリジェントドライブ産業:コンピューティングパワーの劇的な変化 - 36 件のビジネス、2026 年 1 月 7 日アクセス https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Who's Leading the Autonomous Vehicle Race? (市場シェア統計) PatentPC, accessed January 7, 2026, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats テスラのFSDは、最初の完全に自律的な米国海岸沿岸ドライブを達成しました : r/singularity - Reddit、2026年1月7日にアクセスされました https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ Elon on Waymo: "Never really had a chance against Tesla" Waymo Details AI Safety Strategy : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed January 7, 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ 自動運転のためのマルチモダル大型言語モデルの蒸留 - arXiv, accessed January 7, 2026, https://arxiv.org/html/2501.09757v1 Distilling System 2 into System 1 - arXiv, accessed January 7, 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
