Hver turgåer (selv en helgekriger som din virkelig) kjenner den kvalmende følelsen av et falskt toppmøte. Du svetter i timevis, beina verker, lungene brenner, 100 % overbevist om at den siste toppen er rett over neste åsrygg - bare for å klatre over den og oppdage en nesten vertikal fjellvegg som strekker seg inn i det som føles som selve skyene.
I multimilliardkappløpet for å fjerne rattet fra moderne elektriske biler, publiserte Alphabet'sWaymo et ingeniørmanifest som leverer den eksakte iskalde diagnosen til den autonome verden, og uten å nevne navnet deres - ser rett på Teslas høysatsingsspill.
Innlegget, forfattet av Waymos leder for AI-stiftelser Srikanth Thirumalai, inneholder ti grunnleggende leksjoner (jeg lurer på om Waymo ønsket at dette skulle bli sett på som 10 bud?) destillert fra å ha kjørt mer enn 200 millioner fullstendig førerløse miles. Det lyder som en akademisk sammenbrudd av sikkerhetsrammeverk for maskinlæring, men faktisk er det en taktisk bredside mot evangeliet ifølge Elon Musk.
Waymo staver aldri ut bokstavene T-E-S-L-A, men det trenger det ikke. Hver enkelt innsikt demonterer de sentrale tekniske pilarene i Full Self-Driving (FSD). Den mest smertefulle streiken lander på den berømte snarveien: troen på at en avansert nivå 2 førerassistentpakke på en eller annen måte kan utvikle seg til nivå 4 full autonomi.
Waymo kaller denne overgangen en flat-out falsk toppmøte. Argumentet skjærer rett inn til beinet – du kan logge milliarder av simulerte mil i en serverfarm, og du kan høste millioner av motorveimil fra hverdagslige kundebiler, men ingenting av det forbereder en kunstig intelligens for virkeligheten før du trekker den menneskelige sikkerhetskopien ut av førersetet. Så lenge en menneskelig sjåfør forblir juridisk ansvarlig og klar til å rykke i rattet når ting blir vanskelig, konfronterer AI aldri alvoret i valgene sine.
Så kommer den ideologiske hellige krigen over maskinvare. Tesla fjernet radar- og ultralydsensorer fra bilene sine for mange år siden for å kutte kostnader og strømlinjeforme produksjonen, og satse alt på ren kamerasyn. Waymos åpningsleksjon avviser denne tilnærmingen med kald pragmatisme, og hevder at multimodal sensorfusjon ikke er oppe til forhandlinger.
Kameraer er fantastiske til å lese fartsgrenseskilt og plukke ut fargen til et trafikklys, men de er sårbare for blendende vintersol og tykk spray. Waymo parer høyoppløselige optiske kameraer med spinnende taklidar for å lage millimeterpresise 3D-geometrier, mens mmWave-radar skjærer rett gjennom styrtregn, tett tåke og blåsende støv.
Teslas strategi satser på at lett forbrukermaskinvare og smart programvare kan oppnå det tunge, dyre maskinvarestabler gjør. Samtidig presser kinesiske bilprodusenter maskinvarevåpenkappløpet i høygir. XPengs mellomstore G6electric crossover pakker dual-LiDAR-arrayer inn i en arkitektur priset rundt € 50 000 i oversjøiske markeder, og beviser at avansert sensorisk redundans ikke trenger å koste seks tall.
Waymos fjerde leksjon går for moderne Silicon Valley-ortodoksi: det ende-til-ende nevrale nettverket. I løpet av de siste to årene har Tesla satset alt på ende-til-ende-modeller som tar rå videopiksler fra kameraene og mater dem rett inn i styrings-, gass- og bremseinnganger. Waymo advarer om at det å stole helt på en ren ende-til-ende svart boks er en farlig felle fordi du ikke enkelt kan kontrollere hvordan modellen tar avgjørelser på liv eller død.
I stedet bruker Waymo det den kaller en "tenke raskt og sakte"-arkitektur. Rask sensorfusjon håndterer fysiske reflekser på et splitsekund, og dedikerte store Vision-Language-modeller håndterer dype sceneresonnementer (for eksempel tolker en trafikkpoliti som vifter med en lommelykt rundt en ulykke).
Et uavhengig, innebygd AI-valideringslag fungerer som en tilbakestopper, og overstyrer automatisk enhver styre- eller bremsekommando som bryter trafikklovene eller risikerer en kollisjon. Hvis det nevrale nettverket hallusinerer en klar vei inn i en konstruksjonsbarriere, bremser sikkerhetsbacksperren på bremsen.
Når du ser på de operasjonelle målkortene, blir gapet mellom kommersiell virkelighet og programvareløfter smertefullt stort. Waymo kjører mer enn 500 000 betalte, helt førerløse passasjerturer hver eneste uke gjennom Phoenix, San Francisco, Los Angeles, Austin, Dallas, Houston, San Antonio og Orlando med sikte på en million ukentlige turer før året er omme.
Teslas begrensede robotaxipilot i Austin, som opererer med menneskelige sikkerhetsmonitorer i kabinen, klarte bare 380 000 mil uten tilsyn i løpet av et helt år. Waymos kommersielle flåte dekker den nøyaktige avstanden på omtrent 24 timer. Men Teslas situasjon er i ferd med å endre seg – tilsynelatende.
Selvfølgelig har vi sett denne narrative spenningen før – Silicon Valleys instinkt er å bevege seg raskt, sende betakode og la brukerbasen feilsøke produktet i naturen. Men et to-tonns elektrisk kjøretøy som frakter en familie i motorveihastigheter kan ikke behandles som et ustabilt smarttelefonoperativsystem.
Nivå 2 førerassistanse er en strålende følgesvenn på motorveien som tar brodden av daglige pendler, men å late som om noen få over-the-air oppdateringer vil gjøre en kamerabasert pendlerbil til en kommersiell robotaxi, begynner å se ut som fantasi. Men igjen - de kinesiske bilprodusentene ser ut til å gjøre store fremskritt. Nøkkelordet her er "syn".
Stående på en lavere rygg er det lett å se opp, føle den tynne luften og overbevise deg selv om at seieren er rett rundt hjørnet. Men som 200 millioner førerløse mil har vist, trenger den sanne toppen av kjøretøyautonomi seriøst sensorisk klatreutstyr, strenge uavhengige sikkerhetsbackstopper og ærlighet for å innrømme at kameraer alene ikke kan se gjennom hver storm. Selv om det er en liten sjanse for at Waymo og noen få andre (inkludert meg selv) tok det helt feil, og Elon vil bevise at vi tar feil neste måned.
