Tesla объяснила, почему камеры важнее лидаров для автопилота

Вице-президент Tesla Ашок Эллусвами рассказал, почему компания делает ставку на камеры и ИИ, а не на лидары, для развития автопилота. Узнайте о планах по инвестициям и адаптации технологий в Китае.

В эпоху стремительного развития технологий автопилотирования Tesla продолжает отстаивать свою стратегию, делая акцент на искусственном интеллекте, а не на количестве датчиков. Вице-президент компании по программному обеспечению Ашок Эллусвами заявил, что основная сложность заключается не в сенсорах, а в способности автомобиля осмысленно интерпретировать данные и предсказывать действия других участников движения. По его мнению, современные камеры уже предоставляют достаточно информации, и ключевой задачей является разработка ИИ, который сможет эффективно её обрабатывать. Об этом сообщает издание 32cars.ru.

Эллусвами отметил, что тенденция к использованию множества сенсоров, таких как лидары и радары, сформировалась ещё в 2008 году, когда вычислительные мощности и алгоритмы были ограничены. В те времена системы не могли полноценно анализировать изображения, поэтому инженеры компенсировали это дополнительным оборудованием. Однако сегодня уровень развития искусственного интеллекта позволяет отказаться от такой избыточной аппаратной сложности, что соответствует текущей философии Tesla.

Компания активно развивает системы помощи водителю, опираясь преимущественно на камеры и нейросети. Этот подход обеспечивает масштабируемость и возможность обучения на реальных дорожных данных, что способствует быстрой адаптации автопилота к различным рынкам. Ранее представители Tesla в Китае подтвердили планы по значительному увеличению инвестиций в AI-решения и программное обеспечение к 2026 году.

Для реализации этих планов в Китае уже создан локальный центр обучения нейросетей, который занимается подготовкой моделей под местные сценарии движения и инфраструктуру. Такой шаг подчёркивает важность адаптации технологий к региональным особенностям, что может ускорить внедрение интеллектуальных систем вождения.

Стратегия Tesla наглядно демонстрирует, что будущее автономного вождения определяется не количеством аппаратных компонентов, а уровнем программного мышления автомобиля. Если искусственный интеллект сможет понимать дорожную ситуацию с гибкостью, сравнимой с человеческой, ставка на камеры может оказаться не только более экономичной, но и более перспективной для массовых автомобилей в ближайшие годы.