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Waymo contro Tesla: continua lo scontro tra i due approcci alla guida autonoma
Ridondanza di sensori o sole telecamere? I vertici di Waymo difendono la filosofia dell’azienda e criticano quella di Tesla, pur senza mai nominarla.
Il dibattito sul futuro della mobilità autonoma continua e coinvolge direttamente una delle aziende protagoniste in questo settore. Pur senza nominare esplicitamente Elon Musk o Tesla, Srikanth Thirumalai, vicepresidente del software di bordo di Waymo, ha criticato direttamente la filosofia di guida autonoma del concorrente. In un intervento intitolato “10 AI Lessons from Driving 200+ Million Fully Autonomous Miles”, basato sull’esperienza di oltre 322 milioni di chilometri percorsi senza conducente, Waymo ha evidenziato i limiti dei sistemi basati unicamente sull’utilizzo di telecamere.
Alla base del contrasto c’è l’architettura hardware dei veicoli a guida autonoma. Elon Musk da tempo considera ironicamente il sensore LiDAR una «stampella» (“crutch”) e «una scelta senza sbocchi» (“fool’s errand”). A difesa dell’approccio basato su telecamere, Ashok Elluswamy, capo dell’AI di Tesla, ha ribadito:
Storicamente, i cosiddetti esperti hanno sempre sostenuto che servissero lidar, radar, mappe HD e tutto il resto per guidare in sicurezza. Qui dimostriamo che non è così. Si può avere un’autonomia sicura, confortevole ed economica con sole telecamere.
Waymo rifiuta categoricamente questa visione. In netta contrapposizione con quanto affermato da Tesla, Thirumalai sottolinea:
Secondo Waymo, per una maggiore sicurezza è necessaria la combinazione di telecamere, radar (in grado di individuare oggetti nella nebbia fitta) e LiDAR (capaci di catturare la geometria 3D con precisione millimetrica), al fine di creare una rappresentazione più ricca del mondo, come nessun singolo sensore può fare.
La contrapposizione riguarda anche l’uso delle mappe ad alta definizione e l’architettura dell’IA. Se per Musk le mappe HD sono una scelta errata su strade soggette a continui cambiamenti, Waymo le ritiene un supporto fondamentale da utilizzare come un input aggiuntivo, come i sensori, ma con funzione di memoria mentale, particolarmente utili in condizioni di scarsa visibilità. Inoltre, Thirumalai mette in guardia dai rischi dei modelli “end-to-end” puri, affermando che:
Le architetture neurali end-to-end (E2E) pure, in cui un modello riceve pixel grezzi e produce direttamente comandi di sterzo, rischiano guasti da ‘scatola nera’.
Infine, il dirigente di Waymo smentisce la tesi di Tesla secondo cui i sistemi di assistenza alla guida di Livello 2 (come FSD Supervised) possano evolvere fino al Livello 4:
Limitarsi a migliorare un sistema di assistenza alla guida (L2) per arrivare alla piena autonomia è una falsa vetta. La vera maturità L4 può essere raggiunta in sicurezza solo con un sistema progettato allo scopo.