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Sul terreno della guida autonoma lo scontro tra Waymo e Tesla si è fatto di nuovo esplicito, anche se nessuno dei due protagonisti ha voluto pronunciare i nomi degli avversari. A muovere la critica è stato Srikanth Thirumalai, vicepresidente del software di bordo di Waymo, che in un intervento intitolato “10 AI Lessons from Driving 200+ Million Fully Autonomous Miles” ha smontato punto per punto la filosofia tecnica del concorrente. Il documento poggia su un dato che pesa parecchio nella discussione: oltre 322 milioni di chilometri percorsi senza conducente al volante. E la conclusione, per Waymo, è che affidarsi soltanto alle telecamere non basta.
La questione parte dall’hardware, che poi è il vero spartiacque tra i due mondi. Elon Musk da tempo tratta il LiDAR con una certa ironia, definendolo una “stampella” e una scelta senza sbocchi. Ashok Elluswamy, a capo dell’intelligenza artificiale di Tesla, ha difeso la linea aziendale con parole nette, sostenendo che storicamente i cosiddetti esperti hanno sempre affermato che servissero lidar, radar, mappe ad alta definizione e tutto il resto per guidare in sicurezza, mentre secondo lui l’azienda sta dimostrando il contrario. Un’autonomia sicura, confortevole ed economica, dice, si può ottenere con le sole telecamere.
Perché Waymo insiste sulla ridondanza dei sensori
La replica di Thirumalai è secca. Le telecamere sono straordinarie, ammette, ma da sole non bastano. L’idea di Waymo è quella di sovrapporre più tecnologie diverse per coprire i punti ciechi di ciascuna: telecamere, radar capaci di individuare oggetti anche nella nebbia fitta e LiDAR in grado di restituire la geometria tridimensionale dell’ambiente con precisione millimetrica. Il risultato, secondo l’azienda, è una rappresentazione del mondo circostante più ricca di quanto un singolo sensore possa mai offrire da solo. Non una ridondanza per eccesso di zelo, insomma, ma una scelta pensata come rete di sicurezza.
Il disaccordo si allarga poi alle mappe HD. Per Musk sono un errore, soprattutto su strade che cambiano di continuo tra cantieri, deviazioni e segnaletica provvisoria. Waymo la vede in modo opposto e le considera un supporto prezioso, da trattare come un input aggiuntivo alla pari dei sensori, con la funzione di una specie di memoria mentale del veicolo. Utile soprattutto quando la visibilità è scarsa e la macchina deve sapere cosa aspettarsi anche senza vederlo.
Il nodo dei modelli end to end e i livelli di autonomia
C’è poi la parte più tecnica, quella sull’architettura dell’intelligenza artificiale. Thirumalai avverte sui rischi dei modelli end to end puri, quelli in cui una singola rete neurale riceve pixel grezzi e produce direttamente i comandi di sterzo. Un’impostazione del genere, spiega, espone a guasti da scatola nera, situazioni in cui diventa impossibile capire perché il sistema abbia deciso una certa manovra. Il dirigente respinge anche l’idea, cara a Tesla, che un sistema di assistenza alla guida di Livello 2 come FSD Supervised possa crescere gradualmente fino a diventare Livello 4. Limitarsi a perfezionare un L2 sperando di arrivare alla piena autonomia, secondo Waymo, è una falsa vetta. La vera maturità L4 si raggiunge in sicurezza soltanto con un sistema progettato fin dall’inizio con quell’obiettivo.
Sul piano dei numeri, Waymo porta in dote la sua operatività quotidiana: oltre 500.000 corse a settimana distribuite in 11 città. Tesla, dal canto suo, punta tutto sulla scalabilità economica del proprio modello e si avvicina al debutto del Cybercab, il veicolo pensato per il servizio di robotaxi. Sullo sfondo si muove anche un tema normativo che potrebbe pesare più delle dispute tecniche, perché l’approccio con sole telecamere rischia di incontrare ostacoli qualora alcuni Stati decidessero di approvare leggi che impongono l’obbligo di sensori multipli a bordo. La corsa ai veicoli senza conducente resta divisa tra queste due strade, la ridondanza da una parte e la semplicità del vision only dall’altra.
