Waymo hat am 26. August einen technischen Beitrag veröffentlicht, der zehn Lehren aus mehr als 200 Millionen vollautonomen Meilen darlegt. Tesla wird darin nie genannt. Das ist auch nicht nötig: Drei der zehn Punkte beschreiben genau die Architektur, für die sich Tesla entschieden hat — und sagen, dass sie nicht ans Ziel führt.
Autor ist Srikanth Thirumalai, Waymos Vice President für Onboard-Software, und das ist relevant — hier spricht die Person, die dafür verantwortlich ist, was im Fahrzeug läuft, kein Vorstandschef, der auf einer Konferenz eine Antwort gibt.
Die weitreichendste Behauptung
„Ein Fahrassistenzsystem (L2) einfach in Richtung voller Autonomie zu verbessern, ist ein Scheingipfel. Echte L4-Reife lässt sich sicher nur mit einem eigens dafür konzipierten System erreichen.”
Das ist das Argument mit Biss, denn es geht dabei nicht um Sensorik. Teslas gesamter Fahrplan beruht darauf, dass das heutige überwachte FSD — ein Level-2-System, bei dem ein Mensch rechtlich verantwortlich bleibt — durch bessere Software auf derselben Fahrzeugflotte zum unbeaufsichtigten System von morgen wird. Thirumalais Position ist, dass dieser Weg an seinem Ende keinen Gipfel hat: Ein System reift seiner Darstellung nach erst dann, wenn es allein für die Fahraufgabe verantwortlich ist, denn nur unter dieser Bedingung ist es den realen Konsequenzen seiner Entscheidungen ausgesetzt und bringt Situationen zum Vorschein, die eine menschliche Überwachung stillschweigend glattbügelt.
Man könne Milliarden simulierter oder überwachter Meilen fahren, argumentiert der Beitrag, und habe die entscheidenden Meilen trotzdem nicht gefahren.
Zwei weitere Punkte, die Tesla treffen
HD-Karten sind Vorwissen, keine Krücke. Waymo führt sie als „starkes Vorwissen” auf — vorab berechnetes Wissen, das das Fahrzeug auf eine Straße mitbringt, bevor es sie sieht. Teslas Position ist seit Jahren die umgekehrte: Allgemeine visuelle Wahrnehmung ohne Kartenabhängigkeit sei das, was ein System auf jede Straße skalierbar macht. Waymos Gegenrede lautet, dass es kein Sicherheitsargument ist, gesicherte Informationen zu verwerfen, nur um einen Standpunkt zu belegen.
End-to-End ist eine Black Box. Zu der Architektur, auf die Tesla zugesteuert ist, wird der Beitrag deutlich: „Rein durchgängige (E2E) neuronale Architekturen … bergen das Risiko von Black-Box-Fehlern”, sprich: Es ist schwer nachzuvollziehen, wie eine Entscheidung zustande kam. Waymo verbindet das mit einer eigenen Lehre — „mit einer Black Box lässt sich kein Vertrauen aufbauen” — und mit einem Entwurf, den das Unternehmen Critic nennt: eine Komponente, deren Aufgabe es ist, das Fahrmodell zu bewerten, statt selbst zu fahren.
Die vollständige Liste
- Multimodale Sensorik ist unverzichtbar
- HD-Karten sind ein starkes „Vorwissen”
- Weniger, dafür größere Modelle sind besser
- Mit einer Black Box lässt sich kein Vertrauen aufbauen
- Simulation im geschlossenen Regelkreis deckt mehr Grenzfälle auf
- Jeder gute Fahrer braucht einen guten Critic
- Vision Language Models verbessern das Verständnis der Szene
- KI ist nur so wirksam wie die Governance, die sie bewertet
- Ein Datenschwungrad ermöglicht kontinuierliche Verbesserung
- Es gibt keinen Ersatz für vollautonome Erfahrung
Die Lehre zur Sensorik — „Kameras sind großartig, aber sie reichen nicht”, wobei Lidar „das Drahtgittermodell” und Kameras „die semantische Ebene” liefern — ist die vertraute Hälfte von Waymos Argumentation, und TeslAnt hat die ausführlichere Fassung davon in Dmitri Dolgovs Argument über die Grenze, an die reine Kamerasysteme stoßen behandelt. Neu ist hier, dass die Sensorfrage nur eine Lehre von zehn ist und sich die anderen neun auf die Verarbeitungskette beziehen.
Warum das für europäische Leser relevant ist
Das ist ebenso sehr Marketing wie Technik — Waymo argumentiert in eigener Sache, und ein Unternehmen mit 200 Millionen fahrerlosen Meilen und einer Lidar-Rechnung hat allen Grund zu behaupten, beides sei zwingend erforderlich. Teslas Gegenargument, dass Skalierung und Kosten darüber entscheiden, wer tatsächlich ausrollt, wird von keiner der zehn Lehren beantwortet.
Doch der Zeitpunkt ist kein Zufall. Waymo hat sich auf München als erste europäische Robotaxi-Stadt bis Ende 2027 festgelegt, und die europäischen Regulierungsbehörden schreiben gerade jetzt die Regeln für fahrerlose Fahrzeuge. Ein Dokument, das besagt, „ein L2-System lässt sich nicht zu einem L4-System hochrüsten”, ist ein technischer Maßstab, den eine Genehmigungsbehörde aufgreifen und genau einem Antragsteller entgegenhalten kann.