Ígérni nagyon tud, de hogy az ígéretek mögött valójában milyen technológiai szint és roadmap van, nem mindig derül ki.
Hirdetés
 

Közel tíz éve működik a Tesla fejlett vezetőtámogató rendszere, az Autopilot, amely rendszeres témát ad a szaksajtónak, a szakembereknek – és a laikusoknak. Az Autopilot bevezetése óta Elon Musk folyamatosan azt sulykolja, hogy már csak néhányat kell aludnunk, és megoldják a teljes, legalább 4. szintű önvezetést, amely emberi beavatkozás lehetősége mellett teljes autonómiát feltételez.

Az ígéretekhez képest azonban csalódás az a robotaxi-prototípus, amit a Tesla pár hete mutatott be, mondta a TechCrunchnak adott interjújában Jon McNeill, aki 2015 és 2018 között töltötte be a Tesla globális értékesítésért, marketingért, szabályozásért és szolgáltatásokért felelős elnöki posztját.

Mint mondta, Musk gyakran vezet elő meglepő dolgokat az olyan eseményeken, mint amilyen a Cybercab bemutatója is volt. McNeill sokkal több konkrétumot várt volna, hiszen a Waymóval vagy a Cruise-zal szemben, melyek már a 4. szinten vannak, a Tesla legfeljebb a 2-es szintig (pl. fékezéstámogatás, sávtartás állandó vezetői felügyelet mellett) jutott. Ehhez képest jött egy prototípus mindenféle homályos ígéretekkel. Ez nem azt jelenti, hogy nincs semmi Musk tarsolyában, de nincs világos roadmap, a bemutatón nem mondott konkrétumokat arra vonatkozóan, hogy milyen lépéseken jutnak el a célig, pedig ezek a konkrétumok építenék a piac hosszú távú bizalmát, mondta a volt Tesla-elnök.

Az önvezetés esetében az egyszerűsítés nem célravezető

McNeill szerint nem látszik, hogy a Tesla koncepciója, miszerint a drága Lidar technológiát kivonja a képletből, célravezető lenne. Ha egy autó csak kamerákra támaszkodik, az valóban egyszerűsíti a szenzoros réteget, de szerinte sokkal több munkát ad a back-end oldalon.

Utóbbi kulcsa a Tesla évek óta fejlesztett szuperszámítógépe, a Dojo lenne, amely kamerákkal megvalósított önvezetéshez szükséges neurális hálókat biztosítana. Ám maga Musk ismerte el, hogy nem biztos, hogy a koncepció beválik, mondta McNeill. A látásnak vannak olyan korlátai, melyeket akkor sem lehet átlépni (részben ezért is van pl. csak az USA-ban évente 40 ezer halálos közúti baleset), ha vezető két szeme helyett az autó nyolc (kamera)szeme figyeli a környezetet: lehet hó, köd, a kamerát is elvakíthatja a napfény, sötétben korlátozottak a látási viszonyai, nem lát át más tárgyakon stb. És amit az autó "szeme" nem lát, azzal a szuperszámítógép sem tud számolni.

Ezzel szemben a kameráknál drágább Lidar-alapú rendszerek sokkal tágabb lehetőségeket biztosítanak a környezet érzékelésre. Márpedig ha emberek élete forog kockán – a közlekedés pedig ilyen helyzet –, a költségek csökkentése oltárán nem áldozható fel az emberek biztonsága. (Megjegyzendő, hogy McNeill tagja a Cruise igazgatótanácsának, amely a 4. szintű autonómiát Lidarral látja elérhetőnek.)

A volt Tesla-elnök szerint egyébként a Lidarok ára annyit esett, hogy a Teslának sem lenne probléma átállni azokra. A Tesla-közösség pedig annyira elkötelezett, hogy Muskéknak reputációs veszteséggel sem kellene nagyon számolniuk, ha beismernék: zsákutca volt a kamerákra épülő koncepció.

Prototípust építeni könnyű...

A Tesla korai története, illetve a különböző autós startupok nehézségei (a Fisker Automotive idén jelentett csődöt, a Rivian minden autóján őrült összegeket veszít, a Google és az Apple elengedte a saját autó gyártását), azt mutatják, hogy új autót építeni az alapoktól nagyon nehéz.

McNeill szerint ez még mindig igaz a Teslára is: a Cybercab prototípusát legyártani viszonylag könnyű, de a tömeggyártás már egészen más kérdés. Egy új modell tömeggyártását megszervezni még az olyan inkumbens gyártók számára is folyamatos kihívás, mint mondjuk a Stellantis vagy a Volkswagen.

Piaci hírek

Malacokat etetni, gombokhoz nem nyúlni: itt tart az ügynöki mesterséges intelligencia

Bár a technológia folyamatosan fejlődik, egy új benchmark további kétségeket ébreszt azzal kapcsolatban, hogy az önállóan működő MI-ágensek készen állnak-e a tényleges munkahelyi használatra.
 
Hirdetés

Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben

Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.

Vezetői példamutatás és megfelelő oktatás, vállalatikultúra-váltás nélkül gyakorlatilag lehetetlen adatvezérelt működést bevezetni. Cikkünk nemcsak a buktatókról, hanem azok elkerülésének módjairól is szól.

a melléklet támogatója a One Solutions

EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!

Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.

2026.03.10. UP Rendezvénytér

RÉSZLETEK »

Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2010-2026 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.