Tesla объяснила, почему камеры важнее лидаров для автопилота в 2026 году
Вице-президент Tesla Ашок Эллусвами заявил, что основная сложность автопилота связана с искусственным интеллектом, а не с сенсорами. Компания планирует инвестиции в AI-решения к 2026 году.
08.02.2026 22:16
Илья Степанов
Принципиальная позиция Tesla в развитии интеллектуальных систем вождения вновь акцентирована в официальном заявлении компании. Вице-президент по программному обеспечению Ашок Эллусвами подчеркнул, что основная сложность автопилота связана не с сенсорами, а с искусственным интеллектом. Автономное вождение часто ошибочно рассматривают как задачу, требующую всё больше датчиков, хотя автомобилю важно не просто видеть окружение, а понимать его и прогнозировать действия других участников движения. Камеры уже дают достаточно информации, но ключевая проблема заключается в извлечении смысла из этих данных, что является исключительно задачей ИИ. Об этом сообщает издание 32cars.ru.
Эллусвами отметил, что ориентация на множество сенсоров сформировалась ещё в начале развития автономного вождения, примерно в 2008 году, когда вычислительные возможности и уровень алгоритмов были недостаточны. В тот период системы не умели эффективно анализировать изображение, поэтому инженеры компенсировали это лидаром, радарами и другими устройствами. Сегодня, по мнению Tesla, уровень развития искусственного интеллекта позволяет отказаться от такой избыточной аппаратной сложности. Эта философия полностью соответствует текущей стратегии компании.
Tesla продолжает развивать системы помощи водителю, опираясь преимущественно на камеры и нейросети, делая ставку на масштабируемость и обучение на реальных дорожных данных. Такой подход также позволяет быстрее адаптировать автопилот под разные рынки. Ранее представители Tesla в Китае подтвердили, что в 2026 году компания планирует значительно увеличить инвестиции в AI-решения и программное обеспечение. Для этого в стране уже создан собственный центр обучения нейросетей, который обеспечивает локальную подготовку моделей под китайские сценарии движения и инфраструктуру.
Подход Tesla наглядно показывает, что будущее интеллектуального вождения определяется не количеством железа, а уровнем программного мышления автомобиля. Если ИИ действительно научится понимать дорожную ситуацию так же гибко, как человек, ставка на камеры может оказаться не только более дешёвой, но и более перспективной для массовых авто 2026 года.