Kommentar Teslas Strategie beim autonomen Fahren ist riskant – doch die Chancen sind riesig
Ein Supercomputer soll die Kameradaten der Fahrzeuge auswerten und so vollständige Autonomie ermöglichen.
Wie teuer genau der Supercomputer von Tesla war, verriet KI-Chef Andrej Karparthy bei seinem Vortrag nicht. Nur wie schnell er ist: Mit 1,8 Exaflop soll er der fünftstärkste der Welt sein.
Einige Hundert Millionen Dollar dürfte Tesla dafür gezahlt haben. Es ist eine große Wette auf eine grundlegend neue Technologie. Geht sie auf, verfügt Tesla über einen großen Vorteil im Markt.
Den neuen Rechner braucht der Elektroautohersteller für seine autonome Fahrtechnik. Die soll nur auf Kameradaten basieren. Auf Radar und Lasermessungen verzichtet Tesla: Seit wenigen Wochen werden das Model 3 und Y nur noch mit jeweils acht Außenkameras ausgeliefert.
Der Supercomputer wertete bislang eine Million Videos aus, trainiert mit den Daten ein neuronales Netz. Das soll mithilfe der Kameras so gut Objekte erkennen, dass es das Fahrzeug sicher durch alle Situationen steuert. Laut Karparthy gelingt das schon in ländlichen Gebieten.
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Ein außerordentliches Vorhaben. Die Schwierigkeiten sind enorm. Kameradaten verfügen zum Beispiel nicht über Tiefeninformationen, die liefern bislang Radar und Lidar. Mit einem technischen Kniff will Karparthy das Problem lösen: mit einem sogenannten Pseudo-Lidar.
Tesla machte bislang nur leere Versprechen
Wie schwer das Problem zu lösen ist, zeigt eine Litanei von gebrochenen Versprechen. Schon 2015 kündigte der Tesla-Chef Elon Musk „komplettes“ autonomes Fahren innerhalb von zwei Jahren an. Ähnlich gewagte – und gescheiterte – Mitteilungen gab es seitdem viele.
Aber die offensichtlichen Fehlschläge sollte die Konkurrenz um BMW und Co. nicht allzu sehr in Sicherheit wiegen. Gelingt das Vorhaben, besitzt Tesla einen großen Wettbewerbsvorteil. Die Autos bräuchten keine hochauflösenden Karten mehr für das autonome Fahren – sie könnten sich überall auf der Welt zurechtfinden.
Teslas Marke würde weiter aufgewertet. Auch könnte sich das Unternehmen das Geld für die teuren Lidar-Sensoren sparen, Karten müssten nicht mehr aktualisiert werden. Das ist teuer, weil es kontinuierlich, in Echtzeit und global passieren muss.
Auf einmal wäre das „Full Self-Driving“-(FSD-)System skalierbar, wie es im Software-Jargon heißt. Das FSD soll Tesla-Fahrer 10.000 Dollar pro Update kosten, mit jedem Nutzer fallen für den Hersteller aber nur marginale Kosten an – das autonome Fahren würde traumhaft hohe Gewinnmargen erzielen.
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