Austin, Teksas'ta yaşanan bir sonbahar öğleden sonrasında, şiddetli bir yağmur altında iki robotaksi şehri dolaşıyor: Bir Waymo ve bir Tesla Cybercab. Her ikisi de yolcu taşıyor ve sürücüsüzler, ancak dünyayı algılama biçimleri taban tabana zıt. Waymo, çatısındaki lidar sensörü, tamponlarındaki radar sinyalleri ve kameraları kullanarak çevresinin detaylı bir 3D modelini oluşturuyor. Bu sensörler sayesinde insan sürücülerin zorlanabileceği yaya ve araçları bile tespit edebiliyor.
Diğer yandan, Tesla Cybercab, otonom sürüş modunda, lidar veya radar kullanmıyor; sadece sekiz kameradan gelen görüntüleri bir nöral ağ aracılığıyla işleyerek nesneleri tanımlıyor, boyutlarını tahmin ediyor ve buna göre yolunu planlıyor. Bu senaryo kısmen hayal ürünü olsa da, Waymo zaten birçok şehirde faaliyet gösteriyor ve Tesla da robotaksi pilot uygulamalarına başladı. Otonom araçların ilk geliştirildiği dönemlerde, güvenli sürüş için kameralar, lidar ve radar gibi birden fazla algılama yönteminin bir arada kullanılması gerektiği konusunda genel bir fikir birliği vardı. Ancak 2016'da Tesla, sadece kamera ve işlem gücüyle otonomluğun sağlanabileceği felsefesini benimseyerek bu ortodoksluktan ayrıldı.
Bu felsefi ayrılık, çoklu sensör sistemlerine dayanan otonom araçlar (lidar, radar, kameralar) ile yalnızca kamera ve işlem gücüne güvenen araçlar arasındaki büyük bir rekabete dönüşecek. Bu yarışın sonuçları, küresel robotaksi pazarının geleceğini ve şehir içi ulaşımın nasıl şekilleneceğini belirleyecek. 2023'te 243 milyar dolar değerinde olan ve 2032'ye kadar 640 milyar dolara ulaşması beklenen bu pazarın büyüklüğü göz önüne alındığında, bu rekabetin önemi oldukça büyük.
Otonom araç teknolojilerinin geleceği, farklı algılama yaklaşımlarının hangisinin daha güvenli ve ölçeklenebilir olduğunu belirleyecek bu kritik rekabetin sonucuna bağlı.