Der CEO von Waymo erklärt, warum Teslas selbstfahrende Systeme, die nur Kameras nutzen, nicht ausreichen

Waymos Co-CEO Dmitri Dolgov legte den bisher klarsten technischen Argumentationsrahmen dar, warum Kameras allein ein selbstfahrendes System nicht zur vollständigen Autonomie bringen können, und argumentierte, dass eine „schwache Sensortechnik“ bereits lange vor Erreichen einer übermenschlichen Leistungsgrenze an Sicherheitsbeschränkungen stößt.

Er erwähnte das Wort Tesla nie. Doch die Strategie von Tesla basiert ausschließlich auf Kameras – und dies war ein direkter Angriff darauf.

Die Debatte um Sensoren, aus der Sicht eines Fahrers mit 220 Millionen Meilen ohne menschlichen Fahrer

Dolgov äußerte diese Kommentare in einem Vortrag an der Startup School von Y Combinator, in dem er die Lektionen darlegte, die Waymo im Laufe von fast zwei Jahrzehnten bei der Entwicklung seines Fahrassistenten gelernt hat. Er stellte die Frage nach den Sensoren unverblümt zur Diskussion: „Es gibt seit Langem Debatten darüber, welche Art von Sensoren man eigentlich für das autonome Fahren benötigt.“

Seine Antwort zieht eine Grenze, die Befürworter reiner Kamerasysteme in der Regel überspringen. „Menschen können natürlich bereits mit bloßen Augen fahren, also gibt es dafür einen Nachweis“, sagte er. „Wenn das Ziel darin besteht, die Leistung des Menschen nur annähernd zu erreichen oder ein Hilfsmittel zu entwickeln, dann ist das eine sehr vernünftige Vorgehensweise.“

Dann kommt der Haken: Wenn man vollständige Autonomie sowie übermenschliche Leistung anstrebt, so sagte er, „führt eine schwache Sensortechnik dazu, dass die Sicherheitskurve viel zu früh abflacht.“

Das ist die gesamte Argumentation in ein paar Sätzen zusammengefasst. Kameras können einem Menschen entsprechen und dienen dazu, Fahrerassistenzsysteme zu betreiben. Dolgovs Ansicht ist, dass ihre Leistungsfähigkeit unter dem Niveau liegt, das ein Auto erreichen muss, um ohne Fahrer fahren zu können.

Es sei denn, man nutzt sie zu Demonstrationszwecken in einem abgegrenzten Gebiet mit begrenzter Geschwindigkeit und geringer Nutzung, um durch weniger Fahrleistung das Risiko zu verringern.

Warum Waymo Kameras, Lidar und Radar zusammen einsetzt

Waymo verwendet drei Arten von Sensoren, und Dolgov erklärte ausführlich den Grund dafür. Kameras liefern hohe Auflösung und Farbinformationen, sind aber passiv und leiden in der Dunkelheit sowie bei starkem Gleißen. Lidar misst direkt die 3D-Struktur der Welt. Radar durchdringt Nebel, Regen und Schnee und kann mithilfe des Doppler-Effekts die Geschwindigkeit direkt ermitteln. Lidar und Radar sind aktive Sensoren, sodass sie auch in völliger Dunkelheit oder direkt im grellen Sonnenuntergang genauso gut funktionieren.

Das ist keine Redundanz um ihrer selbst willen. „Diese verschiedenen Sensormethoden sind nicht gegenseitige Ersatzlösungen“, sagte Dolgov. Jeder Sensor verwendet seinen eigenen Encoder, und die Daten werden zu einem einzigen Bild der Welt zusammengeführt, das seiner Ansicht nach „weitaus überlegen ist als das, was man mit einem einzelnen Sensor erhält“.

Dafür führte er Beispiele an, in denen eine Kamera nutzlos wird. Ein Staubsturm in Phoenix, bei dem die Kamera fast nichts sieht, während Lidar einen Fußgänger am Straßenrand klar erkennen kann. Menschen, die nachts über eine Betonbarriere auf die Straße klettern. Kinder, die mit Hunden durch eine völlig dunkle Straße laufen, auf der weder Scheinwerfer noch Straßenlaternen vorhanden sind. In jedem dieser Fälle ist die Kameraingabe nahezu nutzlos, während die Lidar-Ansicht klar ist.

Dann gibt es noch den Ausfallfall, den eine Kamera allein nicht bewältigen kann: Etwas, das physisch die Linse bedeckt. Ein einzelnes Blatt auf dem Sensor kann einen Roboter zum Stillstand bringen, so Dolgov, bevor er ein Waymo zeigte, das einen Baumast erfasste, den seine Scheibenwischer nicht entfernen konnten, und anschließend mit seinen anderen Sensoren sicher zurück zum Depot fuhr.

Das „Neuner“-Problem

Unter dem Aspekt des Sensors steht ein mathematischer Aspekt, und genau dieser ist der Punkt, der alle beunruhigen sollte, die von einer reinen Kamerademo ausgehen. Die Zuverlässigkeit beruht auf dem von Dolgov als „exponentielle Leiter der Neunen“ bezeichneten Prinzip. Tesla-CEO Elon Musk nennt es den „Marsch der Neunen“. Es ist einfach, 90 % oder 99 % Zuverlässigkeit zu erreichen. Jeder weitere Schritt in Richtung höherer Zuverlässigkeit erfordert jedoch etwa zehnmal mehr Anstrengung als der vorherige.

Die Falle besteht also darin, die Technologie mit dem schnellsten Anstieg in der Anfangsphase zu wählen – jene, die die beste Demo liefert –, diesen steilen Anstieg in die Zukunft zu projizieren und anschließend bereits „weit vor der von Ihrem Produkt geforderten Leistung“ auf ein Plateau zu stoßen. Eine Demo benötigt vielleicht eine „Neun“. Ein Fahrerassistenzsystem braucht einige davon. Ein Auto mit Kindern im Fond und ohne Fahrer benötigt hingegen eine ganze Reihe solcher Werte.

Dolgov wehrte sich auch gegen den häufigsten Einwand der rein-kamerabasierten Befürworter: die Kosten. Waymo arbeitet bereits mit der sechsten Generation von Hardware, und er betonte, dass jede neue Generation die Preise drastisch gesenkt habe. Wer bei den heutigen Preisen auf Sensoren wie Lidar setze, warnte er, setze auf „eine Zahl mit recht kurzer Haltbarkeit“.

Die Rolle von Tesla

Tesla ist die lauteste Stimme auf der anderen Seite dieser Debatte. Das Unternehmen entfernte 2021 das Radar aus seinen Autos und streicht 2022 die ultraschallbasierten Sensoren, setzt stattdessen voll auf Kameras mit „Tesla Vision“. Elon Musk bezeichnete Lidar als „sinnlose Anstrengung“ und sagte, jeder, der darauf vertraue, sei „verloren“. Teslas Robotaxi-Dienst, der 2025 in Austin gestartet wurde, funktioniert ausschließlich mit Kameras. Wir haben bereits ausführlich über den Streit zwischen Tesla Vision und Lidar berichtet.

Bislang stimmen die Ergebnisse mit der genauen Obergrenze überein, die Dolgov beschrieben hat. Die eigenen Daten von Teslas Robotaxi zeigen eine Unfallrate, die etwa dreimal höher ist als bei menschlichen Fahrern – selbst dann, wenn ein Mensch auf dem Beifahrersitz als Sicherheitsbeobachter sitzt. Musk behauptet in jeder neuen Version, dass FSD sicherer sei als Menschen, doch die Daten haben ihn bislang nicht unterstützt, selbst nach intensiver Manipulation durch Tesla.

Waymo erreicht Werte, die laut Dolgov allein mit Kameras nicht erreichbar seien. Sein neuester Sicherheitsbericht, basierend auf 220 Millionen Meilen Fahrten ausschließlich mit Passagieren, zeigt eine um 94 Prozent geringere Anzahl an Unfällen mit schweren Verletzungen im Vergleich zu denjenigen, die menschliche Fahrer auf derselben Strecke verursachen würden – das ist etwa 17 Mal besser. Waymo bietet derzeit rund eine halbe Million bezahlte Fahrten pro Woche in 15 US-Städten an und strebt ein Ziel von einer Million Fahrten pro Woche an, obwohl Musk behauptet, Waymo habe „niemals eine Chance“ gegen Tesla gehabt.

Tesla hat kürzlich bestätigt, dass es seit dem Start seines Robotaxis im vergangenen Jahr insgesamt 380.000 Meilen ohne Fahrer zurückgelegt hat. Waymos fahrerloses Service schafft das bereits an einem Tag.

Electreks Einschätzung

Das ist die nützlichste Version des Arguments zwischen Lidar und Kameras, die ich je gesehen habe – denn Dolgov tut nicht so, als wären Kameras nutzlos. Er räumt ein, was Tesla-Fans stets als Argument anführen: Ja, Menschen fahren mit zwei Augen, und ja, allein Kameras können ein wirklich gutes Fahrassistenzprodukt schaffen. Darum geht es jedoch nicht. Der Streitpunkt ist vielmehr, ob das, was „gut genug ist, um einem Menschen beim Fahren zu helfen“, jemals „gut genug wird, um den Menschen zu ersetzen“ – und seine Antwort lautet nein, denn die Sensordaten erreichen nicht das gewünschte Niveau.

Tesla würde auf seinen aktiven Robotaxi-Service als Beispiel dafür verweisen, wie man den Menschen ersetzen kann, doch Dolgov sagte auch, dass eine Kamera-basierte Lösung für Demonstrationen ausreicht – und das ist im Grunde genau das, was Teslas Robotaxi-Service derzeit darstellt.

Tesla hat gerade bestätigt, dass die stundenlose Fahrstrecke bislang nur 380.000 Meilen beträgt. Das ist im Wesentlichen eine Demonstration bei niedrigen Geschwindigkeiten in kleinen, abgegrenzten Gebieten in Texas.

Die zunächst guten Ergebnisse sind es, mit denen sich Teslas Investoren zufriedengeben sollten. Tesla hat Jahre damit verbracht, den einfachen Teil des Aufstiegs zu bewältigen – bei jedem neuen FSD-Update sieht es deutlich besser aus als beim vorherigen –, wobei Musk diese Steigung weiter bis zu den Robotaxis ausbaut. Dolgov beschreibt genau, warum diese Linie irgendwann endet: Die anfänglichen Erfolge sind günstig zu erzielen, doch der späte Teil ist extrem schwierig, und gerade dieser späte Teil stellt das gesamte Sicherheitsproblem dar, sobald man wöchentlich Millionen von Meilen fährt.

Auch der Kostenfaktor spielt eine Rolle, denn „Lidar ist zu teuer“ ist die letzte technische Hürde, die bei Systemen nur mit Kameras überwunden werden muss. Waymo befindet sich bereits in der sechsten Hardwaregeneration und gibt an, dass die Kosten schnell sinken. Wenn Sensoren weiterhin billiger werden, während Systeme nur mit Kameras immer wieder an derselben Grenze stoßen, wird der Satz „Kameras sind die pragmatische Wahl“ von Jahr zu Jahr schwächer.

Es wird berichtet, dass Waymo kurz davor steht, sein komplettes Paket (Auto + Waymo-Sensor-Set sowie Fahrer) für etwa 60.000 US-Dollar anzubieten. Zu diesem Zeitpunkt ist die Tatsache, dass man ein systematisch einsetzbares System hat, weitaus wichtiger als ein Kostenvorteil von rund 20.000 US-Dollar beim Auto selbst.