26 августа, 2025 
Ілон Маск знову розбурхав дискусію в автомобільній індустрії, заявивши, що використання лідарів у системах автономного водіння не лише не є необхідним, а й робить безпілотні авто потенційно небезпечнішими. Його коментар став реакцією на недавній виступ генерального директора Uber Дари Хосровшахі, який у нещодавньому інтерв’ю наголосив, що комбінування камер, радарів і лідарів, як це робить Waymo, є оптимальним рішенням для досягнення найвищого рівня безпеки та надійності в автономних транспортних системах.
Хосровшахі підкреслив, що сучасний твердотільний лідар коштує близько 500 доларів, тож економічні аргументи проти його використання виглядають необґрунтованими. На його думку, така технологія забезпечує додатковий рівень захисту та підвищує точність навігації, а тому логічно, що більшість технологічних партнерів Uber роблять ставку саме на комплексну систему, де камери працюють у зв’язці з радарами та лідарами.
Проте Маск зайняв жорстку позицію і вкотре відкинув концепцію багатосенсорного підходу. Він нагадав, що Tesla від початку робила ставку на технологію комп’ютерного зору, а кілька років тому повністю відмовилася навіть від радарів, щоб покладатися виключно на камери та алгоритми штучного інтелекту. На думку підприємця, саме поєднання кількох датчиків створює конфлікт даних, коли показники лідара, радара та камер не збігаються, і це призводить до небезпечної неоднозначності в роботі автопілота.
«Лідари й радари знижують безпеку, бо створюють конфлікти між даними. Якщо камера показує одне, а лідар інше, на що орієнтуватися? Така сенсорна неоднозначність збільшує ризики, а не зменшує їх. Саме тому Waymo не може впевнено працювати на високошвидкісних трасах. Ми відключили радари на автомобілях Tesla, щоб зробити систему безпечнішою. Камери — це майбутнє», — написав Маск у соціальних мережах, коментуючи позицію конкурента.
Свою впевненість Маск підкріплює практичними прикладами. Tesla активно розвиває систему FSD (Full Self-Driving), яка повністю базується на візуальних сенсорах і алгоритмах машинного навчання. Уже сьогодні компанія успішно тестує пілотні програми роботаксі в Остіні та Сан-Франциско. За словами інженерів Tesla, результати експлуатації підтверджують, що перехід до чисто візуальної архітектури знижує кількість помилок у розпізнаванні об’єктів і дозволяє краще адаптуватися до складних міських сценаріїв.
Водночас критики нагадують, що підхід Tesla не є універсальним і може мати обмеження, особливо в умовах поганої видимості або під час руху в складних дорожніх умовах, де лідари, завдяки своїй високій точності виявлення об’єктів, мають переваги. Сам Маск переконаний, що такі ситуації можуть бути ефективно вирішені завдяки подальшому вдосконаленню алгоритмів комп’ютерного зору та розвитку нейромереж.
