Tesla против Waymo: почему спор камер и лидаров решит будущее беспилотных автомобилей
Камеры, радары и лидары: какая технология победит в автономных автомобилях
Спор о том, чем должен «видеть» дорогу автономный автомобиль, к 2026 году не закончился победой одной технологии. Tesla продолжает развивать систему, которая опирается прежде всего на камеры и нейросети. Waymo, Mercedes-Benz, Mobileye и Aurora идут другим путем и используют несколько независимых типов датчиков. Причем Waymo после более чем 200 млн миль полностью автономного движения заявила, что одних камер для ее подхода недостаточно.
Эксперт SPEEDME.RU Дмитрий Новиков считает, что разница между этими концепциями уже не сводится к вопросу о стоимости лидара. Камеры становятся точнее благодаря нейросетям, радары получают более подробное пространственное разрешение, а производство лидаров измеряется миллионами устройств. Поэтому вопрос постепенно меняется: не какой сенсор исчезнет, а на каких уровнях автоматизации производители готовы отказаться от дополнительного канала восприятия.
Камеры дают автомобилю понимание дорожной сцены
Камера остается практически незаменимым элементом современных систем помощи водителю. Она распознает дорожную разметку, знаки, автомобили, пешеходов и цвет сигналов светофора. По сути, именно изображение дает алгоритму больше всего информации о том, что находится перед машиной.
Главные преимущества такого подхода — относительно невысокая стоимость оборудования и возможность совершенствовать систему преимущественно программными методами.
Именно эту стратегию последовательно развивает Tesla. В отчете за второй квартал 2025 года компания называла архитектуру своей системы Robotaxi основанной только на камерах и нейросетях, которые обучаются на данных глобального парка автомобилей. При этом обычную FSD (Supervised) сама Tesla по-прежнему относит к системам, требующим активного контроля со стороны водителя, и прямо предупреждает, что она не делает автомобиль автономным.
Однако у камер есть физические ограничения. Volvo в документации EX90 указывает, что туман, сильный дождь, снег и пыль могут серьезно ухудшить видимость камер. В темноте также имеет значение, насколько хорошо видим сам объект. Поэтому улучшение нейросети не отменяет того факта, что исходная информация поступает с оптического датчика.
Радар хорошо понимает расстояние и скорость
Радар решает другую задачу. Радиоволны позволяют непосредственно определять расстояние до объекта и оценивать его относительную скорость. Кроме того, такой датчик способен сохранять полезность в условиях, в которых оптическая камера видит хуже.
Waymo, объясняя устройство своего комплекса, называет радар сенсором, отвечающим прежде всего за движение объектов. Компания отмечает его способность работать через дождь, туман или пыль, которые могут мешать камерам.
Масштабы автомобильного применения показывают, что от этой технологии отрасль отказываться не собирается. Continental в мае 2025 года сообщила о выпуске 200-миллионного автомобильного радарного сенсора. Только за первый квартал того года компания получила заказы производителей на радары примерно на 1,5 млрд евро.
При этом технология продолжает развиваться. Современные imaging- и 4D-радары должны давать системе значительно больше пространственной информации, чем традиционные автомобильные радары.
В 2025 году Mobileye сообщила, что один из мировых автопроизводителей выбрал ее Imaging Radar для будущей системы автоматизированного вождения SAE Level 3. Начало производства намечено на 2028 год. Компания рассчитывает использовать такой радар в том числе для распознавания объектов на большом расстоянии и в условиях дождя или тумана.
Это делает новое поколение радаров одним из наиболее интересных участников дальнейшей борьбы сенсорных архитектур.
Лидар дает точную трехмерную геометрию
LiDAR использует лазерное излучение и измеряет отраженный сигнал. Система получает не обычную фотографию, а трехмерное представление окружающего пространства с данными о расстоянии до объектов.
Waymo описывает распределение ролей достаточно просто: камеры отвечают прежде всего за смысловое содержание дорожной сцены, lidar — за трехмерную геометрию, а radar — за динамику объектов.
Преимущество лидара особенно заметно ночью. Volvo указывает, что освещенность сама по себе не влияет на работу такого сенсора: он может функционировать и при солнечном свете, и в полной темноте.
Но считать lidar универсальным всепогодным решением тоже нельзя. Та же Volvo предупреждает, что сильный дождь, снег, туман и очень высокая температура способны ограничивать его возможности. Грязь, снег или лед непосредственно перед сенсором также ухудшают обнаружение объектов.
Получается, что лидар устраняет часть слабых мест камеры, но приобретает собственные ограничения.
Лидары дешевеют и пока не собираются исчезать
Еще несколько лет назад одним из главных аргументов против лидара была стоимость. Для массового автомобиля сложный лазерный сенсор выглядел слишком дорогим дополнением к камерам и радарам.
Однако объемы производства быстро растут. Hesai сообщила, что за 2025 год поставила 1 381 133 лидара для автомобильных ADAS — на 202,6% больше, чем в 2024 году. Общие поставки компании за год превысили 1,62 млн устройств.
«Эти показатели не доказывают, что лидар обязательно станет стандартом для каждого автомобиля, но они противоречат версии о том, что развитие компьютерного зрения уже сделало лазерные датчики ненужными», — считает автоэксперт Дмитрий Новиков.
Скорее происходит разделение рынка: часть компаний стремится заменить дорогое аппаратное резервирование более совершенным программным обеспечением, а другие используют снижение стоимости сенсоров, чтобы сохранить дополнительный независимый источник информации.
Waymo делает ставку сразу на три технологии
В августе 2026 года Waymo опубликовала выводы, сделанные после более чем 200 млн миль полностью автономной эксплуатации. Один из них сформулирован однозначно: мультимодальные сенсоры компания считает необходимыми для собственной системы.
Шестое поколение Waymo Driver включает 13 камер, четыре лидара и шесть радаров. Их зоны обзора перекрываются, а дальность комплекса достигает 500 метров. При этом Waymo уже сократила количество и стоимость оборудования относительно предыдущих поколений, но не отказалась ни от одного из трех основных типов датчиков.
Получаются две противоположные инженерные философии. Tesla пытается доказать, что мощная нейросеть способна построить масштабируемую автономность преимущественно по изображениям с камер. Waymo считает независимость разных физических каналов восприятия частью системы безопасности.
Mercedes-Benz и Mobileye также выбирают резервирование
Схожую с Waymo логику применяет Mercedes-Benz. Система DRIVE PILOT уровня SAE Level 3 использует одновременно камеры, радары и lidar. Производитель отдельно подчеркивает резервную архитектуру комплекса.
Mobileye пошла еще дальше и разделяет восприятие окружающего мира на две независимые системы. Одна работает с камерами, другая — с радарами и лидаром. Концепция получила название True Redundancy.
То есть Mobileye одновременно признает высокий потенциал компьютерного зрения и не считает его достаточной заменой независимому резервному каналу в более сложных системах автоматизации. Mobileye Chauffeur предусматривает камеры, радары и lidar.
У автономных грузовиков требования еще жестче
Особенно хорошо необходимость дальнего восприятия заметна в грузовом транспорте. На высокой скорости тяжелому грузовику требуется значительно больше пространства для безопасной реакции.
Aurora в своей системе Driver объединяет собственный FirstLight Lidar, imaging radar и камеры высокого разрешения. Текущая версия лидара компании рассчитана на обнаружение объектов дальше 450 метров, а для следующего поколения заявлена дальность до 1000 метров.
Здесь lidar не заменяет radar или камеру. Все три технологии работают как части единой архитектуры.
Так какая технология победит
Однозначного ответа пока нет, причем существующие автомобили и роботакси показывают, почему.
Камеры почти наверняка сохранят центральную роль. Они дешевы и дают нейросетям наиболее богатую информацию о дорожной сцене. Разметку, знак или цвет светофора проще распознавать именно визуально.
Радар тоже вряд ли исчезнет. Массовость технологии уже огромна, а развитие imaging radar постепенно уменьшает ее традиционный недостаток — сравнительно невысокую детализацию окружающего пространства.
Положение лидара сложнее. Для обычных систем помощи водителю он не является обязательным: существуют автомобили, способные реализовывать сложные функции без него. Но среди систем, где человеку предполагается передавать все большую часть ответственности за управление, lidar продолжает использоваться очень активно.
Здесь важно различать уровни автоматизации. SAE определяет Level 2 как частичную автоматизацию, Level 3 — как условную, Level 4 — как высокую, а Level 5 — как полную автоматизацию. Поэтому успешная работа камеры в системе L2 сама по себе не доказывает, что такая же сенсорная архитектура окажется оптимальной для L4 или L5.
По мнению автоэксперта Дмитрия Новикова, реальные проекты высокого уровня автономности скорее подтверждают жизнеспособность мультимодальной схемы. Waymo, Mercedes-Benz, Mobileye и Aurora используют камеры, радары и lidar вместе или создают из них независимые резервные каналы.
Одновременно Tesla показывает, что у camera-only подхода есть серьезная технологическая альтернатива. Именно противостояние этих двух концепций и должно определить дальнейшее развитие автономного транспорта.
Пока же объявлять победителем лидар, радар или камеры рано. Судя по существующим серийным и автономным системам, наиболее вероятно разделение рынка: массовые водительские ассистенты смогут обходиться более простым набором сенсоров, тогда как автомобили, которым разрешено ехать без постоянного контроля человека, будут дольше сохранять несколько независимых способов видеть дорогу.
Методика: на дату публикации редакция SPEEDME.RU сверила данные с материалами и документацией SAE International, Waymo, Tesla и ее отчетностью в SEC, Mercedes-Benz, Mobileye, Aurora, Volvo Cars, Continental и финансовой отчетностью Hesai. Материал основан на проверке опубликованных первичных источников и не является собственным дорожным испытанием сенсоров.