Zur Produktion von Autos: Tesla will humanoide Roboter bauen

Karpathy spricht über Teslas Fortschritte dabei, die Autopiloten zu einem tatsächlich autonomen Fahrsystem weiterzuentwickeln – oder konkreter: über räumliche, rekurrente neuronale Netze oder Vektorenräume, in denen Teslas KI seine Voraussagen etwa über die Position eines Seitenstreifens oder der Bewegung eines entgegenkommenden Autos nun trifft.

Der gebürtige Slowake Karpathy ist ein begabter KI-Erklärer. Als der heute 34-Jährige in Berkeley seinen Informatik-Doktor machte, wurde eine seiner Video-Vorlesungen über Bilderkennung zum weltweiten Hit. Doch wo Tesla auf dem Weg zum tatsächlich autonomen Auto wirklich steht, ist schwer aus dem Vortrag herauszulesen. Warum Teslas mit Autopilot aber immer noch so regelmäßig in stehende Polizeiautos oder umgefallene Lkws rasen, was Aufsichtsbehörden und die Politik unruhig stimmt, erklärt Karpathy nicht.  

Nichtsdestotrotz spricht einer von Musks Entwicklern über Fortschritte des Autopiloten im hektischen Stadtverkehr: Er zeigt ein Video einer auf beiden Seiten zugeparkten Straße in einem Wohngebiet. Als dem Tesla ein Auto entgegenkommt, erkennt der Autopilot, dass nur das Gegenüber in einer Parklücke Platz machen kann, um den Tesla vorbeizulassen. Ohne zu zögern, nimmt der Tesla die Gelegenheit wahr und passiert das andere Auto sicher. Die Simulation einer Vogelperspektive auf die Situation zeigt, wie der Autopilot frühzeitig seinen Pfad zwischen geparkten und fahrenden Autos plant.

Konkurrenz ist vollautonomem Fahren auch nah

Solche Demonstrationen haben andere Firmen aber auch schon geliefert. Die Volkswagen-Beteiligung Argo etwa demonstrierte so eine „Straßen-Verhandlung“ vergangenen Oktober in einem Video. Auch das automatisierte 4D-Labeling, bei dem neuronale Netze Gegenstände im Zeitverlauf identifizieren, ist Industriestandard. Ob Tesla dem vollautonomen Auto wirklich näher ist als die Konkurrenz, ist mindestens zweifelhaft.

Musks Bravado bremst das nicht aus: „Man könnte uns als Marktführer bei Künstlicher Intelligenz nennen, die in der realen Welt angewendet wird“, sagt er zu Beginn. Doch selbstfahrende Autos auf öffentlichen Straßen setzt bislang nur das Schwesterunternehmen Waymo ein. Tesla bezeichnet sein 10.000 Dollar teures Fahrerassistenz-Softwarepaket zwar als „Full Self Driving“ (FSD), obwohl die Autos nicht autonom fahren können.

Um seinem Ziel näher zu kommen, hat Tesla einen eigenen KI-Chip entwickelt, von denen 3000 in Teslas Supercomputer Dojo stecken sollen. Jeder dieser D1-Chips habe 362 Teraflops Rechenpower, sagte Hardware-Direktor Ganesh Venkataramanan. Dojo sei der schnellste KI-Trainingscomputer der Welt, wenn er im kommenden Jahr ans Netz gehe.

Für das kommende Jahr hat Tesla den Käufern von FSD versprochen, dass ihre Autos auch Stadtverkehr meistern können sollen – eigentlich war das Update schon 2019 geplant. Doch Verzögerungen sind üblich bei Tesla, das gesteht sogar Musk ein.

So muss man auch die großen Ankündigungen von Teslas Thementagen mit Vorsicht genießen: Von den Ankündigungen des Batterietags im vergangenen Jahr ist noch nicht viel im Produktportfolio angekommen. Einen 25.000 Dollar billigen Tesla, wie damals versprochen, gibt es noch lange nicht. Selbst das neue als 4680 bezeichnete Batteriezellen-Format mit trockener Elektrode hat es noch nicht in die Massenproduktion geschafft – Modelle wie der Cybertruck oder der Elektrolastwagen Semi verzögern sich auch deswegen.

Bis ein Tesla-Bot durch die Gigafactory in Berlin tanzt, kann es also noch etwas dauern.

Mehr: Lucid-Chef Peter Rawlinson: Elon Musks Rivale muss sich jetzt beweisen