Ulaşım
2025: Sürücüsüz Arabaların Ana Akıma Girdiği Yıl?
Securities.io sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Sürücüsüz Arabalar Ne Zaman Çıkacak?
Köşeyi dönünce karşımıza çıkacakmış gibi görünen çığır açıcı teknolojiler arasında, ekonomi ve toplumun geneli üzerinde otonom ya da ‘sürücüsüz’ araçlar kadar büyük etki yaratabilecek çok az teknoloji vardır; elbette yapay genel zekâ (AGI) olasılığı bunun dışında tutulabilir.
Bunun nedeni, insanların araç kullanmasını gerektiren işlerin ve görevlerin çok fazla olmasıdır. Taksi şoförlüğü, teslimat hizmetleri ve kamyon şoförlüğü gibi ücretli işlerle başlar. Daha temelde ise dünya nüfusunun çoğu bu görevi ücretsiz yerine getirir ve çoğu zaman günün saatlerini, her gün, direksiyon başında geçirir.
Bu durum ekonomi, günlük yaşam ve kültür üzerinde yük oluşturan büyük bir üretkenlik kaybıdır. Bu nedenle robotaksilerin 2023 gibi erken bir tarihte bile dört trilyon dolara kadar gelir üretebileceği öngörülüyordu.
Bununla birlikte, gerçekten otonom araçlar geliştirmek zordur ve tam otomatik ulaşım henüz geniş ölçekte yollara çıkmamıştır. Sürücüsüz araçların büyük çaplı kullanıma girmesine ne kadar yakınız?
Sürücüsüz Arabaların Büyük Potansiyeli
Bu fikrin temelinde, yolculuk ücretleri yeterince düşük olduğu sürece robotaksilerin otomobil sahibi olma gereksinimini azaltabileceği yönündeki ekonomik gerçek vardır.
Bu durum olumlu bir geri besleme döngüsü yaratabilir: düşük ücretler talebi artırır, artan talep robotaksilerin kullanım oranını yükseltir, sermaye maliyetlerinin daha fazla sefere yayılmasını ve fiyatların düşmesini sağlar; düşen fiyatlar da talebi yeniden artırır.
Rapora göre hizmet sağlayıcılar maliyeti mil başına 0,25 dolara indirebilirse otonom taksi hizmetleri “kısa mesafeli yolculukların %95’inden daha ekonomik” olacaktır.
Sürücüsüz teknolojinin kamyon ve gemi gibi yük taşımacılığına uygulanması durumunda ekonomik denklem daha da açıktır. Otonom sistemler yeterince güvenilir olduğunda sürücüler ve mürettebat, işletme yapısından çıkarılabilecek maliyet kalemleri hâline gelir.
Source: ARK Invest
Genel olarak sürücüsüz araçların çok büyük gelir sağlayabileceğine kuşku yoktur; bu yüzden çok sayıda teknoloji şirketi bu teknolojiyi geliştirmek için on milyarlarca dolar harcamaktadır. Ancak çözülmesi son derece güç bir problem olduğu da ortadadır.
Sürücüsüz Teknoloji Yığını İnşa Etmek
Destekleyici Teknolojiler
Otonom araçların merkezindeki yapay zekâyı ele almadan önce, son on yılda sürücüsüz otomobilleri, dronları ve başka araçları ekonomik açıdan uygulanabilir kılan gelişmelere kısaca bakabiliriz.
Bunun bir nedeni, sensör ve işlem gücü maliyetlerinin hızla düşmesidir. İlk iPhone’un ancak 2007’de piyasaya çıktığını ve iyi bir kameraya sahip, küçük bir bilgisayar gibi çalışan bir telefonun yirmi yıldan kısa süre önce devrim sayıldığını unutmak kolaydır.
O zamandan bu yana optik bileşenler, sensörler, çipler ve diğer elektronik parçalar daha ucuz, daha güçlü ve daha güvenilir hâle gelmiştir.
Elektrikli araçların 2008’deki ilk Tesla Roadster’dan bu yana yükselişi, araçların çalışma biçimini de değiştirdi. Yeni elektrikli otomobiller büyük bataryaları ve güç aktarma sistemleri sayesinde çok fazla elektrik sağlayabildiğinden, sürücüsüz sistemlerin çip ve sensörlerine enerji vermek neredeyse önemsiz bir sorun hâline geldi.
Elektrikli otomobiller mekanik açıdan da çok daha güvenilirdir; daha az aşınmayla daha uzun mesafe gidebilir ve mil başına enerji maliyetleri genellikle daha düşüktür. Bu özellikler onları gün boyu birçok kullanıcıya hizmet eden robotaksiler için uygun kılar. Sürücüsüz teknoloji içten yanmalı motorlu araçlara dayanmak zorunda kalsaydı ekonomik açıdan çok daha zayıf olurdu.
Günümüz otomobilleri aslında tekerlekli bilgisayarlardır: araç başına 300-1.000 çip bulunur ve bazı elektrikli araçlarda bu sayı 3.000’e kadar çıkar. Eksik olan tek şey, aracı kendi kendine sürecek “beyindir”.
Source: Polar Semi
Yolları Anlamak
A noktasından B noktasına giden yolu belirlemek gibi en temel işlevleri, özellikle GPS ve gerekli verileri sağlayan harita uygulamalarının yaygınlaşmasından bu yana, çoğu sürücüsüz yapay zekâ sistemi on yılı aşkın süredir başarıyla yerine getirebilmektedir.
Zor olan, otomobilin yoldaki değişkenleri anlamasıdır: hava koşulları, diğer araçlar, yayalar, bisikletliler, hayvanlar ve benzeri unsurlar.
Burada da genel durum görece hızlı çözüldü; daha az karmaşık bir ortam olan otoyollarda “sürüş desteği” sunan sistemler, üst sınıf otomobillerin çoğunda kullanılmaya başlandı.
Ancak yol çalışmaları, şehir merkezleri, yayalar ve trafik kazaları gibi daha karmaşık durumlarla başa çıkmak daha zordur.
Sürücüsüz sistemler genellikle hızı sabit tutmaya ve park etmeye yönelik basit destekten kusursuz sürücüsüz araca kadar uzanan bir ölçeğe göre sınıflandırılır. Son seviye olan L5, yani sürücü gerektirmeyen tam otomasyon, hâlâ ulaşılamamış bir hedeftir.
Source: MobileEye
L5 otonomi düzeyine ulaşılamamasının nedeni genellikle yapay zekânın kafasını karıştıran nadir durumlardır. Örneğin bir bilgisayar, çok katlı otoparktaki bir otomobilin durumunu anlamakta zorlanabilir:
«Araç, otoparktaki park edilmiş otomobillerin yolu kapattığını düşündü. ‘Araç durmuş, kaldırımın çevresinden geç’ diye yorumladı.
Bir sistem anlamadığı bir durumla karşılaştığında ve ne yapacağını bilemediğinde, birçok vakada otomobil yalnızca durur.»
Sinir Ağları Donanımı
Yapay zekâdaki son gelişmelerin çoğu, 2024 Nobel Fizik Ödülü’ne konu olan sinir ağı teknolojisi üzerine kurulmuştur. Her durum için katı bir komut dizisi gerektiren geleneksel hesaplamanın aksine, sinir ağları uygun yanıtı üretmek üzere eğitim koşullarına uyum sağlayabilir.
Source: Nobel Prize
Bu özellik onları, girdilerin çok değişken ve verilerin bilgisayar açısından her zaman bir ölçüde karmaşık olduğu “düzensiz” durumlarla başa çıkmada doğası gereği daha başarılı kılar.
Sinir ağları uzun süre boyunca, bilgisayar grafik kartlarının yapay zekâ donanımı olarak yeniden kullanıldığı GPU’lar üzerinde eğitildi ve çalıştırıldı. Daha yakın dönemde ise yapay zekâ ve sinir ağlarına özel donanımlar geliştirilmektedir.
Diğer yapay zekâ donanımları arasında — bunları ayrı bir raporda daha ayrıntılı ele aldık — Sinir Ağı İşlemcileri (NNP) sürücüsüz yapay zekâ açısından özellikle önemlidir. Sinir İşlem Birimleri (NPU) veya nöromorfik çipler olarak da adlandırılan bu işlemciler, genel amaçlı donanımın birkaç bin hesaplamayla tamamladığı bir işlemi tek hesaplamada gerçekleştirebilir.
Bu enerji verimliliği nedeniyle NPU’lar, hesaplamaların bulut yerine aracın üzerinde yapıldığı “uç bilişim” uygulamalarında yaygındır.
Sürücüsüz sistemlerin güvenilir, çok hızlı tepki veren ve bağlantıya bağımlı olmayan bir yapıda olması gerektiğinden, yapay zekâ daha önce bulutta eğitilmiş olsa bile çoğunlukla sinir ağını yerel olarak çalıştıran uç bilişime dayanır.
Doğru Teknolojiyi Seçmek
Geofencing Vs Serbest Sürüş
Geofencing Neden?
Geleceğin sürücüsüz otomobil şirketleri açısından başlıca teknoloji ve iş stratejisi tercihlerinden biri, coğrafi sınırlandırma kullanıp kullanmamaktır.
Coğrafi sınırlandırma, sürücüsüz bir sistemin yalnızca sınırlı bir bölgede çalışmak üzere özel olarak eğitilmesi ve otonom sürüş sisteminin faaliyet gösterebileceği alanın sanal bir sınırla belirlenmesidir.
Amaç, alanı sınırlayarak yapay zekânın özellikle bu yolları güvenle sürebilecek kadar iyi öğrenmesini sağlamaktır.
«Alanı daha ‘özel’ mekânlarla, hatta yollar yerine kaldırımlarla sınırlandırmak, aracın otomobiller, kamyonlar, bisikletliler ve yayalar gibi diğer unsurlarla yaşayacağı etkileşim türlerini önemli ölçüde azaltabilir.»
Robert Day – Arm’ın Otomotiv ve Nesnelerin İnterneti biriminde otomotiv ortaklıkları direktörü
Yapay zekânın ele alması gereken durumların, yolların ve olası güzergâhların sayısı azaldığında gerekli hesaplama gücü büyük ölçüde düşer; bu da ihtiyaç duyulan donanımı azaltır.
«Coğrafi sınırlandırmanın getirdiği kısıtlamalar, otonom bir aracın sahip olması gereken yetenekleri derinden etkiler; bu da otonom sistemlere güç verecek donanımı belirler.»
Robert Day – Arm’ın Otomotiv ve Nesnelerin İnterneti biriminde otomotiv ortaklıkları direktörü
Ancak bu yaklaşım otonom araçların kullanım alanlarını ciddi biçimde sınırlar. Her yeni şehir, sürücüsüz şirketin özel bir eğitim veri kümesi oluşturmasını gerektirir; bu genellikle hizmete başlamadan önce bölgede birkaç yıl boyunca otomobillerin insan eliyle sürülmesiyle yapılır.
Bu da yaklaşımı oldukça maliyetli hâle getirir.
Ayrıca sürücüsüz otomobilleri esas olarak robotaksi şirketleri için cazip kılar. Bireyler, çoğunlukla şehir merkeziyle veya tek bir şehirle sınırlı olan coğrafi bölgelerin dışına zaman zaman çıkmak isteyeceği için kendi otomobillerine yine ihtiyaç duyabilir.
Sektör bu yaklaşımda takılı kalırsa, robotaksilerin kitlesel kullanımından beklenen kazanımların çoğu gerçekleşmeyecektir.
Geofencing’in Hukuki ve İşletme Sonuçları
Öte yandan, hiçbir sınırlama olmadan doğrudan tam sürücüsüzlüğü hedeflemek kendi kendini baltalayan bir tercih olabilir.
Sistem önce her yerde kusursuz olmak zorunda kalacağı için otonom hizmetlerin kullanıma girmesini geciktirebilir. Oysa başlangıçta sınırlı sayıdaki şehirde devreye alınarak şimdiden milyonlarca kullanıcıya ulaşabilir.
Bir diğer sorun sürücüsüz sistemlere ilişkin kurallar ve yasalardır. Düzenleyiciler çekingen davranmakla birlikte, özellikle belirli bir bölgedeki güvenlik kanıtlandığında coğrafi olarak sınırlandırılmış çözümlerin yavaş biçimde kullanıma alınmasını kabul etmektedir.
Ancak sürücüsüz otomobillere küresel ve sınırsız izin verilmesi yalnızca yerel onay değil, henüz oluşturulmamış ulusal yasalar ve düzenlemeler de gerektirecektir.
Hukuk çoğu zaman teknolojiden çok daha yavaş ilerlediği için, tüm teknik sorunlar çözülmüş olsa bile bu durum L5 otonominin sınırsız kullanımının önünde ciddi bir engel oluşturabilir.
LIDAR Vs Sadece Kameralar
Sektördeki bir diğer tartışma LIDAR (ışık algılama ve mesafe ölçme ya da ‘lazer radarı’) kullanımıdır. LIDAR, yakındaki nesneleri algılamak için lazer ışınlarından yararlanır ve çevrenin gerçek zamanlı üç boyutlu modelini oluşturur.
Kaynak: Autoweek
LIDAR sistemleri genellikle sürücüsüz otomobillerin üzerine yerleştirilir ve araca oldukça hacimli bir ek oluşturur.
LIDAR’ın bir avantajı kameralardan daha uzağı görebilmesi ve mesafeleri değerlendirmede üstün olmasıdır; bu da sistemi özellikle yüksek hızlarda kazaları önlemek için yararlı kılar. Karanlıkta veya düşük ışık koşullarında da kusursuz biçimde çalışabilir.
Kaynak: Forbes
LIDAR, sis gibi zorlu koşullarda bile nesneleri algılamak için çoğu zaman radarla birlikte kullanılır.
Tesla (TSLA ) dışında sürücüsüz teknolojilerin çoğu güvenliği artırmak için LIDAR’a dayanır; ancak teknolojinin bazı dezavantajları vardır.
İlk dezavantaj maliyettir. Üst düzey LIDAR sistemlerinin çoğu yaklaşık 70.000-80.000 dolara mal olduğundan sürücüsüz otomobiller oldukça pahalı hâle gelir. Ancak bu durum sonsuza kadar sürmeyebilir; özellikle alt sınıf LIDAR’larda fiyatların son dönemde belirgin biçimde düştüğüne dair işaretler vardır ve bu da onları ticari açıdan daha uygulanabilir kılabilir.
«Mesele hem üretim hacmi hem de teknolojinin kendisidir. Otomotiv sektörü maliyetleri azaltmak için ölçeğe dayanır. Uygulama hacmi arttığında maliyetler düşer.
Örneğin bir LiDAR birimi eskiden 30.000 yuan (yaklaşık 4.100 dolar) tutarken artık yalnızca yaklaşık 1.000 yuan (yaklaşık 138 dolar) tutuyor; bu çok büyük bir düşüş.»
LIDAR, çok sayıda hareketli parçaya (dönen küçük aynalara) sahip oldukça karmaşık bir teknolojidir. Bu, yüksek maliyetin nedenlerinden biridir ve bakım ile güvenilirliği zorlaştırabilir.
Son olarak, LIDAR verileriyle eğitilen bir yapay zekâ, bu gereksinim sinir ağının derinlerine yerleşeceği için iyi çalışmak üzere muhtemelen daima LIDAR’a ihtiyaç duyacaktır. Dolayısıyla sürücüsüz sistemini LIDAR kullanarak eğiten bir şirket ileride bu teknolojiye bağımlı kalabilir.
Sürücüsüz Arabalar Ne Kadar Güvenli Olmalı?
Hem düzenleyiciler hem de kullanıcılar açısından temel soru, sürücüsüz bir otomobilin ne kadar güvenli olması gerektiğidir. Teoride sürücüsüz otomobiller bir insan sürücüden beş kat daha güvenliyse hızla benimsenmeleri ve bir ilerleme olarak karşılanmaları gerekir.
Pratikte ise insanlar, hata yapabilen insanlardan yalnızca biraz daha güvenli olan bir makineye güvenmekte çok isteksizdir. İnsanlar ayrıca kendi sürüş becerilerini olduğundan fazla değerlendirme eğilimindedir.
Bu nedenle sürücüsüz sistemler yıllardır insan sürücülü otomobillerden çok daha güvenli olsa bile — Tesla’nın 2023 verileri bunu ortaya koymuştu — her kazanın yapay zekânın bir “başarısızlığı” olduğu algısı sürmektedir.
Her kazanın otomobilin kameraları tarafından kaydedilmesi ve geleneksel medya ile sosyal medyanın tepkileri de bu algıyı iyileştirmemektedir.
Kaynak: ARK Invest
Sonuç olarak, tüm yollarda tamamen sınırsız L5 sürücüsüz sistemlere izin verilmesi için insan sürücüden 10 ila 100 kat daha güvenli olma gibi son derece yüksek bir ölçüt gerekmesi muhtemeldir.
Sürücüsüz Şirketler
Yatay kaydırın →
| Şirket | Ana Pazar | Teknoloji Yaklaşımı | Kullanım Durumu |
|---|---|---|---|
| Waymo | Robotaksi | Coğrafi sınırlı, LIDAR + radar | Belirli ABD şehirlerinde haftada yaklaşık 250 bin ücretli yolculuk |
| Tesla | Tüketici tipi elektrikli araç + robotaksi | Yalnızca kameralar | Teksas pilotu; güvenlik sürücüsü araçta |
| Baidu | Robotaksi | Çoklu sensör (LIDAR dahil) | Çin’de sürücüsüz faaliyet; Uber ortaklığı |
| Zoox | Özel tasarım robotaksi | Direksiyon ve pedal yok, LIDAR | NHTSA muafiyeti; birden fazla ABD şehrinde test |
| Aurora Innovation | Yük kamyonları | Otoyol otonomisi | İlk tamamen sürücüsüz sefer (Mayıs 2025) |
| WeRide | Robotaksi | Yüksek çözünürlüklü LIDAR dahil çoklu sensör füzyonu | Pekin’de 7/24 pilot; BAE’de genişleme |
| Mobileye | ADAS ve otonom sürüş altyapısı | Kamera öncelikli, REM yüksek çözünürlüklü haritalama | Geniş üretici ağı; gelişen otonomi |
Waymo
GOOGL Fiyat Grafiği
Gerçekten hizmete giren robotaksiler arasında açık bir lider ortaya çıkıyor: Google bağlantılı Waymo. Waymo, Nisan 2025’te çoğunlukla Austin, Phoenix ve San Francisco Körfez Bölgesi’nde olmak üzere ABD’de haftada 250.000 ücretli robotaksi yolculuğu ve ayda bir milyon mil sürüş bildirmişti.
Waymo’nun başarısı erken başlamasından — şirket 2010’da kuruldu, teknolojisinin kökleri 2005’e uzanıyor — ve çok temkinli yaklaşımından kaynaklanıyor. Robotaksileri coğrafi olarak sınırlandırılıyor ve ileri düzey LIDAR sistemlerine büyük ölçüde dayanıyor. Şimdiye kadar yalnızca birkaç bölgede faaliyet gösterse de güvenli otonom sürüş yarışında öne çıkmış durumda.
Bu yaklaşım Waymo’nun, yılda 10 milyondan fazla araç satışıyla dünyanın en büyük otomobil üreticisi olan Toyota ile stratejik ortaklık gibi değerli anlaşmalar kurmasına yardımcı oldu.
Toyota ve Waymo, yeni bir otonom araç platformu geliştirmek için kendi güçlü yönlerini birleştirmeyi amaçlıyor. Şirketler ayrıca Waymo’nun otonom teknolojisiyle Toyota’nın araç uzmanlığından yararlanarak yeni nesil bireysel araçları geliştirme yollarını araştıracak.
Toyota, trafik kazalarının sıfır olduğu bir toplum kurmaya ve herkes için ulaşım sunan bir mobilite şirketi olmaya kararlıdır.
Hiroki Nakajima – Toyota Motor Corporation kıdemli başkan yardımcısı (TM )
(Toyota hakkında özel yatırım raporunda daha fazla bilgi edinebilirsiniz)
Tesla
TSLA Fiyat Grafiği
Sürücüsüz otomobil ve robotaksi yarışındaki diğer büyük rakip Tesla’dır.
Şirketin önemli bir avantajı, sattığı tüm araçların kameralarla donatılmış olmasıdır. Tesla bu kameraların, LIDAR’a ve hatta radara ihtiyaç duymadan yapay zekâyı eğitmek için yeterli olacağını öngörmektedir.
Bu sayede Tesla, gerçek yol koşullarında araç kullanan müşterilerinden milyonlarca millik eğitim verisini “ücretsiz” elde eder. Buna karşılık diğer sürücüsüz şirketlerin neredeyse tamamı, coğrafi olarak sınırlandırılmış her bölgede yıllarca gerçek sokaklarda araç kullanmaları için sürücülere ödeme yapmak zorundadır; bu da maliyetleri büyük ölçüde artırır.
Kaynak: ARK Invest
Bununla birlikte Tesla’nın Tam Sürücüsüz Sürüş (FSD) sisteminin piyasaya çıkışı yıllar boyunca sürekli “yakında” denilip ertelenen bir duyuru oldu; otonom otomobillerin 2018’de sunulacağı beklentisinden bu yana yaşanan gecikmeler, gerçekçi olmayan beklentiler yaratıldığı yönünde sert eleştirilere yol açtı.
Ancak bu durum sonunda değişiyor olabilir. Haziran 2025’ten beri Austin’de yürütülen testlerin ardından Teksas, Ağustos 2025’te Tesla Robotaxi’ye araç çağırma hizmeti yürütme izni verdi. Şimdilik güvenlik gözetmeni olarak bir Tesla çalışanı araçta bulunmaya devam ediyor.
Tesla her zamanki gibi tartışmalıdır. Bazıları Teksas onayını FSD’nin büyük ölçekte kullanıma girmesine giden ilk adım ve insan güvenlik gözetmenini geçici bir önlem olarak görürken, diğerleri Tesla’nın hiçbir zaman gerçekten otonom robotaksiler sunamayacağına inanıyor.
Gerçek muhtemelen bu iki görüşün arasında bir yerde.
Teoride insanlar yalnızca gözlerini kullanarak otomobil sürebiliyorsa yapay zekâ da bunu yapabilir; dolayısıyla yalnızca kamera kullanmak sonsuza kadar bir sorun olmamalıdır. Aynı zamanda uzun vadede doğru olabilecek bu iddialı strateji, Elon Musk ne kadar iyimser olursa olsun Tesla’nın kısa vadeli kullanıma geçişini açıkça engellemiştir.
(Tesla hakkında özel yatırım raporunda daha fazla bilgi edinebilirsiniz)
Baidu
Çin’in önde gelen arama motoru Baidu, kendi sürücüsüz otomobil hizmeti Apollo Go ile Google’ın izinden gidiyor.
Baidu, Çin’in birkaç şehrinde araçlardaki güvenlik sürücülerini kaldırarak tamamen sürücüsüz faaliyete geçti.
Baidu, Temmuz 2025’te Uber ile anlaşma yaptı ve sürücüsüz otomobillerini ABD ve Çin dışındaki pazarlara taşımayı hedefledi.
İki şirket, çok yıllı ortaklık kapsamında Baidu’nun “binlerce” Apollo Go otonom aracının dünya genelinde Uber platformuna katılacağını açıkladı.
Baidu, 2024’ün ikinci çeyreğinde 899.000 yolculuk gerçekleştirmişti. 2025’te pilot bölgelerin 20 şehre genişlemesi bekleniyordu.
Baidu, 2024 yılında otonom sürüş teknolojisini açık kaynaklı hâle getirdi. Bu adım, genel amaçlı yapay zekâ alanında ses getiren DeepSeek’in benzer hamlesinde görüldüğü gibi Çin yapay zekâ teknolojilerinin açık kaynağa yöneldiğini doğruladı.
Ticari gerilimler ve kullanıcı verilerine ilişkin kaygılar nedeniyle Baidu’nun ABD pazarında fazla ilerleme kaydetmesi beklenmez. Ancak özellikle Uber’in desteğiyle diğer ülkelerde Waymo ve Tesla için ciddi bir rakip olabilir.
Zoox
AMZN Fiyat Grafiği
Amazon’un (AMZN ) iştiraki Zoox, normal bir otomobilin alışılmış özelliklerinden ayrılan, robotaksiye özel araçlar geliştiren benzersiz tasarımıyla kolayca tanınır.
Kaynak: TechCrunch
Şirket kısa süre önce Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresinin genişletilmiş Otomatik Araç Muafiyet Programı kapsamında bir muafiyet aldı. Böylece özel tasarım robotaksilerini halka açık yollarda sergileyebilecek. Zoox araçlarında direksiyon ve pedal gibi sıradan otomobillerin temel özellikleri bulunmadığından bu önemli bir adımdır.
Zoox, Haziran 2025’te araçları için ilk üretim hattını açtı ve yılda 10.000’den fazla robotaksi üretmeyi hedefledi. Bu adım Las Vegas, San Francisco Körfez Bölgesi, Seattle, Austin, Miami, Los Angeles ve Atlanta’daki testleri ve yeni şehirlere genişlemeyi izledi.
Zoox önümüzdeki birkaç yıl içinde önce Las Vegas ve San Francisco’da, ardından Austin ve Miami’de ticari robotaksi yolculukları sunmayı planlıyor.
(Amazon hakkında özel yatırım raporunda daha fazla bilgi edinebilirsiniz)
WeRide
WRD Fiyat Grafiği
WeRide, 2017’de Silikon Vadisi’nde kurulan ve merkezi Çin’de bulunan bir şirkettir. Başta BAE olmak üzere dünyanın birçok yerinde testler gerçekleştirdi; Uber ortaklığı sayesinde bu bölgede faaliyetlerini genişletiyor. Ayrıca Pekin’de 7/24 çalışan bir robotaksi hizmeti kuruyor.
WeRide’ın robotaksisi, gece yaşanabilecek görüş sorunlarını ele almak için araç genelinde yüksek hassasiyetli ve yüksek dinamik aralıklı kameralar ile yüksek çözünürlüklü lidarlar dahil 20’den fazla sensörle donatılmıştır.
Çoklu sensör füzyon algoritması ve yüksek performanslı işlem platformuyla birlikte sistem, 200 metreye kadar algılama menzilinde kör noktasız 360 derecelik kapsama sağlar.
Mobileye
INTC Fiyat Grafiği
Merkezi İsrail’de bulunan Mobileye, 2017’de Intel (INTC ) tarafından satın alındı ve 2022’de yeniden halka arz edildi.
Umut vadeden teknolojilerine rağmen şirkette sorunlar baş gösteriyor olabilir. Temmuz 2025’te Intel’in işten çıkarmalar planladığı ve şirketteki payının %8’ini satacağı bildirildi.
Bunun Mobileye’dan çok Intel’deki daha genel sorunları yansıtması da mümkündür; şirket diğer faaliyet alanlarında da çalışanlarını işten çıkarıyor.
Yine de bu durum Mobileye açısından sorun yaratabilir; ana şirketinden bekleyebileceği finansmanı ve desteği azaltarak onu Waymo veya Zoox gibi rakiplere karşı dezavantajlı duruma düşürebilir.
(Intel hakkında özel yatırım raporunda daha fazla bilgi edinebilirsiniz)
Aurora Innovation
Şirket, kamyonların katettiği mesafenin çok büyük bölümünü oluşturan otoyol sürüşüne odaklanarak sürücüsüz kamyonlara ağırlık veriyor.
Aurora, üç milyon otonom mil kaydetmiş ve 10.000’den fazla müşteri yükü taşımış olmasının ardından Mayıs 2025’te ilk gerçek sürücüsüz seferini gerçekleştirdi.
Şirket, Google’ın günümüzde Waymo adıyla tanınan sürücüsüz otomobil projesinin ilk yöneticilerinden Chris Urmson tarafından kuruldu.
«Saatte 65 mil hızla otoyolda ilerliyorum; direksiyon başında değil, arka koltukta oturuyorum ve geliştirilmesine yardımcı olduğum teknoloji bir kamyon dolusu hamur işini taşırken manzarayı izliyorum.»
Aurora, sürücüsüz hizmetini 2025 sonuna kadar Teksas’taki El Paso’ya ve Arizona’daki Phoenix’e genişletmeyi planlıyor.
Vazgeçenler
Başarılı şirketler sürücüsüz yarışı kazanmanın yalnızca sebat etmeye bağlı olduğu izlenimini verse de yol boyunca sona eren projeleri hatırlamak gerekir:
- General Motors, Aralık 2024’te Cruise’dan vazgeçti.
- Apple, Nisan 2024’te kendi sürücüsüz otomobil planlarını sonlandırdı.
- Uber, sürücüsüz otomobil birimini 2020’de Aurora Technologies’e sattı.
Araba Dışı Sürücüsüzlük
Sürücüsüz teknolojiler üzerinde çalışan ancak otomobil dışındaki sistemlere odaklanan çok sayıda şirket vardır.
Örneğin teknik açıdan sürücüsüz araç sayılan küçük teslimat robotları, otomobillere yönelik düzenlemelerin dışında kalacak kadar küçüktür. Tekerlekli robotlarda şu an öne çıkanlar, Skype’ın kurucu ortaklarının başlattığı Estonyalı Starship Technologies ile Çinli e-ticaret devi Alibaba’dır. Her ikisi de Star Wars robotlarını andıran küçük ve zararsız tasarımlar kullanmıştır.
Kaynak: Starship
Düzenleyici nedenler ve ağır araçlarla yaşanan kazaların büyük etkisi nedeniyle otonom kamyonlar hâlâ insan desteğine dayanıyor. Kodiak, Gatik ve Pony.ai gibi şirketler Aurora Innovation’ın izinden gidiyor.
Bir diğer fikir, yeterince küçük ve hafif ürünlerin teslimatında uçan dronlardan yararlanmaktır. Şimdilik açık ara lider Zipline; onu Wing ve Meituan (3690.HK) izliyor. Bu gerçek bir devrim olabilir, ancak sürücüsüz teslimat kamyonlarından bile daha fazla düzenleyici engelle karşılaştığı için büyük ölçeğe ulaşması daha yavaş olabilir.
Kaynak: ARK Invest
Sonuç
Elon Musk ve alandaki diğer yöneticilerin “çok yakında” geleceğini öngördüğü tam sürücüsüz otomobillere rağmen yıllarca yavaş ilerleyen sektör için 2025, belirgin bir hızlanma noktasıdır.
Erken davranarak bu teknolojiyi deneyen birçok şehirde robotaksiler artık düzenli olarak sokaklarda çalışıyor ve araç çağırma hizmetlerinin fiyatını düşürüyor.
Şu ana kadar ABD ve Çin hem alana öncülük eden şirketler hem de daha esnek düzenlemeler bakımından dünyada öne çıkan iki ülke gibi görünüyor. Yenilik ile destekleyici düzenleyici çerçeve arasındaki olumlu geri besleme döngüsü, gelecekte ekonomistler için değerli bir örnek olay olabilir.
Şimdilik kamera, LIDAR, radar ve diğer sensörlerin tamamını kullanan; sınırlı, coğrafi olarak çevrelenmiş ve yavaş yavaş kullanıma giren robotaksi modeli, sürücü gereksinimini tamamen ortadan kaldırmak için başarılı birleşim gibi görünmektedir.
Bu durum temkinli yaklaşımı seçen Waymo’ya büyük fayda sağladı; Zoox ve çok sayıda başka şirket ise onu yakından izliyor ve hızla arayı kapatıyor.
Bu sırada Tesla, her yolda gidebilen, yalnızca kameralara dayanan ve ideal olarak mevcut tüm Tesla otomobillerine basit bir yazılım güncellemesiyle eklenebilecek genel bir “tam sürücüsüz” teknoloji hayalini sürdürüyor. Bu riskli bir bahis olsa da yakın gelecekte sınırsız sürücüsüzlük sağlayabilecek tek yaklaşım gibi görünen ilginç bir fikirdir.
Coğrafi olarak sınırlandırılmış teknoloji dünya genelinde muhtemelen parça parça ve çok yavaş yayılacak, büyük şehirlerde geleneksel taksi hizmetleriyle rekabet etmekle sınırlı kalacaktır. Bu da otomobil sahipliğinin yerini son derece ucuz, her yerde ve günün her saatinde sunulan elektrikli araç yolculuklarıyla alabilecek “gerçek” robotaksilerin trilyonlarca dolarlık potansiyelinin önemli bölümünü değerlendirilmeden bırakır.
Şirket kültürüne uygun biçimde Tesla sonunda kazanan taraf olabilir, tamamen yeni ve dev bir pazar yaratıp otomobilin anlamını bir kez daha değiştirebilir; ancak bunun için görünüşte aşılması imkânsız olan teknik bir sorunu çözmesi gerekir.
