El codirector ejecutivo de Waymo, Dmitri Dolgov, ofreció en una charla en la Startup School de Y Combinator la argumentación técnica más clara hasta la fecha contra la conducción autónoma basada exclusivamente en cámaras. Defendió que los sistemas que dependen de un único tipo de sensor alcanzan una meseta de seguridad muy por debajo del nivel necesario para la autonomía total, incluso cuando las cámaras pueden igualar el rendimiento humano en productos de asistencia al conductor. Waymo combina cámaras, lidar y radar: las cámaras aportan resolución y color pero se degradan con la oscuridad y los reflejos; el lidar mide la estructura 3D del entorno; y el radar atraviesa niebla, lluvia y nieve y mide velocidad por efecto Doppler. Dolgov ilustró la ventaja con casos concretos: una tormenta de polvo en Phoenix, personas saltando un muro por la noche o niños cruzando una calle sin iluminación, situaciones en las que la imagen de la cámara resulta prácticamente inservible mientras el lidar mantiene una visión limpia.
Sobre esa base sensorial, Dolgov planteó el argumento matemático conocido como la "escalera de nueves": cada nueve adicional de fiabilidad requiere aproximadamente diez veces más esfuerzo que el anterior, de modo que elegir la tecnología con la rampa inicial más rápida puede llevar a un estancamiento temprano. Waymo presenta en su último informe de seguridad, basado en 220 millones de millas sin conductor, un 94% menos de accidentes con lesiones graves que la media humana. Tesla, que eliminó el radar en 2021 y los sensores ultrasónicos en 2022, registró según sus propios datos una tasa de accidentes en robotaxi unas tres veces superior a la humana.