Cesta k RoboTaxi

Kredity:
Kaz Barnes (CYBRLFT), veterán amerického námořnictva a tvůrce obsahu. Sledujte ho na jeho Youtube kanálu.
Nakupujte od Kaze zde , abyste ho podpořili 

Robotaxi, nebo jak Tesla nazývá Cyber Cab, je téma diskuse již několik let. Jednoduše řečeno, jedná se o systém autonomních vozidel, která budou v blízké budoucnosti přepravovat placené pasažéry ve velkém měřítku.

Pracovat v rideshare společně s tím, že jsem vášnivým nadšencem do technologií/vědy, jsem přesně věděl, co chci dělat, když jsem v říjnu 2021 získal přístup k beta programu Tesla FSD. Moje mise byla jednoduchá, ale náročná:

Katalogizovat a prezentovat pokrok FSD až do dne, kdy se Cyber Cab stane skutečností.

Od října 2021 s verzí FSD Beta 10.2 jsem to právě dělal a po léta jsem to sdílel s online komunitou.

Výsledky RoboTaxi ukazují počet cest (modře) a % úspěšnosti (žlutě) zaznamenané přes 6 verzí FSD, začínající v11.4.4 až po současnou verzi v12.3.6. 

Úspěch je určen tím, zda řidič musel zasáhnout, aby dokončil cestu. Pokud byl zásah nutný, cesta by byla neúspěšná. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Tento obrázek prezentující mé výsledky RoboTaxi je produktem let, kdy jsem sbíral a prezentoval data, která jsem shromáždil ve spolupráci s Eliasem Martinezem na platformě X.Naším cílem vždy bylo přinést objektivní a důkladný pohled na výkon FSD širšímu publiku, jak uvnitř, tak i vně rozsáhlé komunity Tesly, aby se ukázal důkaz konceptu a potenciál této radikální technologie.

V této souvislosti verze 12 nyní dohlíženého systému FSD učinila několik impozantních skoků, když průměrná úspěšnost stoupla z přibližně 50 % v předchozí verzi na vzrušujících přibližně 83 % úspěšnosti v této verzi. To dodává důvěryhodnost velkému rozhodnutí Tesly zcela zrušit jejich předchozí strategii a zaměřit se výhradně na čistě video trénovanou, end-to-end neuronovou síť. S rychlým tempem pokroku v technologii AI a objektivním vedením Tesly v reálném světovém uplatnění AI FSD v průběhu let se tento risk jeví jako správný krok.

Příčinný koblih vysvětluje důvod zásahu během cest, ať už s klienty nebo bez nich, aby lépe kategorizoval, co způsobuje selhání systému. To, co zde vidíte, jsou konkrétně příčiny pro odpojení ve verzi 12.3.6.

Barvy v koblihu korelují s popisky viděnými dole, aby bylo co nejjednodušší porovnávat jednotlivé bodové verze FSD Supervised.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Jako dlouholetý favorit, Příčinný koblih pomohl ilustrovat, co přesně stojí za selháními, která vedla k výsledkům, jež můžete vidět na obrázku s výsledky RoboTaxi. Časem jsme s Eliášem pracovali na revizi a zjednodušení kategorií, abychom při prezentaci těchto čísel předešli zbytečnému hluku nebo zmatení.

Myslím, že je v tomto okamžiku důležité jasně rozlišit stupně závažnosti těchto odpojení. Někteří z vás mohou být obeznámeni s pojmy Kritické a Nekritické Odpojení. Abych to udržel co nejjednodušší, následující je způsob, jakým jsem dospěl k definici rozdílu mezi těmito dvěma.

Kritické Odpojení

• Akce podniknutá k zabránění potenciálnímu poškození osob nebo majetku.
• Akce podniknutá k zabránění nelegálním manévrům (semafor, stopka atd.)
• Akce podniknutá jako výsledek selhání systému (vynucené odpojení červeného kola).

 Nezávažné odpojení

• Vše ostatní

S tímto na paměti, na donutu můžete vidět Nepohodlí, Člověk, Mapy, Bezpečnost, Problém se schopnostmi, Příprava, Systémová chyba a Omezení systému. Z těchto kategorií jsou Bezpečnost a Systémová chyba kritické kategorie, zatímco vše ostatní je nezávažné odpojení.

Bezpečnost spadá pod první bod týkající se poškození osob nebo majetku a Systémová chyba spadá pod třetí bod, selhání systému, vzhledem k tomu, že auto řidiče vyzve, aby okamžitě převzal kontrolu z velké části z neznámých důvodů, ale pravděpodobně kvůli věcem jako ztráta trakce nebo masivní oslnění od slunečních fotonů zasahujících do kamer systému.

Většina těchto odpojení u FSD je zdaleka v kategorii "nekritických", ale stále jde o velmi důležité body ke zlepšení, na kterých Tesla neustále pracuje s každou aktualizací. Cílem je, aby bylo většinu těchto štítků možné co nejvíce samovysvětlit, ale já se věnuji mnohem více detailům ve svých zprávách o RoboTaxi. 

Po mnoha rozhovorech s publikem se stávalo stále zřejmějším, že zpětná vazba od skutečných platících zákazníků by byla velmi cenná pro posouzení pravděpodobnosti návratu uživatelů pro Cyber Cab. 

Tento obrázek ukazuje hodnocení získaná z průzkumu verze 12 FSD Supervised na základě běžného systému hodnocení 1-5 hvězd, který používají Uber a Lyft.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT 

Za dobu, co jsem testoval tento systém, jsem absolvoval přes 1 700 speciálních cest „RoboTaxi“ třídy, kde jsem pozoroval kompetence systému od vyzvednutí po vyložení, a stalo se jasné, že mi chyběl velký prvek úspěchu systému pro budoucí použití. Tím prvkem je spokojenost zákazníků.

Triky nebo party kousky, jak by se dalo označit současné „chytré vyvolání“, by byly v podstatě zbytečné ve světě zákazníků, kteří mají poměrně jednoduché, ale důležité potřeby, které rozhodují o tom, zda službu začlení do svého každodenního života. S tímto na mysli jsem začal zákazníky průzkumovat, zatímco jsem používal verzi 12 FSD Supervised, abych zjistil, co si o zážitku myslí, a výsledky byly velmi povzbudivé.

Jak můžete vidět, dosud 191 uživatelů ohodnotilo svou zkušenost na úrovni 5 hvězd, což výrazně převyšuje uživatele s 4 hvězdami a nejčastějším komentářem bylo: „Nevěděl bych, že to řídí samo, kdybyste mi to neřekli.“

S těmito výsledky už Teslův systém FSD Supervised funguje na úrovni srovnatelné s lidskými řidiči sdílených jízd jako jsem já a v relativně krátké době bude nepochybně převyšovat většinu těchto řidičů. Alespoň řidiči, kteří jsou podpořeni tímto systémem FSD Supervised, se vyšvihnou na vrchol péče o zákazníky a spokojenosti, čímž se opět ukáže, že ti, kteří využívají AI, naruší ty, kteří ji nevyužívají.

*Systém FSD Supervised od Tesly není plně autonomní a vyžaduje, aby řidič byl vždy ostražitý a připraven převzít kontrolu.Operátor vozidla je odpovědný za jakékoli problémy, které vzniknou v důsledku nesprávného používání Tesla FSD Supervised.