Weg zum RoboTaxi

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Kaz Barnes (CYBRLFT), US Navy Veteran & Content Creator. Folgen Sie ihm auf seiner Youtube-Kanal.
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Robotaxi oder das von Tesla als Cyber ​​Cab bezeichnete Konzept ist seit einigen Jahren ein Diskussionsthema. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich dabei um ein System autonomer Fahrzeuge, die in nicht allzu ferner Zukunft zahlende Passagiere in großem Maßstab transportieren werden.

Da ich im Ridesharing-Bereich arbeite und ein überzeugter Technik-/Wissenschafts-Enthusiast bin, wusste ich genau, was ich tun wollte, als ich im Oktober 2021 Zugang zu Teslas FSD-Beta-Programm erhielt. Meine Mission war einfach, aber auch gewaltig:

Um den FSD-Fortschritt zu katalogisieren und zu präsentieren, bis Cyber ​​Cab eines Tages Realität wird.

Seit Oktober 2021 habe ich mit der FSD-Betaversion 10.2 genau das getan und es jahrelang mit der Online-Community geteilt.

RoboTaxi-Ergebnisse zeigen die Fahrtenanzahl (blau) und den Erfolgsprozentsatz (gelb) aus 6 FSD-Versionen, beginnend mit v11.4.4 bis zur aktuellen v12.3.6.

Der Erfolg wird dadurch bestimmt, ob der Fahrer eingreifen musste, um die Fahrt abzuschließen. Wenn ein Eingriff notwendig war, wäre die Fahrt ein Fehlschlag. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Dieses Bild mit meinen RoboTaxi-Ergebnissen ist ein Produkt der Jahre, in denen ich die Daten gesammelt und präsentiert habe, die ich in Zusammenarbeit mit Elias Martinez auf der X-Plattform gesammelt habe. Unser Ziel war es immer, einem größeren Publikum innerhalb und außerhalb der riesigen Tesla-Community einen objektiven und umfassenden Überblick über die Leistung von FSD zu geben, um den Proof of Concept und das Potenzial dieser radikalen Technologie aufzuzeigen.

In dieser Hinsicht hat Version 12 des jetzt FSD-überwachten Systems einige beeindruckende Sprünge gemacht und die durchschnittliche Erfolgsrate von ~50 % in der vorherigen Version auf aufregende ~83 % in dieser Version gesteigert. Dies verleiht der großen Entscheidung von Tesla Glaubwürdigkeit, die bisherige Strategie vollständig aufzugeben und sich auf ein rein videotrainiertes, durchgehendes neuronales Netzwerk zu konzentrieren. Angesichts des rasanten Fortschritts in der KI-Technologie und Teslas objektiver Führung bei der KI-Anwendung von FSD in der realen Welt im Laufe der Jahre scheint dieses Risiko der richtige Schritt gewesen zu sein.

Der Ursachen-Donut erläutert den Grund für das Eingreifen während Fahrten, sowohl mit als auch ohne Kunden, um besser zu kategorisieren, was den Systemausfall verursacht. Was Sie hier sehen, sind insbesondere die Ursachen für das Ausschalten in Version 12.3.6.

Die Farben im Donut korrelieren mit den Beschriftungen unten, um den Vergleich der einzelnen Point-Releases von FSD Supervised so einfach wie möglich zu halten.
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Der Causation Donut ist seit langem ein Favorit und hat dabei geholfen, zu veranschaulichen, was genau hinter den Fehlern steckt, die zu den Ergebnissen geführt haben, die Sie in der Abbildung „RoboTaxi-Ergebnisse“ sehen können. Im Laufe der Zeit haben Elias und ich gemeinsam daran gearbeitet, die Kategorien zu überarbeiten und zu vereinfachen, um unnötigen Lärm oder Verwirrung bei der Präsentation dieser Zahlen zu vermeiden.

Ich denke, dass es an dieser Stelle wichtig ist, den Schweregrad dieser Trennungen klar abzugrenzen. Einige von Ihnen sind vielleicht mit den Begriffen „kritische“ und „nicht-kritische Trennungen“ vertraut. Um es so einfach wie möglich zu halten, definiere ich den Unterschied zwischen diesen beiden wie folgt.

Kritische Trennung

• Maßnahmen zur Vermeidung möglicher Personen- oder Sachschäden.
• Maßnahmen zur Verhinderung illegaler Manöver (Ampeln, Stoppschilder usw.))
• Maßnahme, die aufgrund eines Systemfehlers ergriffen wurde (erzwungene Red-Wheel-Deaktivierung).

Nichtkritische Trennung

• Alles andere

Wenn Sie dies im Hinterkopf behalten, können Sie auf dem Donut Unbehagen, Mensch, Karten, Sicherheit, Fähigkeitsproblem, Inszenierung, Systemfehler und Systembeschränkung sehen. Von diesen sind Sicherheit und Systemfehler die kritischen Kategorien, während alles andere eine nicht kritische Trennung darstellt.

Sicherheit fällt unter den ersten Aufzählungspunkt (Personen- oder Sachschäden) und Systemfehler unter den dritten Punkt (Systemausfall), wenn das Auto dem Fahrer aus weitgehend unbekannten Gründen, wahrscheinlich jedoch aufgrund von Bodenhaftungsverlust oder massiver Blendung durch Sonnenphotonen, die auf die Systemkameras treffen, auffordert, sofort die Kontrolle zu übernehmen.

Die überwiegende Mehrheit dieser FSD-Abschaltungen fällt bei weitem in die Kategorie „nicht kritisch“, aber sie sind dennoch sehr wichtige Verbesserungspunkte, auf die Tesla sich bei jedem Update weiterhin konzentriert. Das Ziel ist, dass die meisten dieser Bezeichnungen so selbsterklärend wie möglich sind, aber ich gehe in meinen RoboTaxi-Berichten viel detaillierter darauf ein.

Nach zahlreichen Gesprächen mit dem Publikum wurde zunehmend klar, dass das Feedback tatsächlich zahlender Kunden sehr wertvoll sein würde, um die Wahrscheinlichkeit wiederkehrender Kunden für Cyber ​​Cab einzuschätzen.

Dieses Bild zeigt die Umfragebewertungen für Version 12 FSD Supervised basierend auf dem von Uber und Lyft verwendeten 1-5-Sterne-System.
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Während der Testphase dieses Systems habe ich über 1.700 spezielle „RoboTaxi“-Fahrten absolviert, bei denen ich die Systemkompetenz vom Ein- bis zum Aussteigen beobachtet habe. Dabei wurde mir klar, dass mir für die zukünftige Verwendung eine wichtige Komponente für den Systemerfolg gefehlt hatte. Diese Komponente ist die Kundenzufriedenheit.

Ein Gimmick oder Partytrick, wie man die aktuelle „Smart Summon“-Funktion nennen könnte, wäre in einer Welt von Kunden, deren Bedürfnisse eher einfach, aber wichtig sind, im Grunde nutzlos, um zu entscheiden, ob sie einen Dienst in ihr tägliches Leben integrieren. Vor diesem Hintergrund begann ich, Kunden bei der Verwendung von Version 12 FSD Supervised zu befragen, um zu sehen, was sie von der Erfahrung hielten, und die Ergebnisse waren sehr beruhigend.

Wie Sie sehen, haben bisher 191 Benutzer ihre Erfahrung mit 5 Sternen bewertet und damit sogar die 4-Sterne-Benutzer in den Schatten gestellt. Der häufigste Kommentar lautete: „Ohne Sie es mir zu sagen, hätte ich nicht gewusst, dass es von selbst fährt.“

Mit diesen Ergebnissen ist Teslas FSD Supervised bereits auf einem Niveau, das mit menschlichen Rideshare-Fahrern wie mir vergleichbar ist, und wird in relativ kurzer Zeit zweifellos der großen Mehrheit dieser Fahrer überlegen sein. Zumindest werden Fahrer, die durch dieses FSD Supervised-System unterstützt werden, in puncto Kundenbetreuung und -zufriedenheit den Gipfel erreichen und damit erneut beweisen, dass diejenigen, die KI einsetzen, diejenigen verdrängen werden, die dies nicht tun.

*Teslas FSD Supervised-System ist nicht vollständig autonom und erfordert, dass der Fahrer jederzeit aufmerksam und bereit ist, die Kontrolle zu übernehmen. Der Fahrer des Fahrzeugs haftet für alle Probleme, die durch die unsachgemäße Verwendung von Tesla FSD Supervised entstehen.