Camino hacia el RoboTaxi

Créditos:
Kaz Barnes (CIBERLFT), Veterano de la Marina de los EE. UU. y creador de contenido. Síguelo en su Canal de Youtube.
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El robotaxi, o lo que Tesla llama Cyber ​​Cab, ha sido tema de debate durante varios años. En pocas palabras, se trata de un sistema de vehículos autónomos que transportará pasajeros de pago a gran escala en un futuro no muy lejano.

Como trabajo en viajes compartidos y soy un entusiasta incondicional de la tecnología y la ciencia, sabía exactamente lo que quería hacer cuando obtuve acceso al programa FSD Beta de Tesla en octubre de 2021. Mi misión era simple pero abrumadora:

Catalogar y presentar los avances del FSD hasta el día en que Cyber ​​Cab se convierta en una verdadera realidad.

Desde octubre de 2021, con la versión Beta 10.2 de FSD, he hecho exactamente eso y lo he compartido con la comunidad en línea durante años.

Resultados de RoboTaxi que muestran la cantidad de viajes (azul) y el porcentaje de éxito (amarillo) tomados en 6 versiones de FSD desde v11.4.4 hasta la actualidad v12.3.6.

El éxito depende de si el conductor tuvo que intervenir o no para completar el viaje. Si fuera necesaria la intervención, el viaje sería un fracaso. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Esta imagen que muestra los resultados de RoboTaxi es el resultado de los años que he estado recopilando y presentando los datos que he reunido en asociación con Elias Martinez en la plataforma X. Nuestro objetivo siempre ha sido brindar una visión objetiva y completa del rendimiento de FSD a una audiencia más amplia, tanto dentro como fuera de la vasta comunidad de Tesla, para mostrar la prueba de concepto y el potencial de esta tecnología radical.

En este sentido, la versión 12 del sistema supervisado por FSD ha dado algunos pasos de gigante, pasando de una tasa de éxito media del ~50 % en la versión anterior a un emocionante ~83 % en esta versión. Esto da crédito a la gran decisión que tomó Tesla de descartar por completo su estrategia anterior y centrarse en una red neuronal de extremo a extremo entrenada exclusivamente con vídeo. Con el rápido ritmo de avance de la tecnología de IA y el liderazgo objetivo de Tesla en la aplicación de FSD en el mundo real a lo largo de los años, este riesgo parece haber sido la decisión correcta.

El donut de causalidad explica el motivo de la intervención durante los viajes realizados, tanto con clientes como sin ellos, para categorizar mejor lo que está provocando la falla del sistema. Lo que ves aquí son específicamente las causas de la desconexión en la versión 12.3.6.

Los colores en la dona se correlacionan con las etiquetas que se ven en la parte inferior para mantenerlo lo más simple posible al comparar cada punto de liberación de FSD Supervisado.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Como favorito desde hace mucho tiempo, el donut de causalidad ha ayudado a ilustrar qué hay exactamente detrás de los fallos que han llevado a los resultados que se pueden ver en la figura de resultados de RoboTaxi. Con el tiempo, Elias y yo hemos trabajado juntos para revisar y simplificar las categorías a fin de evitar ruido innecesario o confusión al presentar estas cifras.

Creo que es importante en este punto hacer una distinción clara en cuanto al grado de gravedad de estas desvinculaciones. Algunos de ustedes pueden estar familiarizados con los términos de desvinculaciones críticas y no críticas. Para simplificar lo más posible, a continuación defino la diferencia entre ambas.

Desconexión crítica

• Acción tomada para evitar posibles daños a personas o bienes.
• Medidas adoptadas para evitar maniobras ilegales (semáforos, señales de stop, etc.))
• Acción tomada como resultado de una falla del sistema (desconexión forzada de la rueda roja).

Desconexión no crítica

• Todo lo demás

Teniendo esto en cuenta, en el anillo se pueden ver Incomodidad, Humanos, Mapas, Seguridad, Problema de habilidad, Puesta en escena, Error del sistema y Limitación del sistema. De estas, Seguridad y Error del sistema son las categorías críticas, mientras que todo lo demás es una desconexión no crítica.

La seguridad se incluye en el primer punto, en lo que respecta a daños a personas o propiedades, y el error del sistema se incluye en el tercer punto, falla del sistema, dado que el automóvil le dice al conductor que tome el control inmediatamente por razones en gran parte desconocidas, pero probablemente cosas como pérdida de tracción o reflejos masivos de fotones solares que golpean las cámaras del sistema.

La gran mayoría de estas desvinculaciones del FSD se encuentran, con diferencia, en la categoría de “no críticas”, pero siguen siendo puntos de mejora muy importantes en los que Tesla sigue centrándose con cada actualización. El objetivo es que la mayoría de estas etiquetas se expliquen por sí solas, pero entro en muchos más detalles en mis informes de RoboTaxi.

Después de muchas conversaciones con la audiencia, se hizo cada vez más claro que los comentarios de los clientes reales que pagan serían muy valiosos para evaluar la probabilidad de que los usuarios regresen a Cyber ​​Cab.

Esta imagen presenta las calificaciones encuestadas tomadas en la versión 12 FSD Supervisada según el sistema común de 1 a 5 estrellas utilizado por Uber y Lyft.
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Durante el tiempo que he dedicado a probar este sistema, he realizado más de 1700 viajes exclusivos de “RoboTaxi” en los que he observado la competencia del sistema desde la recogida hasta la entrega y me ha quedado claro que me había estado perdiendo un componente importante del éxito del sistema para su uso futuro. Este componente es la satisfacción del cliente.

Un truco o artimaña, como se podría denominar a la actual función de “invocación inteligente”, sería esencialmente inútil en un mundo de clientes que tienen necesidades bastante simples pero importantes para determinar si incorporarán un servicio a su vida diaria. Con esto en mente, comencé a encuestar a los clientes mientras usaban la versión 12 de FSD Supervised para ver qué pensaban de la experiencia y los resultados fueron muy tranquilizadores.

Como puede ver, 191 usuarios hasta la fecha han calificado su experiencia con un nivel de 5 estrellas, eclipsando incluso a los usuarios de 4 estrellas y dejaron en claro el punto con el comentario más frecuente: "No habría sabido que se conducía solo si no me lo dijeras".

Con estos resultados, el sistema FSD Supervised de Tesla ya está funcionando a la par de los conductores humanos de viajes compartidos como yo y, en un período de tiempo bastante breve, sin duda superará a la gran mayoría de estos conductores. Como mínimo, los conductores potenciados por este sistema FSD Supervised alcanzarán la cima de la atención y la satisfacción del cliente, lo que demuestra una vez más que son aquellos que emplean el uso de la IA los que afectarán a los que no lo hacen.

*El sistema FSD Supervised de Tesla no es totalmente autónomo y requiere que el conductor esté alerta y listo para tomar el control en todo momento. El operador del vehículo es responsable de cualquier problema que surja debido al uso inadecuado del sistema FSD Supervised de Tesla.