Camino hacia el RoboTaxi

Créditos:
Kaz Barnes (CYBRLFT), Veterano de la Marina de EE. UU. & Creador de Contenido. Síguelo en su Canal de Youtube.
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Robotaxi o lo que Tesla llama Cyber Cab ha sido un tema de discusión durante varios años ahora. En pocas palabras, este es un sistema de vehículos autónomos que transportará a pasajeros pagantes a gran escala en un futuro no muy lejano.

Trabajando en rideshare, junto con ser un ferviente entusiasta de la tecnología/ciencia, sabía exactamente lo que quería hacer cuando obtuve acceso al programa Beta FSD de Tesla en octubre de 2021. Mi misión era simple pero desafiante:

Catalogar y presentar el progreso de FSD hasta el día en que Cyber Cab se convierta en una realidad verdadera.

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

Resultados de RoboTaxi mostrando la Cantidad de Viajes (azul) y el % de Éxito (amarillo) tomados a lo largo de 6 versiones del FSD empezando con la v11.4.4 hasta el día de hoy v12.3.6. 

El éxito se determina según si el conductor tuvo o no que intervenir para completar el viaje. Si fue necesaria la intervención, el viaje sería un fracaso.www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Esta imagen mostrando mis Resultados de RoboTaxi es producto de los años que he estado recolectando y presentando los datos que he reunido en colaboración con Elias Martinez en la plataforma X.Nuestro objetivo siempre ha sido ofrecer una visión objetiva y exhaustiva del rendimiento de FSD a un público amplio, tanto dentro como fuera de la extensa comunidad de Tesla, para mostrar la prueba de concepto y el potencial de esta tecnología radical.

En este sentido, la versión 12 del ahora sistema FSD Supervisado ha logrado algunos avances impresionantes, llevando la tasa de éxito promedio del ~50% en la versión anterior a un emocionante ~83% de éxito en esta versión. Esto da credibilidad a la gran decisión que tomó Tesla de desechar por completo su estrategia anterior y centrarse en una red neuronal de principio a fin entrenada puramente en vídeo. Con el rápido avance de la tecnología de IA y el liderazgo objetivo de Tesla en la aplicación de IA en el mundo real de FSD a lo largo de los años, este riesgo parece haber sido el movimiento correcto.

El Donut de Causación explica la razón de la intervención durante los viajes realizados, tanto con clientes como sin ellos, para categorizar mejor qué está causando que el sistema falle. Lo que estás viendo aquí son específicamente las causas de desenganche en la versión 12.3.6.

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

Como un favorito de largo tiempo, el Donut de Causación ha ayudado a ilustrar qué es exactamente lo que está detrás de los fallos que han llevado a los resultados que puedes ver en la figura de Resultados de RoboTaxi. Con el tiempo, Elias y yo hemos trabajado juntos para revisar y simplificar las categorías para evitar ruidos o confusiones innecesarias al presentar estas cifras.

Creo que es importante en este punto hacer una clara distinción en el grado de severidad de estos desacoplamientos. Algunos de ustedes pueden estar familiarizados con los términos Desacoplamientos Críticos y No Críticos. Para mantener esto lo más simple posible, a continuación es cómo he llegado a definir la diferencia entre estos dos.

Desacoplamiento Crítico

• Acción tomada para evitar el daño potencial de personas o propiedades.
• Acción tomada para prevenir maniobras ilegales (semáforos, señales de stop, etc.)
• Acción tomada como resultado de un fallo del sistema (desacoplamiento forzado de la rueda roja).

 Desconexión No Crítica

• Todo lo demás

Teniendo esto en cuenta, en el donut puedes ver Incomodidad, Humano, Mapas, Seguridad, Problema de Habilidad, Preparación, Error del Sistema y Limitación del Sistema. De estos, Seguridad y Error del Sistema son las categorías críticas mientras que todo lo demás es una desconexión no crítica.

La seguridad se encuentra bajo el primer punto sobre daños a personas o propiedades y el Error del Sistema cae bajo el tercer punto, fallo del sistema, dado que el coche indica al conductor que tome el control inmediatamente por razones en gran medida desconocidas, pero probablemente cosas como pérdida de tracción o deslumbramientos masivos por fotones solares impactando las cámaras del sistema.

La gran mayoría de estos desacoplamientos en FSD son, con diferencia, de la categoría "no crítica", pero siguen siendo puntos muy importantes de mejora en los que Tesla continúa enfocándose con cada actualización. El objetivo es que la mayoría de estas etiquetas sean lo más autoexplicativas posible, pero entro en mucho más detalle en mis Informes RoboTaxi. 

Después de muchas conversaciones con la audiencia, quedó cada vez más claro que la retroalimentación de los clientes reales que pagan sería muy valiosa para evaluar la probabilidad de que los usuarios regresen a Cyber Cab. 

Esta imagen muestra las calificaciones encuestadas tomadas en la versión 12 FSD Supervisada basada en el sistema común de 1-5 estrellas utilizado por Uber y Lyft.
En el tiempo que he pasado probando este sistema, he completado más de 1,700 viajes de calidad "RoboTaxi" dedicados donde he observado la competencia del sistema desde la recogida hasta la entrega y se hizo evidente que me había estado perdiendo un gran componente del éxito del sistema para su uso futuro. Este componente es la satisfacción del cliente. Un truco o truco de fiesta, como uno podría etiquetar la actual característica de "invocación inteligente" sería esencialmente inútil en un mundo de clientes que tienen necesidades bastante simples pero importantes para determinar si incorporarán un servicio en sus vidas diarias. Con esto en mente, comencé a encuestar a los clientes mientras usaba la versión 12 FSD Supervisada para ver qué pensaban de la experiencia y los resultados fueron muy alentadores.