Road to RoboTaxi

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Il dottor Kaz Barnes (CIBRLFTA), Veterano della Marina degli Stati Uniti e creatore di contenuti. Seguitelo sul suo Canale Youtube.
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Robotaxi o come Tesla chiama Cyber ​​Cab è un argomento di discussione da diversi anni ormai. In parole povere, si tratta di un sistema di veicoli autonomi che trasporterà passeggeri paganti su larga scala in un futuro non troppo lontano.

Lavorando nel rideshare, oltre a essere un convinto appassionato di tecnologia/scienza, sapevo esattamente cosa volevo fare quando ho avuto accesso al programma FSD Beta di Tesla nell'ottobre del 2021. La mia missione era semplice ma scoraggiante:

Catalogare e presentare i progressi dell'FSD fino al giorno in cui Cyber ​​Cab diventerà una vera realtà.

Da ottobre 2021, con la versione FSD Beta 10.2, ho fatto proprio questo e l'ho condiviso con la comunità online per anni.

Risultati di RoboTaxi che mostrano la quantità di viaggi (blu) e la percentuale di successo (giallo) rilevati in 6 versioni di FSD a partire dalla v11.4.4 fino all'attuale v12.3.6.

Il successo è determinato dal fatto che il conducente abbia dovuto intervenire o meno per completare il viaggio. Se fosse stato necessario l'intervento, il viaggio sarebbe stato un fallimento. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Questa immagine che mostra i miei risultati RoboTaxi è il prodotto degli anni in cui ho raccolto e presentato i dati raccolti in collaborazione con Elias Martinez sulla piattaforma X. Il nostro obiettivo è sempre stato quello di offrire una visione oggettiva e approfondita delle prestazioni di FSD al pubblico più vasto, sia all'interno che all'esterno della vasta comunità Tesla, per mostrare la prova del concetto e il potenziale di questa tecnologia radicale.

A questo proposito, la versione 12 del sistema ora supervisionato FSD ha fatto alcuni balzi impressionanti, portando il tasso di successo medio dal ~50% della versione precedente a un entusiasmante ~83% di successo in questa versione. Ciò dà credito alla grande scelta fatta da Tesla di eliminare completamente la sua precedente strategia e concentrarsi su una rete neurale end-to-end puramente video-addestrata. Con il rapido ritmo di avanzamento della tecnologia AI e l'obiettivo di Tesla come leader nell'applicazione AI nel mondo reale di FSD nel corso degli anni, questo rischio sembra essere stata la mossa giusta.

Il Causation Donut spiega il motivo dell'intervento durante i viaggi effettuati, sia con che senza clienti, per categorizzare meglio cosa sta causando il fallimento del sistema. Ciò che vedi qui sono specificamente le cause del disimpegno nella versione 12.3.6.

I colori della ciambella corrispondono alle etichette visibili in basso, per semplificare al massimo il confronto tra le diverse release di FSD Supervised.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Da sempre uno dei preferiti, il Causation Donut ha contribuito a illustrare cosa c'è esattamente dietro i fallimenti che hanno portato ai risultati che puoi vedere nella figura RoboTaxi Results. Nel tempo, Elias e io abbiamo lavorato insieme per rivedere e semplificare le categorie in modo da evitare inutili rumori o confusione quando si presentano queste figure.

Penso che sia importante a questo punto fare una chiara distinzione nel grado di severità di questi disimpegni. Alcuni di voi potrebbero avere familiarità con i termini Disimpegni Critici e Non Critici. Per semplificare il più possibile, ecco come sono arrivato a definire la differenza tra questi due.

Disimpegno critico

• Azioni intraprese per evitare potenziali danni a persone o cose.
• Misure adottate per impedire manovre illegali (semafori, segnali di stop, ecc.))
• Azione intrapresa a seguito di un guasto del sistema (disinserimento forzato della ruota rossa).

Disimpegno non critico

• Tutto il resto

Tenendo presente questo, sulla ciambella puoi vedere Disagio, Umano, Mappe, Sicurezza, Problema di abilità, Messa in scena, Errore di sistema e Limitazione di sistema. Di queste, Sicurezza ed Errore di sistema sono le categorie critiche, mentre tutto il resto è un disimpegno non critico.

La sicurezza rientra nel primo punto, relativo ai danni a persone o proprietà, mentre l'errore di sistema rientra nel terzo punto, guasto del sistema, poiché l'auto chiede al conducente di riprendere immediatamente il controllo per ragioni in gran parte sconosciute, ma probabilmente dovute a fattori quali perdita di trazione o forti riflessi dei fotoni solari che colpiscono le telecamere del sistema.

La maggior parte di questi disimpegni su FSD rientrano di gran lunga nella categoria "non critica", ma sono comunque punti di miglioramento molto importanti su cui Tesla continua a concentrarsi con ogni aggiornamento. L'obiettivo è che la maggior parte di queste etichette siano il più possibile autoesplicative, ma entro molto più nel dettaglio nei miei RoboTaxi Report.

Dopo numerose conversazioni con il pubblico, è diventato sempre più chiaro che il feedback dei veri clienti paganti sarebbe stato molto prezioso per valutare la probabilità che Cyber ​​Cab tornasse a usare i suoi servizi.

Questa immagine mostra le valutazioni rilevate sulla versione 12 di FSD Supervised, in base al comune sistema da 1 a 5 stelle utilizzato da Uber e Lyft.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Nel tempo che ho trascorso a testare questo sistema, ho completato oltre 1.700 viaggi dedicati di livello "RoboTaxi" in cui ho osservato la competenza del sistema dal ritiro alla riconsegna ed è diventato chiaro che mi mancava un componente importante del successo del sistema per un uso futuro. Questo componente è la soddisfazione del cliente.

Un espediente o un trucco da festa, come si potrebbe etichettare l'attuale funzione "smart summon", sarebbe sostanzialmente inutile in un mondo di clienti che hanno esigenze piuttosto semplici ma importanti per determinare se integreranno un servizio nella loro vita quotidiana. Con questo in mente, ho iniziato a intervistare i clienti mentre utilizzavo la versione 12 FSD Supervised per vedere cosa pensavano dell'esperienza e i risultati sono stati molto rassicuranti.

Come puoi vedere, 191 utenti fino ad oggi hanno valutato la loro esperienza a 5 stelle, surclassando persino gli utenti a 4 stelle e sottolineando il punto con il commento più frequente: "Non avrei saputo che si stava guidando da sola se non me lo avessi detto".

Con questi risultati, il sistema FSD Supervised di Tesla sta già funzionando a un livello pari a quello dei conducenti umani di rideshare come me e in un lasso di tempo piuttosto breve sarà senza dubbio superiore alla maggior parte di questi conducenti. Come minimo, i conducenti potenziati da questo sistema FSD Supervised raggiungeranno il picco di customer care e soddisfazione, dimostrando ancora una volta che sono coloro che stanno impiegando l'uso dell'IA a sconvolgere coloro che non lo stanno facendo.

*Il sistema Tesla FSD Supervised non è completamente autonomo e richiede che il conducente sia vigile e pronto a subentrare in ogni momento. L'operatore del veicolo è responsabile di eventuali problemi che si verificano a causa dell'uso improprio di Tesla FSD Supervised.