Strada verso RoboTaxi

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Kaz Barnes (CYBRLFT), Veterano della Marina degli Stati Uniti & Creatore di Contenuti. Seguilo sul suo YCanale YouTube.
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Robotaxi o quello che Tesla chiama Cyber Cab è stato un argomento di discussione per diversi anni ormai. In poche parole, questo è un sistema di veicoli autonomi che trasporteranno passeggeri paganti su larga scala in un futuro non troppo lontano.

Lavorando nel rideshare, oltre ad essere un appassionato convinto 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 ardua:

Catalogare e presentare i progressi di 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 RoboTaxi che mostrano la Quantità di Viaggi (blu) e % di Successo (giallo) su 6 versioni di FSD a partire dalla v11.4.4 fino ad oggi v12.3.6.

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

Questa immagine con i miei Risultati RoboTaxi è il frutto degli anni in cui ho raccolto e presentato i dati che ho raccolto in collaborazione con Elias Martinez sulla piattaforma X. Il nostro obiettivo è sempre stato quello di offrire una visione obiettiva e approfondita delle prestazioni di FSD al grande pubblico 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 FSD Supervised ha fatto dei salti impressionanti portando il tasso di successo medio da ~50% nella versione precedente a un entusiasmante ~83% di successo in questa versione. Questo dà credito alla grande scelta che Tesla ha fatto di abbandonare completamente la loro strategia precedente e concentrarsi su una rete neurale puramente addestrata su video, end to end. Con il rapido ritmo di avanzamento nella tecnologia AI e il vantaggio obiettivo di Tesla nell'applicazione AI nel mondo reale di FSD nel corso degli anni, questo rischio sembra essere stata la mossa corretta.

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. Quello che stai vedendo qui sono specificamente le cause del disimpegno nella versione 12.3.6.

I colori nel donut corrispondono alle etichette visibili in basso per mantenerlo il più semplice possibile quando si confrontano i vari rilasci di FSD Supervised.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Come un vecchio favorito, il Causation Donut ha aiutato a illustrare cosa c'è esattamente dietro i fallimenti che hanno portato ai risultati che puoi vedere nella figura dei Risultati RoboTaxi. Nel tempo, Elias e io abbiamo lavorato insieme per rivedere e semplificare le categorie in modo da evitare rumori o confusioni inutili quando si presentano queste figure.

Penso che sia importante a questo punto fare una chiara distinzione nel grado di gravità di questi disimpegni. Alcuni di voi potrebbero essere familiari con i termini Disimpegni Critici e Non Critici. Per mantenerlo il più semplice possibile, ecco come ho definito la differenza tra questi due.

Disimpegno Critico

• Azione intrapresa per evitare potenziali danni a persone o proprietà.
• Azione intrapresa per prevenire manovre illegali (semafori, segnali di stop, ecc.)
• Azione intrapresa a seguito di un guasto del sistema (disimpegno forzato della ruota rossa).

Disimpegno Non Critico

• Tutto il resto

Tenendo presente questo, sul grafico a ciambella puoi vedere Discomfort, Human, Maps, Safety, Skill Issue, Staging, System Error, e System Limitation. Di questi, Safety e System Error sono le categorie critiche mentre tutto il resto è un disimpegno non critico.

La sicurezza rientra nel primo punto riguardante i danni a persone o proprietà e l'errore di sistema rientra nel terzo punto, guasto del sistema, dato che l'auto dice al conducente di prendere immediatamente il controllo per ragioni in gran parte sconosciute, ma probabilmente cose come perdita di trazione o abbagliamenti massicci da fotoni solari che colpiscono le telecamere del sistema.

La maggior parte di questi disimpegni su FSD rientra 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 sia il più possibile autoesplicativa, ma entro in molti più dettagli nei miei RoboTaxi Reports.

Dopo molte conversazioni con il pubblico, è diventato sempre più chiaro che il feedback dei clienti paganti effettivi sarebbe molto prezioso per valutare la probabilità di utenti di ritorno per Cyber Cab.

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

Nel tempo che ho trascorso testando questo sistema, ho completato oltre 1.700 viaggi dedicati di livello "RoboTaxi" dove ho osservato la competenza del sistema dal ritiro alla consegna ed è diventato chiaro che mi mancava un grande componente del successo del sistema per l'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 essenzialmente inutile in un mondo di clienti che hanno bisogni piuttosto semplici ma importanti per determinare se incorporeranno un servizio nella loro vita quotidiana. Con questo in mente, ho iniziato a sondare i clienti mentre utilizzavano 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 livello di 5 stelle, superando di gran lunga anche gli utenti a 4 stelle e portando il punto a casa con il commento più frequente: "Non avrei saputo che stava guidando da solo senza che me lo dicessi."

Con questi risultati, il sistema FSD Supervised di Tesla sta già operando a un livello paragonabile a quello dei conducenti di rideshare umani come me e in un tempo piuttosto breve sarà senza dubbio superiore alla maggior parte di questi conducenti. Al minimo, i conducenti potenziati da questo sistema FSD Supervised raggiungeranno il massimo della cura e soddisfazione del cliente, dimostrando ancora una volta che sono coloro che utilizzano l'IA a sconvolgere coloro che non lo fanno.

*Il sistema FSD Supervised di Tesla non è completamente autonomo e richiede che il conducente sia vigile e pronto a prendere il controllo in ogni momento. L'operatore del veicolo è responsabile per qualsiasi problema che si verifichi a causa dell'uso improprio del sistema Tesla FSD Supervised.