ロボタクシーへの道路

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カズ・バーンズ （サイバー）、 アメリカ海軍の退役軍人でありコンテンツクリエイター。 Youtubeチャンネル。
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ロボタクシー、あるいはテスラがサイバーキャブと呼んでいるものは、ここ数年話題になっている。簡単に言えば、これはそう遠くない将来に有料の乗客を大規模に輸送する自律走行車のシステムだ。

ライドシェアで働き、テクノロジーと科学の熱心な愛好家でもある私は、2021 年 10 月にテスラの FSD ベータ プログラムにアクセスしたとき、自分が何をしたいのかを正確に知っていました。私の使命はシンプルでありながら困難なものでした。

Cyber​​ Cab が現実のものとなる日まで、FSD の進捗状況をカタログ化して提示します。

2021 年 10 月の FSD ベータ バージョン 10.2 以降、私はまさにそれを実行し、何年もオンライン コミュニティと共有してきました。

RoboTaxi の結果には、v11.4.4 から現在の v12.3.6 までの 6 つのバージョンの FSD で実行された旅行量 (青) と成功率 (黄) が表示されます。

成功は、運転者が旅行を完了するために介入する必要があったかどうかによって決まります。介入が必要だった場合、旅行は失敗となります。 www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

私の RoboTaxi の結果を示すこの画像は、私が何年もかけてエリアス・マルティネスと協力して X プラットフォームで収集したデータを集め、発表してきた成果です。私たちの目標は常に、この革新的なテクノロジーの概念実証と可能性を示すために、広大な Tesla コミュニティの内外を問わず、より多くの人々に FSD のパフォーマンスに関する客観的かつ徹底的な見解を提供することでした。

この点では、現在の FSD 監視システムのバージョン 12 は、平均成功率が以前のバージョンの約 50% からこのバージョンでは驚異的な約 83% にまで向上し、目覚ましい進歩を遂げています。これは、Tesla が以前の戦略を完全に破棄し、純粋にビデオでトレーニングされたエンドツーエンドのニューラル ネットワークに重点を置くという大きな決断に信憑性を与えます。AI テクノロジーの急速な進歩と、長年にわたる FSD の実際の AI アプリケーションにおける Tesla の客観的なリードを考えると、このリスクは正しい動きだったようです。

原因ドーナツは、顧客の有無にかかわらず、旅行中に介入する理由を説明し、システム障害の原因をより適切に分類します。ここで表示されているのは、バージョン 12.3.6 での切断の原因です。

ドーナツ内の色は、下部に表示されるラベルと相関しており、FSD Supervised の各ポイントリリースを比較する際に、できるだけシンプルにしています。
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

長年愛用されている因果関係ドーナツは、RoboTaxi の結果の図に見られるような結果につながった失敗の背後にあるものを正確に示すのに役立っています。Elias と私は時間をかけて協力し、これらの図を提示する際に不要なノイズや混乱を避けるために、カテゴリを改訂して簡素化してきました。

この時点で、これらの解除の重大度を明確に区別することが重要だと思います。皆さんの中には、クリティカル解除と非クリティカル解除という用語をご存知の方もいるかもしれません。できるだけ簡単にするために、これら 2 つの違いを次のように定義します。

重大な離脱

• 人や財産への潜在的な損害を回避するために取られる措置。
• 違法な操作を防止するために講じられた措置（信号、一時停止の標識など））
• システム障害の結果として実行されるアクション (強制的なレッドホイールの解除)。

非クリティカルな離脱

• その他すべて

これを念頭に置いて、ドーナツには、不快感、人間、マップ、安全性、スキルの問題、ステージング、システム エラー、およびシステム制限が表示されます。これらのうち、安全性とシステム エラーは重大なカテゴリであり、その他はすべて重大ではない解除です。

安全性は、人や財産への損害に関する最初の箇条書きに該当し、システム エラーは、牽引力の喪失やシステム カメラに当たる太陽光子の強いまぶしさなど、ほとんど不明な理由で車がドライバーに直ちに運転を引き継ぐように指示することから、3 番目の箇条書きのシステム障害に該当します。

FSD でのこれらの解除の大部分は、これまでのところ「重要ではない」カテゴリに属していますが、それでも Tesla が各アップデートで引き続き注力している非常に重要な改善点です。目標は、これらのラベルのほとんどを可能な限りわかりやすいものにすることですが、RoboTaxi レポートではさらに詳しく説明しています。

聴衆と何度も会話を交わした結果、実際にお金を払っている顧客からのフィードバックが、サイバーキャブの再利用者の可能性を測る上で非常に貴重であることが次第に明らかになりました。

この画像には、Uber と Lyft が使用する一般的な 1 ～ 5 つ星システムに基づいてバージョン 12 FSD Supervised で行われた調査評価が示されています。
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

このシステムのテストに費やした時間の中で、私は 1,700 回を超える専用の「RoboTaxi」グレードの旅行を完了し、乗車から降車までのシステムの能力を観察しました。そして、将来の使用におけるシステムの成功の大きな要素が欠けていたことが明らかになりました。その要素とは、顧客満足度です。

現在の「スマート サモン」機能は、ギミックやパーティー トリックと呼んでも差し支えないでしょうが、日常生活にサービスを取り入れるかどうかを決定するという、かなり単純だが重要なニーズを持つ顧客の世界では、基本的に役に立ちません。これを念頭に、バージョン 12 FSD Supervised を使用している顧客を対象に、その体験についてどう思うか調査を始めましたが、結果は非常に安心できるものでした。

ご覧のとおり、これまでに 191 人のユーザーが 5 つ星レベルで体験を評価しており、4 つ星のユーザーをも圧倒しています。最も多かったコメントは、「言われなければ自動運転だとは知らなかった」というものでした。

これらの結果から、テスラの FSD 監視システムは、すでに私のような人間のライドシェア ドライバーと同等のレベルで機能しており、かなり短期間で、間違いなくこれらのドライバーの大多数を上回るでしょう。少なくとも、この FSD 監視システムによって強化されたドライバーは、顧客サービスと満足度の頂点に達し、AI を使用しているドライバーが、使用していないドライバーを混乱させるということを再び証明します。

*Tesla の FSD 監視システムは完全な自動運転ではないため、ドライバーは常に注意を払い、運転を引き継ぐ準備ができている必要があります。Tesla FSD 監視の不適切な使用により発生した問題はすべて、車両のオペレーターが責任を負います。