Weg zum RoboTaxi

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Robotaxi oder wie Tesla es nennt, Cyber Cab, ist seit einigen Jahren ein Diskussionsthema. Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um ein System autonomer Fahrzeuge, die in naher Zukunft zahlende Passagiere in großem Maßstab transportieren werden.

Als ich im Ridesharing arbeitete und gleichzeitig ein leidenschaftlicher Technik-/Wissenschafts-Enthusiast war, wusste ich genau, was ich tun wollte, als ich im Oktober 2021 Zugang zum FSD Beta-Programm von Tesla erhielt. Meine Mission war einfach und doch gewaltig:

Den Fortschritt von FSD zu katalogisieren und zu präsentieren, bis der Tag kommt, an dem Cyber Cab Wirklichkeit wird.

Seit Oktober 2021 mit der FSD Beta-Version 10.2 habe ich genau das getan und es jahrelang mit der Online-Community geteilt.

RoboTaxi-Ergebnisse zeigen die Anzahl der Fahrten (blau) und den Erfolgsprozentsatz (gelb), erfasst über 6 Versionen von FSD, beginnend mit v11.4.4 bis zum heutigen Tag v12.3.6. 

Der Erfolg wird danach bestimmt, ob der Fahrer eingreifen musste, um die Fahrt zu beenden. War ein Eingriff notwendig, würde die Fahrt als Misserfolg gewertet.www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Dieses Bild, das meine RoboTaxi-Ergebnisse zeigt, ist ein Produkt der Jahre, in denen ich Daten gesammelt und in Partnerschaft mit Elias Martinez auf der X-Plattform präsentiert habe.Unser Ziel war es immer, eine objektive und gründliche Sicht auf die Leistung von FSD einem breiteren Publikum sowohl innerhalb als auch außerhalb der umfangreichen Tesla-Community zu bringen, um den Nachweis des Konzepts und das Potenzial dieser radikalen Technologie zu zeigen.

In dieser Hinsicht hat Version 12 des nun überwachten FSD-Systems einige beeindruckende Sprünge gemacht, indem sie die durchschnittliche Erfolgsrate von ~50% in der vorherigen Version auf eine aufregende ~83% in dieser Version erhöht hat. Dies bestärkt die große Entscheidung von Tesla, ihre vorherige Strategie vollständig zu verwerfen und sich auf ein rein video-basiertes, end-to-end neuronales Netzwerk zu konzentrieren. Mit dem rasanten Fortschritt in der KI-Technologie und Teslas objektiver Führung in der realen Anwendung von FSD in der KI über die Jahre scheint dieses Risiko der richtige Schritt gewesen zu sein.

Der Kausalitäts-Donut erklärt den Grund für Eingriffe während Fahrten, sowohl mit als auch ohne Kunden, um besser zu kategorisieren, was das System zum Scheitern bringt. Was Sie hier sehen, sind speziell die Ursachen für das Desengagement in Version 12.3.6.

Die Farben im Donut korrelieren mit den unten gesehenen Beschriftungen, um es beim Vergleich jeder Punkt-Release von FSD Supervised so einfach wie möglich zu halten.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Als langjähriger Favorit hat der Kausalitäts-Donut geholfen zu veranschaulichen, was genau hinter den Fehlern steckt, die zu den Ergebnissen geführt haben, die Sie in der RoboTaxi-Ergebnisfigur sehen können. Über die Zeit haben Elias und ich zusammen gearbeitet, um die Kategorien zu überarbeiten und zu vereinfachen, um unnötigen Lärm oder Verwirrung bei der Präsentation dieser Zahlen zu vermeiden.

Ich denke, es ist an dieser Stelle wichtig, eine klare Abgrenzung im Schweregrad dieser Trennungen vorzunehmen. Einige von euch sind vielleicht mit den Begriffen Kritische und Nicht-Kritische Trennungen vertraut. Um dies so einfach wie möglich zu halten, folgt hier, wie ich den Unterschied zwischen diesen beiden definiert habe.

Kritische Trennung

• Aktion unternommen, um potenziellen Schaden an Personen oder Eigentum zu vermeiden.
• Aktion unternommen, um illegale Manöver zu verhindern (Ampeln, Stoppschilder usw.)
• Aktion unternommen als Ergebnis eines Systemausfalls (erzwungene rote-Rad-Trennung).

 Nicht-kritische Trennung

• Alles andere

Unter Berücksichtigung dessen können Sie auf dem Donut Unbehagen, Mensch, Karten, Sicherheit, Fähigkeitsproblem, Staging, Systemfehler und Systembegrenzung sehen. Davon sind Sicherheit und Systemfehler die kritischen Kategorien, während alles andere eine nicht-kritische Trennung ist.

Sicherheit fällt unter den ersten Aufzählungspunkt bezüglich Schäden an Personen oder Eigentum und Systemfehler fällt unter den dritten Punkt, Systemausfall, da das Auto den Fahrer auffordert, sofort die Kontrolle zu übernehmen, aus größtenteils unbekannten Gründen, aber wahrscheinlich Dinge wie Verlust der Traktion oder massive Blendungen durch Sonnenphotonen, die auf die Systemkameras treffen.

Die überwiegende Mehrheit dieser Entkopplungen bei FSD fällt bei weitem in die Kategorie "nicht kritisch", aber sie sind dennoch sehr wichtige Verbesserungspunkte, auf die Tesla bei jedem Update weiterhin fokussiert. Das Ziel ist, dass die meisten dieser Bezeichnungen so selbsterklärend wie möglich sind, aber ich gehe in meinen RoboTaxi-Berichten weit detaillierter darauf ein. 

Nach vielen Gesprächen mit dem Publikum wurde immer deutlicher, dass Feedback von tatsächlichen zahlenden Kunden sehr wertvoll wäre, um die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungsnutzern für Cyber Cab einzuschätzen. 

Dieses Bild zeigt die befragten Bewertungen, die auf Version 12 FSD Supervised basieren, anhand des üblichen 1-5 Sterne-Systems, das von Uber und Lyft verwendet wird.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT 

In der Zeit, die ich damit verbracht habe, dieses System zu testen, habe ich über 1.700 spezielle „RoboTaxi“-Fahrten absolviert, bei denen ich die Systemkompetenz von der Abholung bis zur Abgabe beobachtet habe, und es wurde klar, dass mir eine große Komponente für den zukünftigen Erfolg des Systems gefehlt hat. Diese Komponente ist die Kundenzufriedenheit.

Ein Gimmick oder Partytrick, wie man die aktuelle „Smart Summon“-Funktion nennen könnte, wäre im Grunde nutzlos in einer Welt von Kunden, die eher einfache, aber wichtige Bedürfnisse haben, um zu bestimmen, ob sie einen Dienst in ihr tägliches Leben integrieren werden. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf begann ich, Kunden zu befragen, während ich die Version 12 FSD Supervised nutzte, um zu sehen, was sie von der Erfahrung hielten, und die Ergebnisse waren sehr beruhigend.

Wie du sehen kannst, haben bis heute 191 Nutzer ihre Erfahrung mit 5 Sternen bewertet, was sogar die 4-Sterne-Nutzer in den Schatten stellt. Der häufigste Kommentar war: „Ich hätte nicht gewusst, dass es sich selbst fährt, wenn du es mir nicht gesagt hättest.“

Mit diesen Ergebnissen leistet Teslas FSD Supervised bereits auf einem Niveau, das mit menschlichen Fahrdienstfahrern wie mir vergleichbar ist und wird in relativ kurzer Zeit zweifellos überlegen sein gegenüber der großen Mehrheit dieser Fahrer. Mindestens werden Fahrer, die durch dieses FSD Supervised System unterstützt werden, an die Spitze der Kundenbetreuung und -zufriedenheit aufsteigen, was einmal mehr beweist, dass diejenigen, die KI nutzen, diejenigen stören werden, die es nicht tun.

*Teslas FSD Supervised System ist nicht vollständig autonom und erfordert, dass der Fahrer jederzeit aufmerksam ist und bereit, die Kontrolle zu übernehmen.Der Betreiber des Fahrzeugs haftet für alle Probleme, die durch die unsachgemäße Verwendung von Tesla FSD Supervised entstehen.