Road to RoboTaxi

Autorzy:
Kaz Barnes (CYBRLFT), Weteran US Navy i twórca treści. Obserwuj go na jego Kanał Youtube.
Kupuj w Kaz's Tutaj wspierać

Robotaxi lub to, co Tesla nazywa Cyber ​​Cab, jest tematem dyskusji od kilku lat. Mówiąc prościej, jest to system autonomicznych pojazdów, które będą przewozić pasażerów płacących na dużą skalę w niedalekiej przyszłości.

Pracując w branży rideshare, a także będąc zagorzałym entuzjastą technologii/nauki, wiedziałem dokładnie, co chcę robić, gdy w październiku 2021 r. uzyskałem dostęp do programu Tesla FSD Beta. Moja misja była prosta, ale zniechęcająca:

Katalogować i prezentować postępy FSD aż do dnia, w którym Cyber ​​Cab stanie się prawdziwą rzeczywistością.

Od października 2021 r., kiedy pojawiła się wersja beta FSD 10.2, właśnie to robię i od lat dzielę się swoimi osiągnięciami ze społecznością internetową.

Wyniki RoboTaxi pokazujące liczbę przejazdów (niebieski) i procent powodzenia (żółty) w 6 wersjach FSD, począwszy od wersji 11.4.4 do obecnej wersji 12.3.6.

Sukces jest determinowany przez to, czy kierowca musiał interweniować, aby ukończyć podróż. Gdyby interwencja była konieczna, podróż byłaby porażką. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Ten obraz przedstawiający moje wyniki RoboTaxi jest efektem lat zbierania i prezentowania danych, które zebrałem we współpracy z Eliasem Martinezem na platformie X. Naszym celem zawsze było zapewnienie obiektywnego i dokładnego obrazu wydajności FSD szerszej publiczności, zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz rozległej społeczności Tesli, aby pokazać dowód koncepcji i potencjał tej radykalnej technologii.

W tym względzie wersja 12 systemu FSD Supervised poczyniła imponujące postępy, zwiększając średni wskaźnik sukcesu z ~50% w poprzedniej wersji do ekscytujących ~83% sukcesu w tej wersji. To potwierdza wielki wybór Tesli, aby całkowicie porzucić swoją poprzednią strategię i skupić się na całkowicie wyszkolonej w oparciu o wideo, kompleksowej sieci neuronowej. Biorąc pod uwagę szybkie tempo postępu w technologii AI i obiektywną przewagę Tesli w rzeczywistym zastosowaniu FSD w AI na przestrzeni lat, to ryzyko wydaje się być właściwym posunięciem.

Causation Donut wyjaśnia powód interwencji podczas podróży, zarówno z klientami, jak i bez nich, aby lepiej kategoryzować, co powoduje awarię systemu. To, co widzisz tutaj, to konkretnie przyczyny odłączenia w wersji 12.3.6.

Kolory w pierścieniu odpowiadają etykietom widocznym na dole, co ma na celu maksymalne uproszczenie porównywania każdego punktu wydania FSD Supervised.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Jako długoletni faworyt, Causation Donut pomógł zilustrować, co dokładnie kryje się za niepowodzeniami, które doprowadziły do ​​wyników, które można zobaczyć na rysunku RoboTaxi Results. Z czasem Elias i ja pracowaliśmy razem nad poprawieniem i uproszczeniem kategorii, aby uniknąć niepotrzebnego szumu lub zamieszania podczas prezentowania tych liczb.

Myślę, że w tym momencie ważne jest wyraźne rozgraniczenie stopnia powagi tych odłączeń. Niektórzy z was mogą być zaznajomieni z terminami Krytyczne i Niekrytyczne Odłączenia. Aby uprościć to tak, jak to możliwe, poniżej przedstawiam sposób, w jaki zdefiniowałem różnicę między tymi dwoma.

Krytyczne wycofanie

• Działania podejmowane w celu uniknięcia potencjalnych szkód na osobach lub mieniu.
• Podejmowane są działania mające na celu zapobieganie nielegalnym manewrom (sygnalizacja świetlna, znaki stop itp.).)
• Działanie podjęte w wyniku awarii systemu (wymuszone odłączenie czerwonego koła).

Niekrytyczne odłączenie

• Wszystko inne

Mając to na uwadze, na pączku możesz zobaczyć: Discomfort, Human, Maps, Safety, Skill Issue, Staging, System Error i System Limitation. Z nich Safety i System Error to kategorie krytyczne, podczas gdy wszystko inne to niekrytyczne odłączenie.

Bezpieczeństwo mieści się w pierwszym punkcie dotyczącym obrażeń ciała lub mienia, a błąd systemowy w trzecim punkcie, czyli awarii systemu, biorąc pod uwagę, że samochód wysyła kierowcy komunikat o konieczności natychmiastowego przejęcia kontroli z przyczyn w dużej mierze nieznanych, ale prawdopodobnie z powodu utraty przyczepności lub silnego oślepienia przez fotony słoneczne uderzające w kamery systemu.

Większość tych wyłączeń w FSD zdecydowanie mieści się w kategorii „niekrytycznych”, ale nadal są to bardzo ważne punkty ulepszeń, na których Tesla nadal się skupia przy każdej aktualizacji. Celem jest, aby większość tych etykiet była jak najbardziej zrozumiała, ale w moich raportach RoboTaxi wchodzę w znacznie więcej szczegółów.

Po wielu rozmowach z publicznością stało się coraz bardziej oczywiste, że opinie od faktycznie płacących klientów będą bardzo cenne przy ocenie prawdopodobieństwa powrotu użytkowników Cyber ​​Cab.

Na tym obrazku przedstawiono oceny ankietowe przyznane wersji 12 FSD Supervised w oparciu o powszechny system od 1 do 5 gwiazdek stosowany przez firmy Uber i Lyft.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

W czasie, który spędziłem na testowaniu tego systemu, ukończyłem ponad 1700 dedykowanych przejazdów klasy „RoboTaxi”, podczas których obserwowałem kompetencje systemu od momentu odbioru do momentu oddania i stało się jasne, że brakowało mi dużego składnika sukcesu systemu w przyszłości. Tym składnikiem jest satysfakcja klienta.

Sztuczka lub sztuczka imprezowa, jak można by nazwać obecną funkcję „inteligentnego przywoływania”, byłaby zasadniczo bezużyteczna w świecie klientów, którzy mają raczej proste, ale ważne potrzeby, aby określić, czy włączą usługę do swojego codziennego życia. Mając to na uwadze, zacząłem ankietować klientów, korzystając z wersji 12 FSD Supervised, aby dowiedzieć się, co sądzą o tym doświadczeniu, a wyniki były bardzo uspokajające.

Jak widać, 191 użytkowników oceniło swoje doświadczenia na 5 gwiazdek, co przyćmiło nawet użytkowników z 4 gwiazdkami. Najczęściej powtarzającym się komentarzem było: „Nie wiedziałbym, że samochód prowadzi się sam, gdybyś mi nie powiedział”.

Dzięki tym wynikom FSD Supervised firmy Tesla już działa na poziomie porównywalnym z kierowcami współdzielonych przejazdów, takimi jak ja, i w stosunkowo krótkim czasie bez wątpienia będzie lepszy od większości tych kierowców. Co najmniej kierowcy wspomagani przez ten system FSD Supervised osiągną szczyt obsługi klienta i satysfakcji, udowadniając po raz kolejny, że to ci, którzy korzystają z AI, zachwieją tymi, którzy tego nie robią.

*System Tesla FSD Supervised nie jest w pełni autonomiczny i wymaga, aby kierowca był czujny i gotowy do przejęcia kontroli w każdej chwili. Operator pojazdu ponosi odpowiedzialność za wszelkie problemy wynikające z niewłaściwego użycia systemu Tesla FSD Supervised.