Camino a RoboTaxi

Créditos:
Kaz Barnes (CYBRLFT), Veterano de la Marina de los EE. UU. y Creador de Contenido. Síguelo en su Yanl de YouTube.
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Robotaxi o lo que Tesla llama Cyber Cab ha sido un tema de discusión durante varios años. En pocas palabras, este es un sistema de vehículos autónomos que transportará pasajeros de pago a gran escala en un futuro no muy lejano.

Trabajando en viajes compartidos, además de ser un entusiasta acérrimo de la tecnología/ciencia, sabía exactamente lo que quería hacer cuando obtuve acceso al programa FSD Beta de Tesla en octubre de 2021. Mi misión era simple pero desalentadora:

Catalogar y presentar el progreso de FSD hasta el día en que Cyber Cab se convierta en una verdadera realidad.

Desde octubre de 2021 con la versión 10.2 de FSD Beta he hecho precisamente eso y lo he compartido con la comunidad en línea durante años.

Resultados de RoboTaxi mostrando la Cantidad de Viajes (azul) y % de Éxito (amarillo) tomados en 6 versiones de FSD comenzando con v11.4.4 hasta el día de hoy v12.3.6.

El éxito se determina por si el conductor tuvo que intervenir o no para completar el viaje. Si la intervención fue necesaria, el viaje sería un fracaso. www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Esta imagen con mis Resultados de RoboTaxi es un producto de los años que he estado recopilando y presentando los datos que he reunido en colaboración con Elias Martinez en la plataforma X. Nuestro objetivo siempre ha sido ofrecer una visión objetiva y completa del rendimiento de FSD al público en general, tanto dentro como fuera de la vasta comunidad de Tesla, para mostrar la prueba de concepto y el potencial de esta tecnología radical.

En este sentido, la versión 12 del ahora sistema supervisado FSD ha dado algunos saltos impresionantes, llevando la tasa de éxito promedio de ~50% en la versión anterior a un emocionante ~83% de éxito en esta versión. Esto da credibilidad a la gran decisión que Tesla tomó de desechar por completo su estrategia anterior y centrarse en una red neuronal puramente entrenada en video, de extremo a extremo. Con el rápido avance de la tecnología de IA y el liderazgo objetivo de Tesla en la aplicación de IA en el mundo real de FSD a lo largo de los años, este riesgo parece haber sido el movimiento correcto.

El Donut de Causación explica la razón de la intervención durante los viajes realizados, tanto con como sin clientes, para categorizar mejor qué está causando que el sistema falle. Lo que estás viendo aquí son específicamente las causas de la desconexión en la versión 12.3.6.

Los colores en el donut se correlacionan con las etiquetas que se ven en la parte inferior para mantenerlo lo más simple posible al comparar cada punto de lanzamiento de FSD Supervised.
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Como un favorito de mucho tiempo, el Donut de Causación ha ayudado a ilustrar qué es exactamente lo que está detrás de los fallos que han llevado a los resultados que puedes ver en la figura de Resultados de RoboTaxi. Con el tiempo, Elias y yo hemos trabajado juntos para revisar y simplificar las categorías para evitar ruido o confusión innecesarios al presentar estas figuras.

Creo que es importante en este punto hacer una clara delimitación en el grado de severidad de estos desenganches. Algunos de ustedes pueden estar familiarizados con los términos Desenganches Críticos y No Críticos. Para mantener esto lo más simple posible, lo siguiente es cómo he llegado a definir la diferencia entre estos dos.

Desconexión Crítica

• Acción tomada para evitar el daño potencial a personas o propiedades.
• Acción tomada para prevenir maniobras ilegales (semáforos, señales de stop, etc.)
• Acción tomada como resultado de una falla del sistema (desconexión forzada del volante rojo).

Desconexión No Crítica

• Todo lo demás

Teniendo esto en cuenta, en el gráfico de dona puedes ver Incomodidad, Humano, Mapas, Seguridad, Problema de Habilidad, Escenario, Error del Sistema y Limitación del Sistema. De estos, Seguridad y Error del Sistema son las categorías críticas, mientras que todo lo demás es una desconexión no crítica.

La seguridad cae bajo el primer punto sobre daños a personas o propiedad y el Error del Sistema cae bajo el tercer punto, fallo del sistema, dado que el coche le dice al conductor que tome el control inmediatamente por razones en gran parte desconocidas, pero probablemente cosas como pérdida de tracción o deslumbramientos masivos de fotones solares golpeando las cámaras del sistema.

La gran mayoría de estas desconexiones en FSD están en la categoría de “no críticas”, pero siguen siendo puntos de mejora muy importantes en los que Tesla continúa enfocándose con cada actualización. El objetivo es que la mayoría de estas etiquetas sean lo más autoexplicativas posible, pero entro en mucho más detalle en mis Informes de RoboTaxi.

Después de muchas conversaciones con la audiencia, se hizo cada vez más claro que la retroalimentación de clientes reales que pagan sería muy valiosa para evaluar la probabilidad de usuarios que regresen para Cyber Cab.

Esta imagen presenta las calificaciones encuestadas tomadas en la versión 12 FSD Supervisado basadas en el sistema común de 1 a 5 estrellas utilizado por Uber y Lyft.
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En el tiempo que he pasado probando este sistema, he completado más de 1,700 viajes dedicados de grado "RoboTaxi" donde he observado la competencia del sistema desde la recogida hasta la entrega y se hizo evidente que me había estado perdiendo un gran componente del éxito del sistema para su uso futuro. Este componente es la satisfacción del cliente.

Un truco o truco de fiesta, como se podría etiquetar la función actual de "invocación inteligente", sería esencialmente inútil en un mundo de clientes que tienen necesidades bastante simples pero importantes para determinar si incorporarán un servicio en sus vidas diarias. Con esto en mente, comencé a encuestar a los clientes mientras usaban la versión 12 FSD Supervisado para ver qué pensaban de la experiencia y los resultados fueron muy alentadores.

Como puedes ver, 191 usuarios hasta la fecha han calificado su experiencia a nivel de 5 estrellas, superando incluso a los usuarios de 4 estrellas y dejando claro el punto con el comentario más frecuente siendo, “No habría sabido que se estaba conduciendo solo sin que me lo dijeras.”

Con estos resultados, el FSD Supervised de Tesla ya está funcionando a un nivel comparable con los conductores de rideshare humanos como yo y en un tiempo bastante corto sin duda será superior a la gran mayoría de estos conductores. Al menos, los conductores aumentados por este sistema FSD Supervised alcanzarán el pico de atención y satisfacción al cliente, demostrando una vez más que son aquellos que emplean el uso de la IA los que interrumpirán a aquellos que no lo hacen.

*El sistema FSD Supervised de Tesla no es completamente autónomo y requiere que el conductor esté alerta y listo para tomar el control en todo momento. El operador del vehículo es responsable de cualquier problema que surja debido al uso inadecuado del FSD Supervised de Tesla.