로보택시로 가는 길
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카즈 반스 (사이브리프트), 미 해군 베테랑 & 콘텐츠 크리에이터. 그의 유튜브 채널에서 팔로우하세요.
카즈의 여기 에서 쇼핑하여
로보택시 혹은 테슬라가 사이버 캡이라고 부르는 것은 몇 년 동안 논의의 주제가 되어왔습니다. 간단히 말해서, 이것은 가까운 미래에 유료 승객을 대규모로 운송할 자율 주행 차량의 시스템입니다.
라이드셰어에서 일하면서, 열렬한 기술/과학 애호가로서, 2021년 10월에 테슬라의 FSD 베타 프로그램에 접근 권한을 얻었을 때 정확히 무엇을 하고 싶은지 알았습니다. 나의 임무는 간단하지만 어려웠습니다:
사이버 캡이 진정한 현실이 될 때까지 FSD의 진행 상황을 기록하고 제시하기.
2021년 10월부터 FSD 베타 버전 10.2로 바로 그 일을 해왔고, 수년간 온라인 커뮤니티와 공유했습니다.
로보택시 결과는 v11.4.4부터 현재의 v12.3.6까지 6개 버전의 FSD를 통해 얻은 여행 횟수(파란색)와 성공률(노란색)을 보여줍니다.
성공 여부는 운전자가 여행을 완료하기 위해 개입해야 했는지 여부에 따라 결정됩니다. 개입이 필요한 경우, 그 여행은 실패로 간주됩니다.www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT
이 이미지는 제가 엘리아스 마르티네즈와 함께 X 플랫폼에서 수년간 수집하고 발표한 데이터의 결과물인 나의 로보택시 결과를 특징으로 합니다.우리의 목표는 항상 FSD의 성능에 대한 객관적이고 철저한 시각을 테슬라 커뮤니티 내외의 더 넓은 대중에게 전달하여 이 혁신적인 기술의 개념 증명과 잠재력을 보여주는 것이었습니다.
이와 관련하여 현재 FSD 감독 시스템의 12번 버전은 이전 버전의 평균 성공률이 약 50%에서 이번 버전에서는 약 83%로 놀라운 도약을 이루었습니다. 이는 테슬라가 이전 전략을 완전히 폐기하고 순수하게 비디오로 훈련된, 끝에서 끝까지의 신경망에 집중하기로 한 큰 결정에 신뢰성을 더합니다. AI 기술의 빠른 발전 속도와 테슬라가 FSD의 실제 세계 AI 적용에서 목표로 하는 선두 자리를 유지함에 따라, 이 위험은 올바른 움직임으로 보입니다.
원인 도넛은 고객과 함께하거나 없이 여행하는 동안 개입의 이유를 설명하여 시스템이 실패하는 원인을 더 잘 분류하기 위해 설명합니다. 여기서 보고 있는 것은 특히 버전 12.3.6에서의 참여 해제 원인입니다.
도넛의 색상은 가능한 한 간단하게 각 포인트 릴리스를 비교할 때 바닥에서 볼 수 있는 라벨과 연관됩니다.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT
오랫동안의 인기 아이템인 원인 도넛은 로보택시 결과 그림에서 볼 수 있는 결과로 이어진 실패의 배후에 정확히 무엇이 있는지 설명하는 데 도움이 되었습니다. 시간이 지남에 따라 엘리아스와 저는 이러한 수치를 제시할 때 불필요한 소음이나 혼란을 피하기 위해 카테고리를 수정하고 단순화하기 위해 함께 작업했습니다.
이 시점에서 이러한 해제의 심각도에 명확한 구분을 하는 것이 중요하다고 생각합니다. 여러분 중 일부는 중대 해제와 비중대 해제라는 용어를 알고 있을 수 있습니다. 가능한 한 간단하게 유지하기 위해, 다음은 이 두 가지 차이를 정의하는 방법입니다.
중대 해제
- 사람이나 재산의 잠재적 손상을 피하기 위해 취한 조치.
- 불법적인 기동(신호등, 정지 표지판 등)을 방지하기 위해 취한 조치
- 시스템 실패로 인해 취한 조치(강제적인 빨간 바퀴 해제).
비중대 이탈
- 그 외 모든 것
이 점을 염두에 두고, 도넛 차트에서 불편함, 인간, 지도, 안전, 기술 문제, 준비 단계, 시스템 오류, 시스템 한계를 볼 수 있습니다. 이 중에서 안전과 시스템 오류는 중대한 카테고리이며 그 외 모든 것은 비중대 이탈입니다.
안전은 사람이나 재산에 대한 손상과 관련된 첫 번째 항목에 속하며 시스템 오류는 세 번째 항목, 즉 시스템 실패에 속합니다. 이는 차량이 운전자에게 대부분 알려지지 않은 이유로 즉시 조작을 인계하라고 알리는데, 이는 주로 접지력 상실이나 시스템 카메라에 태양 광자가 강하게 반사되는 것과 같은 이유일 가능성이 큽니다.
FSD에서의 대부분의 해제는 "비중요" 범주에 속하지만, 테슬라가 각 업데이트마다 계속해서 집중하는 매우 중요한 개선점입니다. 이러한 라벨들이 가능한 한 자명하게 되는 것이 목표이지만, 저는 제 RoboTaxi 보고서에서 훨씬 더 자세히 설명합니다.
관객과의 여러 대화 끝에, 실제 유료 고객들로부터의 피드백이 Cyber Cab의 재사용자 가능성을 가늠하는 데 매우 가치 있을 것이라는 점이 점점 분명해졌습니다.
이 이미지는 Uber와 Lyft에서 사용하는 일반적인 1-5 별 시스템을 기반으로 한 버전 12 FSD Supervised에 대한 조사된 평가를 특징으로 합니다.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT
이 시스템을 테스트하는 동안 저는 1,700회 이상의 전용 "로보택시" 등급 여행을 완료했으며, 픽업부터 드롭오프까지 시스템의 능력을 관찰했고, 미래 사용을 위한 시스템 성공의 큰 구성 요소를 놓치고 있었다는 것이 분명해졌습니다. 이 구성 요소는 고객 만족입니다.
현재 "스마트 호출" 기능을 한 가지 장난이나 파티 트릭으로 치부할 수 있지만, 일상생활에 서비스를 통합할지 결정하는 데 있어 간단하지만 중요한 요구를 가진 고객들의 세계에서는 본질적으로 쓸모없을 것입니다. 이를 염두에 두고, 저는 버전 12 FSD 감독하에 고객들을 대상으로 설문조사를 시작했고, 그들이 경험에 대해 어떻게 생각하는지 그리고 결과는 매우 안심이 되었습니다.
보시다시피 현재까지 191명의 사용자가 5성급 경험을 평가했으며, 이는 4성급 사용자들마저 압도하며 가장 흔한 코멘트는 "당신이 말해주지 않았다면 자율 주행 중인지 몰랐을 거예요."로 요약됩니다.
이러한 결과를 바탕으로, 테슬라의 FSD 감독 시스템은 이미 나와 같은 인간 라이드셰어 드라이버와 동등한 수준에서 성능을 발휘하고 있으며, 상당히 짧은 시간 내에 대다수의 드라이버보다 확실히 우수해질 것입니다. 최소한, 이 FSD 감독 시스템으로 향상된 드라이버들은 고객 관리와 만족도의 정점에 도달할 것이며, AI를 사용하는 이들이 사용하지 않는 이들을 혁신할 것임을 다시 한번 증명할 것입니다.
*테슬라의 FSD 감독 시스템은 완전 자율주행이 아니며, 운전자는 항상 경계하고 필요시 조작을 인계받을 준비가 되어 있어야 합니다.차량 운전자는 Tesla FSD Supervised의 부적절한 사용으로 인해 발생하는 문제에 대해 책임을 집니다.
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