로보택시로 가는 길

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Kaz Barnes (CYBRLFT), 미 해군 베테랑 & 콘텐츠 크리에이터. 그의 Y유튜브 채널을 팔로우하세요.
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로보택시 또는 테슬라가 사이버 캡이라고 부르는 것은 몇 년 동안 논의의 주제였습니다. 간단히 말해, 이는 가까운 미래에 대규모로 유료 승객을 운송할 자율 주행 차량 시스템입니다.

라이드셰어에서 일하면서, 열렬한 기술/과학 애호가로서, 2021년 10월에 테슬라의 FSD 베타 프로그램에 접근할 수 있게 되었을 때 무엇을 하고 싶은지 정확히 알고 있었습니다. 저의 임무는 간단하면서도 벅찼습니다:

사이버 캡이 진정한 현실이 되는 날까지 FSD의 진행 상황을 기록하고 제시하는 것이었습니다.

2021년 10월 FSD 베타 버전 10.2부터 저는 그렇게 해왔고, 이를 온라인 커뮤니티와 수년간 공유해왔습니다.

RoboTaxi 결과는 FSD의 6가지 버전(v11.4.4부터 현재 v12.3.6까지)에서의 여행 수량(파란색)과 성공률(노란색)을 보여줍니다. 

성공 여부는 운전자가 여행을 완료하기 위해 개입해야 했는지 여부에 따라 결정됩니다. 개입이 필요했다면, 그 여행은 실패로 간주됩니다.www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

이 이미지에 있는 RoboTaxi 결과는 제가 Elias Martinez와 X 플랫폼에서 수집하고 발표한 데이터를 기반으로 한 수년간의 노력의 산물입니다. 우리의 목표는 테슬라 커뮤니티 내외의 더 넓은 청중에게 FSD의 성능에 대한 객관적이고 철저한 관점을 제공하여 이 혁신적인 기술의 개념 증명과 잠재력을 보여주는 것이었습니다.

이와 관련하여, 현재 FSD 감독 시스템의 버전 12는 평균 성공률을 이전 버전의 약 50%에서 이번 버전의 흥미로운 약 83% 성공으로 끌어올리며 인상적인 도약을 이루었습니다. 이는 테슬라가 이전 전략을 완전히 폐기하고 순수하게 비디오로 훈련된 엔드 투 엔드 신경망에 집중하기로 한 큰 선택에 신빙성을 더해줍니다. AI 기술의 빠른 발전 속도와 수년간 FSD의 실제 AI 응용 분야에서 테슬라의 객관적인 선두를 고려할 때, 이 위험은 올바른 선택이었던 것으로 보입니다.

인과 도넛은 고객이 있는 경우와 없는 경우 모두 여행 중 개입의 이유를 설명하여 시스템이 실패하는 원인을 더 잘 분류할 수 있도록 합니다. 여기서 보고 있는 것은 버전 12.3.6에서의 해제 원인입니다.

도넛의 색상은 FSD Supervised의 각 포인트 릴리스를 비교할 때 최대한 간단하게 유지하기 위해 하단에 표시된 레이블과 상관관계가 있습니다.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

오랜 시간 동안 사랑받아온 Causation Donut은 RoboTaxi Results 그림에서 볼 수 있는 결과로 이어진 실패의 원인을 설명하는 데 도움을 주었습니다. 시간이 지나면서 Elias와 저는 불필요한 소음이나 혼란을 피하기 위해 카테고리를 수정하고 단순화하기 위해 함께 작업했습니다.

이 시점에서 이러한 비활성화의 심각도에 대한 명확한 구분을 하는 것이 중요하다고 생각합니다. 일부는 Critical 및 Non-Critical Disengagements라는 용어에 익숙할 수 있습니다. 최대한 간단하게 유지하기 위해, 다음은 이 두 가지의 차이를 정의하는 방법입니다.

중대한 해제

• 사람이나 재산의 잠재적 손상을 피하기 위해 취한 조치.
• 불법적인 조작을 방지하기 위해 취한 조치 (신호등, 정지 신호 등).
• 시스템 오류로 인한 조치 (강제적인 빨간 바퀴 해제).

 비중대한 해제

• 기타 모든 것

이 점을 염두에 두고, 도넛에서 불편함, 사람, 지도, 안전, 기술 문제, 스테이징, 시스템 오류, 시스템 제한을 볼 수 있습니다. 이 중 안전과 시스템 오류는 중대한 범주이며, 나머지는 비중대한 해제입니다.

안전은 사람이나 재산에 대한 손상에 관한 첫 번째 항목에 해당하고, 시스템 오류는 시스템 고장에 관한 세 번째 항목에 해당합니다. 이는 차량이 주로 알려지지 않은 이유로, 아마도 접지력 상실이나 시스템 카메라에 태양광이 강하게 비치는 등의 이유로 운전자에게 즉시 인수하라고 지시하는 경우입니다.

이러한 FSD의 해제 중 대부분은 "비중요" 범주에 속하지만, 여전히 테슬라가 각 업데이트마다 계속해서 집중하고 있는 매우 중요한 개선 사항입니다. 대부분의 라벨이 가능한 한 자명하게 되도록 하는 것이 목표이지만, 제 RoboTaxi 보고서에서는 훨씬 더 자세히 설명합니다. 

청중과의 많은 대화 후, 실제 유료 고객의 피드백이 Cyber Cab의 재사용자 가능성을 평가하는 데 매우 가치가 있다는 것이 점점 더 분명해졌습니다. 

이 이미지는 Uber와 Lyft에서 사용하는 일반적인 1-5 별 시스템을 기반으로 한 버전 12 FSD Supervised의 설문 조사 등급을 보여줍니다.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT 

이 시스템을 테스트하는 동안, 저는 픽업부터 드롭오프까지 시스템의 역량을 관찰한 1,700건 이상의 전용 "RoboTaxi" 등급의 여행을 완료했으며, 미래 사용을 위한 시스템 성공의 큰 요소를 놓치고 있었다는 것이 분명해졌습니다. 이 요소는 고객 만족입니다.

현재의 "스마트 소환" 기능을 일종의 묘기나 파티 트릭으로 부를 수 있지만, 고객들이 일상 생활에 서비스를 통합할지 여부를 결정하는 데 있어 단순하지만 중요한 요구를 가진 세상에서는 본질적으로 쓸모가 없을 것입니다. 이를 염두에 두고, 저는 버전 12 FSD Supervised를 사용하는 동안 고객들에게 경험에 대해 어떻게 생각하는지 설문 조사를 시작했고, 결과는 매우 안심이 되었습니다.

보시다시피 현재까지 191명의 사용자가 5성급 수준으로 경험을 평가했으며, 4성급 사용자보다 훨씬 많습니다. 가장 빈번한 댓글은 "말해주지 않았다면 스스로 운전하고 있다는 것을 몰랐을 것이다."였습니다.

이러한 결과로, Tesla의 FSD Supervised는 이미 저와 같은 인간 라이드셰어 드라이버와 동등한 수준으로 성능을 발휘하고 있으며, 머지않아 이 드라이버들의 대다수보다 우수할 것입니다. 최소한, 이 FSD Supervised 시스템으로 보강된 드라이버들은 고객 관리와 만족도의 정점에 오를 것이며, AI를 활용하는 사람들이 그렇지 않은 사람들을 방해할 것임을 다시 한 번 증명할 것입니다.

*Tesla의 FSD Supervised 시스템은 완전 자율주행이 아니며, 운전자는 항상 경계하고 차량을 인수할 준비가 되어 있어야 합니다. Tesla FSD Supervised의 부적절한 사용으로 인해 발생하는 문제에 대한 책임은 차량 운영자에게 있습니다.