Ähnlichkeiten zwischen Tesla FSD und Cruise, Argo AI und Waymo, die Sie vielleicht nicht bemerkt haben

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Ich habe viele Takes zum Tesla AI Day 2022 gesehen, die in ein paar Haupteimer gefallen sind. Dabei ging es hauptsächlich um den Roboter Optimus, und wir haben ausführlich Artikel darüber veröffentlicht. Allerdings bin ich über einige Kritiken am FSD-Beta-Teil der Präsentation gestolpert, die ich überraschend und interessant fand. Diese stammten hauptsächlich von jemandem namens Chris, dessen Twitter-Biografie lautet: „BS Computer Sci, Senior Software Engineer, Deep Learning Researcher, bei mir dreht sich alles um selbstfahrende Autos.“ Ich scrollte etwas weiter durch seine Tweets und entdeckte weitere interessante Informationen, die ich vorher noch nicht gesehen hatte.

Einer der Tweets, der meine Aufmerksamkeit am meisten erregt hat, war der letzte in einem 13-Tweet-Thread, aber fangen wir am Anfang dieses Threads an. Chris bemerkt: „Fortsetzung meiner schnellen Übersicht über #AITAG, Wie Tesla FSD Beta fährt in 3 gar nicht so einfachen Schritten. Im vergangenen Jahr hat Tesla große Änderungen an seiner Planungsarchitektur vorgenommen. Es scheint fast so, als hätten sie viel Einfluss daraus gezogen @Kreuzfahrt Architekturenthüllung 2021 (Under The Hood).” Interessant. Die FSD-Beta-Präsentation war viel mehr im Unkraut, als ich erwartet hatte, und legte detailliert dar, wie Tesla seiner KI das Fahren beibrachte. Was irgendwie subtil präsentiert schien, aber dennoch klar war, war, dass Tesla seinen Ansatz seit dem letzten KI-Tag im Jahr 2021 ziemlich geändert hatte. Was nicht sofort klar war, war, wie sehr Tesla einen ähnlichen Weg eingeschlagen hat wie Cruise tun.

Der Schlüssel dabei ist, dass Tesla, anstatt den FSD-Planer-Algorithmus von Tesla zu verwenden, um vorherzusagen, wohin andere auf der Straße gehen werden (wenn sie FSD verwenden würden), dazu übergegangen ist, andere Vorhersagewerkzeuge für diese anderen Akteure zu verwenden, die eher dem entsprechen, was Verwendung von Waymo und Cruise.

Das Folgende ist eine Reihe von Tweets, die diesen Prozess detaillierter darlegen, um zu verstehen, was in den kurzen Millisekunden passiert, in denen die Tesla-Software bestimmt, wohin das Auto fahren soll.

Und jetzt kommen wir zum 13. Tweet im Thread. In diesem referenziert Chris einen Clip von einer Cruise-Präsentation im Jahr 2021 und dann einen ähnlichen Clip von Teslas AI Day 2022.

Natürlich machen diese Unternehmen nicht alles gleich, aber sie folgen vielleicht mehr ähnlichen Wegen, als die meisten Menschen anerkennen, und es scheint, dass sie sich im vergangenen Jahr noch mehr aneinander gereiht haben, da der Ansatz von Tesla dem von Cruise und Waymo ähnlicher geworden ist .

Chris zog kürzlich einen weiteren Vergleich heraus, der mindestens so scharf war wie dieser. Für diejenigen, die die Entwicklung der FSD-Beta genau verfolgen, ist Chuck Cook eine hervorragende Quelle für Videos und Informationen auf Youtube. Er ist ein objektiver, nützlicher Tester, der nicht viel Floskel hinzufügt und bereit ist, darauf hinzuweisen, wo FSD Beta nicht gut läuft. Er ist besonders bekannt für wiederholte Versuche eines ungeschützten Linksabbiegens über mehrere Fahrspuren hinweg. Elon Musk und das Tesla-Team haben in den letzten Monaten und auf der jährlichen Tesla-Aktionärsversammlung 2022 in einem FSD-Beta-Update ausdrücklich auf „Chucks Linkskurve“ verwiesen. Chris weist unterdessen darauf hin, dass Argo-KI-Fahrzeuge solche Kurven sehr gut bewältigen können, wie in einer kürzlich erschienenen Argo-KI-Präsentation gezeigt wurde (die die meisten Tesla-Fans sicherlich verpasst haben). Wenn Sie genau hinsehen, können Sie sehen, dass die Wende im August 2020 durchgeführt wurde. (Ja, August 2020.)

Hier ist ein kürzlich erschienener Argo AI-Tweet mit einem weiteren kurzen Video, das sein selbstfahrendes System hervorhebt, das durch schwierige Fahrszenarien in Miami navigiert:

Natürlich wissen wir alle, dass Argo AI und Waymo und Tesla unterschiedliche Hardware verwenden. Tesla verlässt sich für seine Sensorsuite jetzt ausschließlich auf Kameras, während andere Radar und Lidar verwenden. Argo AI hat erst kürzlich eine kommerzielle Linie von Produkten und Dienstleistungen für autonome Fahrzeuge angekündigt:

https://www.youtube.com/watch?v=txSKhWpRLZU

Die Erwartung vieler Tesla-Fans ist, dass Teslas Ansatz mit kostengünstiger Hardware (Kameras) kosteneffizienter sein wird, dass Tesla DoJo in der Lage sein wird, Daten auf unübertroffene Weise zu verarbeiten, dass Teslas Gesamtansatz es Teslas ermöglichen wird, überall hin zu fahren, während Fahrzeuge aus Unternehmen wie Argo AI, Waymo und Cruise werden durch enges Geofencing geografisch viel stärker eingeschränkt.

Trotzdem denken die Leute manchmal, dass Tesla viel originellere Arbeit leistet, als es vielleicht tut, und was diese anderen selbstfahrenden Unternehmen tun, wird oft unterschätzt und zu wenig anerkannt. Tatsächlich verwendet Tesla in einigen Fällen, obwohl es für viele von uns so aussieht, als hätte es etwas Erstaunliches erfunden, tatsächlich das Produkt eines anderen Unternehmens. Chris hob auch einen dieser Fälle hervor:

Ich muss zugeben, dass ich erwartet hatte, dass Tesla mehr an der Entwicklung dieser realistischen virtuellen Welt arbeiten würde, und die Möglichkeit, solche Stadtvisualisierungen als Drittanbieter zu verwenden, nicht erkannt habe. Das heißt nicht, dass Tesla die Technologie nicht auf neuartige Weise nutzt und FSD durch diesen Ansatz schneller vorantreibt. Vielleicht ist es, vielleicht ist es nicht. Chris impliziert hier jedoch, dass Tesla in dieser Hinsicht eher hinter als voraus ist. Im Anschluss an diesen Tweet erinnert er sich daran, dass Tesla-Fans die Idee, Simulationen wie diese zu verwenden, vor einigen Jahren verworfen haben. Chris fügt hier weitere Perspektiven zur Verwendung solcher Simulationen hinzu:

Nun, da Tesla dies als etwas Neues hervorhebt, ist das ein Zeichen dafür, dass Tesla Jahre hinterherhinkt? Ist der Punkt, dass Tesla solche Simulationen bisher einfach nicht brauchte?

Ich habe keine Antworten. Ich habe nicht die KI-Erfahrung, um sie zu bewerten, und es scheint, dass selbst viele Experten keine haben, da KI-Experten in einer Vielzahl wichtiger Faktoren unterschiedlicher Meinung sind. Was ich jedoch gerne lerne, ist, wo sich ihre Ansätze überschneiden, wo Tesla Dinge übernimmt, die andere verwendet haben, wo andere Dinge übernehmen, die Tesla verwendet hat, und wie die Experten darüber debattieren, wer gewinnt und wer nicht. (Ich gehe auch privat gerne die Annahmen und Prognosen in meinem Kopf durch, wo ich sicher bin, von Leuten mitgerissen zu werden, die entweder viel mehr wissen als ich oder die einfach nicht mit meinen Annahmen übereinstimmen.)

Ich werde nur mit einem letzten Tweet von Chris enden. Er bemerkte Ende September: „Das Tür-zu-Tür-Freisprechsystem von Mobileye auf dem Zeekr 001, das auf allen Straßen in China funktioniert, auf denen REM mit Fahrerüberwachungs-Sicherheitszusicherung vorhanden ist, befindet sich in der letzten Validierungsphase und wird für frühe Beta-Tester freigegeben momentan (höchstwahrscheinlich als Version ‘4.0’).“

Teslas FSD Beta kann im Grunde von Tür zu Tür gehen (Tesla muss daran arbeiten, dem Stack navigationsgeführtes Parken hinzuzufügen), das erste System, das dies tut. Wie wir wissen, erfordert es jedoch viel menschliche Überwachung und kann alle möglichen Fehler machen. Wenn der Zeekr 001 mit diesen Funktionen herauskommt, wie gut werden sie funktionieren? Inwiefern wird die Leistung ähnlich sein wie bei Tesla FSD? Wie weit werden Mobileye & Zeekr von einer komplett fahrerlosen Option entfernt sein?

Wir werden sehen.


 

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