Similitudes entre Tesla FSD et Cruise, Argo AI et Waymo que vous n’avez peut-être pas remarquées

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J’ai vu de nombreuses prises de Tesla AI Day 2022 qui sont tombées dans quelques seaux principaux. Ceux-ci concernaient principalement le robot, Optimus, et nous avons publié des articles couvrant cela en détail. Cependant, je suis tombé sur certaines critiques de la partie FSD Beta de la présentation que j’ai trouvées surprenantes et intéressantes. Celles-ci provenaient principalement de quelqu’un du nom de Chris dont la biographie sur Twitter se lit comme suit : « BS Computer Sci, ingénieur logiciel senior, chercheur en apprentissage profond, je suis tout au sujet des voitures autonomes. » J’ai fait défiler ses tweets un peu plus loin et j’ai découvert plus d’informations intéressantes que je n’avais jamais vues auparavant.

L’un des tweets qui a le plus attiré mon attention était le dernier d’un fil de 13 tweets, mais commençons par le haut de ce fil. Chris note : «Poursuivant mon rapide aperçu de #AIDAY, Comment Tesla FSD Beta conduit en 3 étapes pas si simples. Au cours de la dernière année, Tesla a apporté d’énormes changements à son architecture de planification. On dirait presque qu’ils ont tiré beaucoup d’influence de @Croisière Révélation de l’architecture 2021 (Under The Hood). » Intéressant. La présentation FSD Beta était beaucoup plus dans les mauvaises herbes que ce à quoi je m’attendais, exposant les manières détaillées dont Tesla apprenait à conduire à son IA. Ce qui semblait subtilement présenté, mais qui était néanmoins clair, c’est que Tesla avait un peu changé son approche depuis la dernière journée de l’IA en 2021. Ce qui n’était pas immédiatement clair, c’est à quel point Tesla a emprunté une voie plus similaire à ce que Cruise a été. Faire.

La clé est qu’au lieu d’utiliser l’algorithme FSD Planner de Tesla pour prédire où les autres dans la rue vont aller (s’ils utilisaient FSD), Tesla est passé à l’utilisation de différents outils de prédiction pour les autres acteurs qui sont plus en phase avec ce que Utilisation Waymo et Cruise.

Ce qui suit est une série de tweets qui exposent ce processus plus en détail pour aider à comprendre ce qui se passe dans les brèves millisecondes que le logiciel Tesla détermine où la voiture doit conduire.

Et maintenant, nous arrivons au 13e tweet du fil. Dans celui-ci, Chris fait référence à un clip d’une présentation Cruise en 2021, puis à un clip similaire de Tesla’s AI Day 2022.

De toute évidence, ces entreprises ne font pas tout de la même manière, mais elles suivent peut-être des chemins similaires plus que la plupart des gens ne le reconnaissent, et il semble qu’elles se soient alignées encore plus au cours de la dernière année, car l’approche de Tesla s’est rapprochée de celle de Cruise et de Waymo. .

Chris a récemment sorti une autre comparaison qui était au moins aussi nette que celle-ci. Pour ceux qui suivent de près le développement de FSD Beta, Chuck Cook a été une super source de vidéos et d’informations sur YouTube. C’est un testeur objectif et utile qui n’ajoute pas beaucoup de peluches et est prêt à signaler où FSD Beta ne va pas bien. Il est particulièrement connu pour ses tentatives répétées de virage à gauche non protégé sur plusieurs voies de circulation. Elon Musk et l’équipe de Tesla ont spécifiquement fait référence au « virage à gauche de Chuck » dans une mise à jour FSD Beta ces derniers mois et lors de l’assemblée annuelle des actionnaires de Tesla en 2022. Chris, quant à lui, souligne que les véhicules Argo AI peuvent très bien gérer de tels virages, comme l’a démontré une récente présentation Argo AI (que la plupart des fans de Tesla ont sûrement manquée). Si vous regardez attentivement, vous pouvez voir que le tour a été effectué en août 2020. (Oui, août 2020.)

Voici un récent tweet Argo AI avec une autre courte vidéo mettant en évidence son système de conduite autonome naviguant dans des scénarios de conduite difficiles à Miami :

Naturellement, nous savons tous qu’Argo AI et Waymo et Tesla utilisent un matériel différent. Tesla s’appuie désormais uniquement sur des caméras pour sa suite de capteurs, tandis que d’autres utilisent un radar et un lidar. Argo AI a récemment annoncé une gamme commerciale de produits et services de véhicules autonomes :

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

De nombreux fans de Tesla s’attendent à ce que l’approche matérielle (caméras) à faible coût de Tesla soit plus rentable, que Tesla DoJo soit en mesure de traiter les données d’une manière inégalée, que l’approche globale de Tesla permettra à Teslas de conduire partout tandis que les véhicules de des entreprises comme Argo AI, Waymo et Cruise seront beaucoup plus limitées géographiquement grâce à un géorepérage étroit.

Néanmoins, les gens pensent parfois que Tesla fait un travail beaucoup plus original qu’il ne le fait, et ce que font ces autres entreprises autonomes est souvent sous-estimé et sous-reconnu. En fait, dans certains cas, bien qu’il puisse sembler à beaucoup d’entre nous que Tesla a inventé quelque chose d’incroyable, il utilise en fait le produit d’une autre société. Chris a également souligné l’un de ces cas :

Je dois admettre que je m’attendais à ce que Tesla fasse plus de travail pour développer ce monde virtuel réaliste et je n’ai pas réalisé la possibilité d’utiliser de telles visualisations de villes en tant que tiers. Cela ne veut pas dire que Tesla n’utilise pas la technologie d’une manière nouvelle et fait progresser plus rapidement le FSD grâce à cette approche. Peut-être que ça l’est, peut-être que non. Cependant, Chris implique ici que Tesla est en retard plutôt qu’en avance à cet égard. Suite à ce tweet, il évoque le souvenir que les fans de Tesla ont rejeté l’idée d’utiliser des simulations comme celle-ci il y a quelques années. Chris ajoute ici plus de perspective sur l’utilisation de telles simulations :

Alors, maintenant que Tesla présente cela comme quelque chose de nouveau, est-ce un signe que Tesla a des années de retard ? Le fait est-il que Tesla n’avait tout simplement pas besoin de telles simulations jusqu’à présent ?

Je n’ai pas de réponses. Je n’ai pas l’expérience de l’IA à évaluer, et il semble que même de nombreux experts n’en aient pas puisque les experts en IA ne sont pas d’accord sur une variété de facteurs importants. Cependant, ce que j’aime apprendre, c’est là où il y a un chevauchement dans leurs approches, où Tesla adopte des choses que d’autres utilisaient, où d’autres adoptent des choses que Tesla utilisait et comment les experts débattent qui gagne et qui ne l’est pas. (J’aime aussi passer en revue les hypothèses et les prévisions dans ma tête, en privé, où je suis à l’abri d’être entraîné par des personnes qui en savent beaucoup plus que moi ou qui ne sont tout simplement pas d’accord avec mes hypothèses.)

Je vais juste terminer avec un dernier tweet de Chris. Il a noté à la fin du mois de septembre : « Le système mains libres porte à porte de Mobileye sur le Zeekr 001, qui fonctionne sur toutes les routes chinoises dotées de REM avec surveillance de la sécurité du conducteur, est en phase de validation finale et sera mis à la disposition des premiers bêta-testeurs. momentanément (très probablement en tant que version ‘4.0’).

La bêta FSD de Tesla peut essentiellement faire du porte-à-porte (Tesla doit travailler sur l’ajout d’un parking guidé par la navigation à la pile), le premier système à le faire. Comme nous le savons, cependant, cela nécessite beaucoup de supervision humaine et peut faire toutes sortes d’erreurs. Lorsque le Zeekr 001 sortira avec ces fonctionnalités, comment fonctionneront-elles ? En quoi les performances seront-elles similaires à celles que vous obtenez avec Tesla FSD ? À quelle distance d’une option entièrement sans conducteur Mobileye & Zeekr sera-t-il ?

Nous verrons.


 

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