Mengungkap Strategi Elon Musk dan Tesla Menuju "Full Self-Driving"

Ada pemahaman yang salah beredar selama ini bahwa Tesla tertinggal dalam pengembangan FSD (Full Self-Driving) karena perusahaan lain menguji lebih banyak kendaraan otonom pada tingkat SAE 3-5 daripada Tesla. Society of Automotive Engineers (SAE) mendefinisikan 6 tingkat otomatisasi mengemudi mulai dari 0 (sepenuhnya manual) hingga 5 (sepenuhnya otonom).

Seorang pakar tentang Tesla dan kendaraan listrik, Dave Lee, membahas tentang hal ini di akun X-nya.

Tingkat SAE pada intinya adalah lebih tentang siapa yang bertanggung jawab dalam mengemudi. Pada tingkat 1-2, pengemudi yang bertanggung jawab. Pada tingkat 3-5, mobil yang bertanggung jawab. Banyak pihak bingung ketika melihat beberapa perusahaan menguji kendaraan tingkat 3-5 dan menganggap bahwa perusahaan-perusahaan ini jauh lebih maju daripada Tesla FSD, yang berada pada tingkat 2. Ini adalah pemahaman yang kurang tepat terhadap strategi inti Tesla dalam pengembangan FSD. Jika Tesla mau, mereka bisa menguji jauh lebih banyak kendaraan tingkat 3-5 daripada semua perusahaan otomotif lainnya digabungkan. Namun, itulah bukan strategi mereka.

Strategi Tesla adalah mengumpulkan sebanyak mungkin data dari pengemudi di dunia nyata dan menggunakan data tersebut (misalnya data video) untuk melatih jaringan neural AI mereka agar dapat mengemudi otonom. Ini berarti skala adalah hal yang penting, dan mereka membutuhkan data dari SELURUH armada mereka, bukan hanya dari ratusan mobil uji.

Cara terbaik untuk mengumpulkan data tersebut adalah dengan melengkapi semua kendaraan mereka dengan perangkat keras FSD sehingga mereka dapat menggunakan seluruh armada Tesla untuk mengambil data. Jutaan kendaraan Tesla selalu mencari kasus-kasus ekstrem yang dapat mereka tangkap dan kirim ke pusat servernya untuk melatih sistem agar semakin baik. Bayangkan jutaan mobil secara otomatis di jalan secara terus-menerus mengumpulkan data yang digunakan untuk meningkatkan kualitas sistem secara keseluruhan.

Tesla bisa melakukannya karena mereka mengklasifikasikan kendaraan FSD mereka di SAE tingkat 2. Karena pengemudi masih mengawasi, tanggung jawab tetap ada pada pengemudi, dan ini memungkinkan Tesla melakukannya dalam skala besar.

Perusahaan otonom lainnya dibatasi oleh data yang diberikan oleh kendaraan uji tingkat 3-5 mereka, yang mungkin hanya berjumlah ratusan atau ribuan. Namun, ini jauh dari kemampuan pengambilan data, terutama dalam kasus-kasus ekstrem di dunia nyata yang dimiliki oleh seluruh armada Tesla.

Perusahaan lain yang telah aktif meneliti dan mengembangkan kendaraan otonom penuh pada level SAE 3-5 antara lain adalah Google Waymo, GM Cruise, serta Baidu dan WeRide di China.

Pada akhirnya, langkah Tesla ini adalah pertaruhan besar terhadap pentingnya data dalam mengatasi tantangan mengemudi otonom.

Itulah mengapa Elon Musk berkomitmen membangun Tesla Dojo, sebuah sistem superkomputer yang dirancang dan dibangun oleh Tesla sendiri untuk pemrosesan dan pengenalan video secara real time dari jutaan mobil di jalanan. Sistem ini digunakan untuk melatih model machine learning Tesla guna meningkatkan sistem mengemudi otonom Full Self-Driving.

Tesla akan mencapai tingkat 4-5, dan ketika mereka mencapainya, bukan hanya dengan beberapa ratus kendaraan uji. Sebaliknya, mereka akan menggunakan data dari SELURUH armada mereka untuk menghadirkan FSD tingkat 4-5 ke seluruh kendaraan mereka.

Selanjutnya, tingkat 4-5 yang dituju oleh Tesla adalah FSD sejati di mana mobil bertanggung jawab sepenuhnya dalam mengemudi, dan mobil akan 2-3 kali lebih aman daripada pengemudi manusia. Ini tidak akan mungkin terjadi jika strategi utama Tesla adalah menguji kendaraan "tingkat SAE 3-5" dan membatasi pengumpulan data hanya pada kendaraan-kendaraan tersebut.

Kita harus angkat topi kepada Elon Musk dan tim FSD atas keputusan dan komitmen mereka terhadap strategi "Armada Tingkat 2" ini sejak awal. Itu adalah satu-satunya cara untuk mendapatkan jumlah data dan jenis data yang dibutuhkan oleh Tesla untuk mewujudkan tujuannya dalam mengembangkan solusi umum untuk mengemudi otonom.