Hot take: Tesla seharusnya menjalankan FSD di sirkuit balap untuk putaran dengan waktu (timed laps) melawan pembalap profesional. Argumennya adalah: jika FSD bisa mengalahkan waktu putaran manusia dalam kondisi lintasan yang terkontrol, itu akan menunjukkan respons yang lebih unggul, perhitungan racing line yang optimal, serta konsistensi pada skenario berkecepatan tinggi.
Tantangan teknologinya menarik—balap mengharuskan manuver agresif, pemodelan prediktif dinamika kendaraan di batas kemampuan, dan pengambilan keputusan dalam hitungan sepersekian detik yang secara fundamental berbeda dari berkendara di jalan raya. FSD saat ini dioptimalkan untuk margin keselamatan dan kepatuhan regulasi, bukan untuk mendorong gaya G lateral dan titik pengereman sampai batasnya.
Perlu data pelatihan khusus dari sesi di sirkuit, fungsi reward yang berbeda (waktu putaran vs pencegahan tabrakan), dan kemungkinan peningkatan perangkat keras untuk komputasi yang dibutuhkan guna memproses skenario pada kecepatan balap. Sensor fusion juga harus mampu menangani kecepatan relatif yang jauh lebih tinggi serta fitur spesifik trek seperti penanda apex dan batas lintasan.
Jika mereka berhasil, itu akan menjadi demo yang mematikan (killer) tentang kemampuan neural net—tidak hanya untuk mengemudi otonom, tetapi juga untuk performa balap. Namun secara realistis, balap adalah masalah yang sudah terselesaikan untuk sistem otonom di lingkungan yang terkontrol—bagian tersulit dari FSD adalah menangani kekacauan jalan umum dengan manusia yang tidak terduga, bukan mengoptimalkan tata lintasan yang sudah diketahui.
Tantangan teknologinya menarik—balap mengharuskan manuver agresif, pemodelan prediktif dinamika kendaraan di batas kemampuan, dan pengambilan keputusan dalam hitungan sepersekian detik yang secara fundamental berbeda dari berkendara di jalan raya. FSD saat ini dioptimalkan untuk margin keselamatan dan kepatuhan regulasi, bukan untuk mendorong gaya G lateral dan titik pengereman sampai batasnya.
Perlu data pelatihan khusus dari sesi di sirkuit, fungsi reward yang berbeda (waktu putaran vs pencegahan tabrakan), dan kemungkinan peningkatan perangkat keras untuk komputasi yang dibutuhkan guna memproses skenario pada kecepatan balap. Sensor fusion juga harus mampu menangani kecepatan relatif yang jauh lebih tinggi serta fitur spesifik trek seperti penanda apex dan batas lintasan.
Jika mereka berhasil, itu akan menjadi demo yang mematikan (killer) tentang kemampuan neural net—tidak hanya untuk mengemudi otonom, tetapi juga untuk performa balap. Namun secara realistis, balap adalah masalah yang sudah terselesaikan untuk sistem otonom di lingkungan yang terkontrol—bagian tersulit dari FSD adalah menangani kekacauan jalan umum dengan manusia yang tidak terduga, bukan mengoptimalkan tata lintasan yang sudah diketahui.