舒畅:特斯拉的无人驾驶系统仍然面临着挑战!

昨天我写了一篇博文，谈到特斯拉FSD在医疗紧急情况下帮助车主脱险的两个案例。其中一例发生在2025年11月：一名Model Y车主从亚特兰大前往伯明翰途中突发严重胸痛，他的儿子通过Tesla App远程把目的地改到附近医院，车辆在FSD（Supervised）辅助下继续行驶，最终把病人送到急诊室。Tesla后来公布了这个案例，并称医生认为及时改变路线前往医院很可能帮助挽救了他的生命。

这样的案例确实令人鼓舞。它说明自动驾驶除了方便之外，在驾驶员突然失去驾驶能力时，还可能成为一种救命工具。特斯拉的自动驾驶功能目前已经可以在美国道路上实际使用，但这里必须分清一个非常重要的概念：今天可以使用的FSD，并不等于真正意义上完全不需要人监督的无人驾驶。

目前Tesla有两条不同的发展路线。

第一条是Robotaxi。Tesla的无人驾驶出租车服务已经开始，并正在从少数试点地区向更多城市和更大的服务范围扩展。这是Tesla目前向真正“无人驾驶”推进最快的部分。

第二条是普通Model 3和Model Y。消费者目前使用的仍然是FSD（Supervised），也就是“受监督的完全自动驾驶”。汽车可以完成大量实际驾驶任务，但驾驶员仍然必须保持注意力，并准备随时接管。因此严格来说，它仍然属于高级驾驶辅助，而不是“人完全不用管”的无人驾驶。

Tesla为什么仍然坚持让驾驶员监督？除了安全责任之外，一个非常重要的原因，就是它还需要继续积累真实道路数据，不断训练和改进人工智能系统。

Tesla FSD实际上形成了一个不断循环、不断学习的智能系统。

首先，汽车通过分布在车身前、后、左、右的8个外部摄像头，对周围环境形成360度视觉感知。摄像头不断观察车辆、行人、道路、车道线、交通信号以及各种障碍物。

其次，这些视觉信息交给车载AI计算机和神经网络进行实时分析，由系统判断道路环境并规划行驶轨迹；遇到危险时，车辆还可以配合自动紧急制动等主动安全功能采取避险措施。

第三，也是Tesla非常重要的优势，是全球大量Tesla汽车每天都在真实道路上不断产生数据。复杂、罕见的“边缘案例”可以被收集起来，用于继续训练神经网络，经过验证以后，再通过OTA软件更新重新送回车辆。

于是就形成了一个不断自我学习、自我改进的循环：

汽车多维观世界搜集数据——AI判断和驾驶——车队积累真实数据——AI继续训练——新软件重新回到汽车。

理论上，车辆开的里程越多，遇到的特殊情况越多，积累的数据越丰富，人工智能训练的基础也越大，系统就有机会变得越来越成熟、越来越安全。

Tesla目前已经累计了超过百亿英里的FSD（Supervised）行驶数据，这是它非常宝贵的经验。但是Tesla自己仍然明确要求驾驶员主动监督。这本身就说明，连Tesla目前也没有把“数据很多、AI很聪明”直接等同于“已经可以完全取消人类监督”。Tesla官网目前也没有给普通消费者一个明确的全国开放日期，说明什么时候完全不需要监督的Unsupervised FSD可以普遍使用。

问题的核心其实就在这里。

对普通软件来说，偶尔出一个错误，也许重新启动一下就解决了；但对高速行驶的汽车来说，一个错误就可能意味着车毁人亡，甚至可能引发多严重事故。因此，无人驾驶的安全标准不能只问“成功率是不是99.99%”，还是更高。如果每天有上百万辆无人驾驶汽车在道路上运行，那么万分之一、十万分之一的错误，累积起来仍然可能造成大量事故。

因此，衡量无人驾驶安全性，更有意义的方法，是看它究竟能够安全行驶多少英里才发生一次严重事故。

下面我们看三组比较。

第一组比较：Tesla FSD与普通汽车。

Tesla公布的安全数据称，在FSD开启并由驾驶员监督的情况下，发生重大碰撞的频率大约比美国总体水平低7倍。此前公布的详细数据大致相当于每530万至570万英里发生一次重大碰撞，而美国平均水平大约每70万英里一次。单从这个数字看，FSD的表现已经相当出色。但其实还是不够的因:按照Tesla公布的这个统计数字来形象地理解：

假设有一个司机每年驾驶20万英里，而且始终使用FSD，那么平均要连续驾驶大约27—29年，才对应一次“重大碰撞”的统计频率。太高了还是不安全啊!!!

另一方这些数字主要来自Tesla自己的统计，而且统计方法也存在争议。2026年6月，两名美国参议员要求NHTSA审查Tesla公布的FSD安全数据，其中一个重要原因，就是Tesla对“重大事故”的定义以及它与全美平均事故率的比较方式，可能并不是完全相同的口径。

所以，这个“安全7倍”的数字令人感到鼓舞，但还不能简单地等同于“机器已经被独立证明比人类安全7倍”。

第二组比较：无人驾驶与民航。

ICAO公布的2025年全球商业航空数据中，约3800万次商业航班发生85起事故，其中只有4起致命事故。换句话说，大约每900万次航班才发生一次致命事故。

相比之下，美国2025年的道路交通死亡率约为每1亿英里1.10人死亡。飞机按航班、汽车按里程统计，两者当然不能简单相除后就得出谁安全多少倍，但民航提供了一个非常重要的参照：当一种机器真正承担人的生命时，社会要求的已经不只是“多数时候正确”，而是必须把极小概率的失败也不断压低。

这也正是Tesla现在必须跨越的下一道门槛。

自动驾驶最难处理的，不是每天重复出现的正常公路，而是所谓的“边缘情况”：突然出现的行人、道路施工、异常标志、大雨、大雾、强烈逆光、摄像头被泥水遮挡、前车突然横穿，甚至完全没有训练数据的新情况。美国监管部门近年来调查Tesla FSD事故时，也特别关注低能见度、眩光等情况下系统是否能够正确识别危险。

一个真正聪明的自动驾驶系统，不仅要知道怎样开车，还必须知道什么时候自己已经“不知道怎么办了”。

第三组比较：今天的FSD与真正的无人驾驶。

现在Tesla最后一道主要保险仍然是“人”。所以Tesla目前正式使用的名字仍然是FSD（Supervised）——受监督的完全自动驾驶。Tesla自己明确说明，目前这些功能仍然要求驾驶员保持注意力，并不意味着车辆已经成为完全无人驾驶汽车。

特斯拉的无人驾驶系统仍然面临着挑战!