特斯拉的驾驶辅助系统Autopilot和全自动驾驶系统FSD,长期以来始终是全球智能汽车领域安全争议的核心焦点。
近期两起完全独立的致命高速公路事故,都出现了车辆在行驶过程中完全停滞的反常现象,叠加特斯拉提交的事故报告大量关键信息被涂黑,让这套已经卷入过多起致死事故的技术,再次被推到监管机构和公众的审视中心。
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1.两起致命事故的核心细节
根据科技媒体Electrek的深度报道,两起事故均发生在2025年10月,且事故场景高度相似:特斯拉车辆在正常行驶过程中突然在高速公路车道内完全停下,随后被后方驶来的重型车辆撞击,最终导致两名驾驶员死亡。
第一起事故发生在2025年10月31日凌晨3点的亚利桑那州梅萨市,一辆特斯拉轿车在高速公路行驶途中毫无征兆地完全停在路面上,随即被后方驶来的福特F-350重型皮卡直接追尾。
第二起事故发生在同年10月6日晚9点25分左右的佛罗里达州塞米诺尔县,一辆2020款特斯拉Model 3停在了I-4州际公路东向的中央车道内,先后被两辆半挂车剐蹭、撞击,最终造成驾驶员死亡。
Electrek通过交叉比对公开信息和特斯拉提交的官方事故报告确认,两起事故发生前30秒内,车辆的二级驾驶辅助系统均处于激活状态。
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但特斯拉提交给监管机构的报告中,直接将事故完整经过、车辆当时运行的软件版本、事发路段是否属于驾驶辅助系统官方批准的运营区域等核心字段,全部以“机密商业信息”为由涂黑屏蔽,外界完全无法判断事发时车辆运行的是基础版Autopilot,还是更高级的FSD系统,事故发生前的完整运行细节也彻底成了谜团。
2.争议背后的技术与监管困境
Electrek的报道并未直接将事故责任完全归于特斯拉的驾驶辅助系统,但明确指出,特斯拉此前已经被大量用户和媒体记录过的“幻影制动”现象——也就是系统对路面不存在的虚假障碍物突然全力刹车,很可能是这两起事故中车辆突然完全停滞的诱因之一。
目前事故的其他可能性依然无法排除:驾驶员突发医疗紧急状况、驾驶过程中完全失去意识,都可能触发特斯拉驾驶辅助系统的安全停车机制,最终让车辆停在高速路中央。
但这已经不是特斯拉第一次在致命事故的官方报告中删减关键信息:2026年5月德克萨斯州克鲁特发生的致命事故中,一辆开启驾驶辅助的Model 3以104英里/小时的速度撞毁,驾驶员当场死亡,特斯拉提交的事故报告同样屏蔽了大量能帮助监管机构还原事故原因的核心细节。
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当前美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)已经针对特斯拉展开专项调查,核心核查特斯拉上报所有涉及二级驾驶辅助系统事故的流程是否合规,而特斯拉此前就长期因对外宣传中夸大驾驶辅助系统的实际能力,多次受到监管机构和公众的批评。
这一系列事件也暴露出一个行业共性的安全隐患:大量特斯拉驾驶员在长期使用过程中,对尚未达到完全自动驾驶级别的辅助技术产生了过度自信,默认系统可以应对路面上所有突发状况,最终在系统出现反常操作时完全来不及接管。
而现实是,哪怕是迭代至今的FSD系统,距离真正的全场景完全自动驾驶,依然存在非常大的技术差距。
3.背后行业分级框架下的技术路线差异
按照我国现行《汽车驾驶自动化分级》GB/T 40429-2021国家标准,自动驾驶技术从L0到L5共划分为6个明确等级,核心区分标准是系统承担的驾驶任务占比,以及驾驶员是否需要全程监控路况:
L0到L2级属于“驾驶辅助”范畴,驾驶员是全程责任主体,必须随时准备接管车辆;
L3级是行业公认的关键分水岭,系统可在高速、城市快速路等特定场景下自主完成全部驾驶操作,责任主体从驾驶员转移到车企,仅在系统发出接管请求时,驾驶员需要在规定时间内响应;
L4级属于高度自动驾驶,可在限定区域内完全脱离人类干预独立行驶;L5级则是全场景全工况的完全自动驾驶,目前全球尚无真正实现量产落地的家用车型。
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当前特斯拉面向普通用户推送的Autopilot和FSD系统,在全球绝大多数市场仍处于L2级组合驾驶辅助范畴,要求驾驶员全程手不离盘、眼不离路,随时准备接管车辆。
其2026年9月在奥斯汀投入商业化运营的Cybercab无人出租车,是特斯拉首款原生设计的L4级自动驾驶车型,彻底取消了方向盘、踏板等人工操控部件,单车成本被压缩至2.3万-2.5万美元,运营成本可低至0.2美元/英里,在成本端对传统改装型Robotaxi形成了显著优势。
而全球范围内的竞争对手已经走出了差异化路线:Waymo依托激光雷达多传感器融合方案,其无人车队已经覆盖美国10个城市,周完成订单量突破50万单,是全球最早实现大规模L4级商业化运营的玩家。
国内的小鹏、吉利Eva Cab、百度萝卜快跑等玩家,也在国内合规框架下推进L4级无人出租车的区域化落地,吉利Eva Cab作为国内首款原生开发的Robotaxi原型车,计划2027年正式量产,依托换电体系和多传感器融合方案,在限定城市道路场景下实现完全脱离人类干预的自动驾驶。
从行业长期趋势来看,自动驾驶的竞争早已脱离“能不能跑”的测试演示阶段,正式进入“成本与产能”的商业化比拼阶段:纯视觉路线和多传感器融合路线没有绝对的技术优劣,最终的胜负手将落在谁能先跑通技术迭代、成本下探、规模落地的商业闭环,用商业化收益反哺长尾场景的算法优化,最终推动高阶自动驾驶从限定区域的特殊服务,逐步渗透到普通家用车的全场景日常使用中。
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