整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

要是一家航空公司的飛行員告訴你：“我自己不會坐這架飛機”，你大概很難繼續對它保持信心。可如今，類似的情況正在特斯拉身上發生。

近日，路透社發布了一項長達數月的深度調查，將鏡頭對準了一個鮮少被外界關注的群體——負責訓練特斯拉自動駕駛系統 FSD的數據標注員。這些人每天的工作，就是觀看海量真實道路視頻，找出 FSD 犯下的錯誤，并將問題反饋給工程團隊，用于訓練下一代模型。

某種程度上，他們是距離特斯拉自動駕駛真實能力最近的人。

可調查結果卻令人意外：在接受采訪的 9 名前數據標注員中，有 7 人明確表示自己不會乘坐開啟 FSD 的特斯拉；其中一人甚至直言：“就算你給我錢，我也不會坐特斯拉 Robotaxi。”

每天看數千段視頻的人，為什么不信任FSD？

過去幾年，特斯拉一直在向外界描繪一個宏大的未來：通過純視覺方案和 AI 神經網絡，讓每一輛特斯拉都能升級為自動駕駛汽車，最終形成覆蓋全球的 Robotaxi 網絡。

在馬斯克的敘事里，這一天似乎總是“快到了”。

但在美國的一處辦公室里，數百名數據標注員每天看到的，卻是另一番景象。他們需要審核來自全球特斯拉車輛上傳的視頻素材，對道路、車輛、行人、交通標志以及駕駛行為進行標注。這些數據隨后會被送入訓練系統，幫助 FSD 學習如何避免犯錯。

根據多名前員工描述，他們經常在視頻中看到：

• FSD 未能及時避讓救護車、消防車等緊急車輛；

• 對校車停車上下學生場景識別錯誤；

• 誤入施工區域；

• 高速駛向障礙物；

• 在匝道、路口等場景出現危險決策；

• 對動物識別失敗，直接撞上貓狗；

• 長時間超速行駛；

• 與兒童擦肩而過的險情。

不少前員工都告訴路透社：“我們都見過它失敗。”要知道，這些員工并不是通過媒體報道了解 FSD，而是每天都在觀看最原始的運行數據。可顯然，他們對于系統能力的判斷，與普通消費者看到的宣傳視頻存在巨大落差。

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限速40跑到96，最常見問題是超速

調查中最引發關注的內容之一，是特斯拉內部一個被員工稱為“Trauma Team（創傷小組）”的團隊。

據前員工透露，該團隊主要負責處理涉及行人的高風險視頻片段。他們擁有特殊權限，可以查看那些最嚴重、最敏感的自動駕駛險情，包括：FSD 未能識別人行橫道上的行人；系統繼續前進，駕駛員最后一秒強制接管；差點撞上兒童；與路人發生近距離擦碰等。

這些視頻通常被嚴格限制訪問權限，但偶爾還是會流轉到其他團隊。正是這些內容，讓不少參與訓練系統的員工對 FSD 的真實安全水平產生了懷疑。

而相比外界關注的極端事故，多名前員工還表示，其實他們最經常看到的問題是超速。

至少五名受訪標注員表示，FSD 在實際運行中頻繁超過道路限速。尤其在特斯拉推出激進駕駛風格模式的“Mad Max”之后，一些車輛經常超速32-48 公里/小時。甚至，還有人看到車輛在限速約 40 公里/小時的路上開到 96 公里/小時。

但受訪者普遍認為，這一問題在內部并未得到足夠重視。相比超速，工程團隊更關注一些所謂的“邊緣案例”（Edge Cases），例如特殊光照條件、極端天氣或罕見道路結構。

相比之下，超速明明是一個幾乎每天、每條路都會出現的問題，團隊卻不去解決，這讓許多標注員感到困惑。

“比人類安全 10 倍”，到底是怎么來的？

除了員工證詞外，路透社調查的另一大重點，是特斯拉長期宣傳的安全數據。

去年 Robotaxi 項目啟動后，特斯拉 CFO Vaibhav Taneja 公開表示：“開啟 FSD 的車輛比普通人類駕駛安全 10 倍。”隨后，特斯拉董事長 Robyn Denholm 和馬斯克本人也反復引用這一說法。在股東大會上，馬斯克甚至表示：“我們幾乎已經可以讓人邊發短信邊開車了。”

不過直到今天，特斯拉官網依然明確寫著：當前 FSD 功能需要駕駛員持續監督，不會讓車輛變成自動駕駛汽車。

那么，這個“10 倍更安全”究竟從何而來？答案可能沒有宣傳中那么有說服力。

路透社邀請了 11 名交通安全研究人員對特斯拉的統計方法進行審核：其中有 10 人認為，這套方法更接近市場營銷，而非嚴謹的安全研究。

調查發現，特斯拉在事故統計上采用了一種容易產生誤導的比較方式：

• 在計算自身事故率時，特斯拉只統計那些觸發安全氣囊彈出的嚴重事故

• 而在與美國政府數據進行比較時，使用的卻是包含大量輕微事故的數據集，其中不僅有嚴重碰撞，還包括輕微剮蹭、小型追尾等。

也就是說，特斯拉把最嚴重的事故拿出來統計，卻與包含各種等級事故的數據進行對比。

美國密歇根大學交通研究所研究員 Marco Benedetti 重新計算后發現：如果按照統一標準比較，FSD 和 Autopilot 車輛的事故率優勢大約只有 3 倍左右，而非宣傳中的 10 倍。甚至，他認為這個結果無法證明 FSD 真的比人類安全 3 倍，因為統計方法本身還存在更多問題。

另一個重要問題來自車輛年齡。數據顯示：特斯拉車輛平均車齡約為 4.1 年，而美國車輛平均車齡約為 12.8 年。

可過去十余年間，整個汽車行業已經普及了大量主動安全配置：自動緊急制動、盲區監測、車道保持輔助、前碰撞預警。因此，即使關閉 FSD，一輛新款特斯拉本來也會比一輛十幾年前的老車更安全。

對此，卡內基梅隆大學自動駕駛安全專家 Phil Koopman 給出了一個形象的評價：“這就像在說：我的噴氣式飛機比你的二戰轟炸機飛得更快。所以呢，這能說明什么？”

Robotaxi 背后的“人工”智能

在公眾印象里，特斯拉一直強調自己走的是與 Waymo 完全不同的路線。

• Waymo 依賴：激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、高精地圖

• 而特斯拉則堅持：純視覺方案、AI 實時決策、不依賴地圖。

過去，馬斯克曾多次批評 Waymo 的高精地圖方案過于昂貴、難以擴展。可路透社采訪發現，在多場 Robotaxi 演示活動背后，特斯拉同樣進行了大量人工準備工作。

例如，2024 年 Cybercab 發布會前數周，員工每天從傍晚工作到凌晨，對活動路線進行反復采集。他們手工標注路緣石、車道線、轉彎點、固定障礙物等，累計投入了數百小時訓練系統。

奧斯汀 Robotaxi 項目同樣如此。在正式上線前，團隊提前數月拍攝測試區域的視頻，并建立詳細標注數據庫。目的就是讓系統能夠熟悉紅綠燈位置、路牌信息、上下客區域、特殊路況等。

一名前員工對此評價：“這更像是在訓練車輛適應一個特定區域，離真正的通用自動駕駛還差得遠呢。”

從“很快實現”到十年未兌現

事實上，自動駕駛已成為馬斯克持續近十年的核心承諾。自 2016 年以來，他幾乎每年都會預告：

• 一年內實現完全自動駕駛；

• Robotaxi 即將上線；

• 特斯拉很快不再需要駕駛員。

但這些時間表無一兌現。截至目前，特斯拉在奧斯汀運營的 Robotaxi 數量仍只有約 50 輛，運行區域受到嚴格限制，部分車輛依然配備安全監督人員。而且與 Waymo 已在多個美國城市提供無人駕駛服務不同，特斯拉目前仍主要處于有限區域試運營階段。

這也解釋了為什么許多業內專家認為：FSD 是當前最強大的輔助駕駛系統之一，但距離真正意義上的大規模無人駕駛，還有相當長的一段路要走。

最后，當被問及是否相信馬斯克關于自動駕駛即將成熟的說法時，一位受訪工程師只給出一句話：“Definitely don't trust Elon on this.（在這件事上，千萬別相信馬斯克。）”

或許，這也是整個調查中最具沖擊力的一句話。因為說這句話的人，不是競爭對手，不是媒體，也不是監管機構，而是那些曾經親手訓練過特斯拉自動駕駛系統的人。

參考鏈接：https://www.reuters.com/investigations/why-teslas-ai-trainers-dont-trust-its-self-driving-tech-or-its-safety-stats-2026-05-28/

https://thenextweb.com/news/tesla-insiders-dont-trust-fsd-self-driving-reuters

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