Tesla Reveals Human Error in Robotaxi Crashes

•此次事故發生在特斯拉於2025年7月在德州奧斯汀推出其Robotaxi網絡後不久，當時車輛正由遠端操作員控制，且車內有安全監控員在場，但沒有乘客。
•特斯拉此前曾以商業機密為由，刪減其事故報告中的詳細描述，但美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）最新公布的未經刪減記錄，包含了自2025年7月以來與特斯拉Robotaxi服務相關的所有17起事故的敘述。
•特斯拉曾向立法者表示，遠端操作員可以在車速低於每小時10英里時控制車輛，以便在困難情況下快速移動車輛，而無需等待緊急救援人員或現場工作人員。
•在2025年7月的一起事故中，一名遠端操作員在自動駕駛系統無法前進時接管車輛，導致車輛撞上路緣和金屬圍欄，造成一名乘客輕傷並需住院治療，這與最初報告的僅財產損失有所不同。

📊 競品分析▸ Show

Waymo與特斯拉在自動駕駛遠端協助策略及安全指標上存在顯著差異：

特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系統自V12版本以來，已完全轉向「端到端神經網絡架構」（Photon In, Control Out），將從攝影機輸入到車輛控制的整個過程由單一網絡完成。
這種架構取代了傳統的「感知-規劃-控制」模組化系統，消除了手動設定的介面層，實現感知與決策的聯合優化。
FSD的核心網絡輸入包括七個高解析度攝影機影像、車輛自身運動資訊、導航和音訊訊號。
系統輸出涵蓋3D佔用網絡、3D高斯重建、語言決策和控制指令。
特斯拉可能採用了VLA（Vision-Language-Action）模型系統，將語言推理引入自動駕駛的閉環中。
特斯拉的神經網絡架構在推理階段具有固定的延遲，確保在複雜場景下也能保持一致的響應週期。
FSD v13引入了36 Hz全解析度AI4視訊輸入、原生AI4輸入、增強型神經網絡，並在模型大小、上下文長度、數據輸入和訓練計算能力方面進行了擴展。
AI4/HW4晶片實現了每秒約1.3千兆像素的推理能力，且延遲接近零。

自動駕駛公司將面臨更嚴格的監管審查和透明度要求。

特斯拉過去對事故報告的刪減以及NHTSA要求公開詳細敘述的舉動，預示著監管機構將要求所有自動駕駛公司提供更全面的事故數據。

遠端人為介入在自動駕駛系統中的角色將持續成為行業爭論的焦點。

特斯拉的遠端直接控制模式與Waymo的「建議而非控制」模式之間的差異，凸顯了在實現完全自動駕駛過程中，人機協作的最佳方式仍未有定論。

特斯拉將面臨巨大壓力，需要顯著提升其Robotaxi服務的安全指標，以與競爭對手和人類駕駛員的表現持平或超越。

目前特斯拉Robotaxi的事故率高於人類駕駛和主要競爭對手Waymo，這將促使特斯拉投入更多資源改進其自動駕駛技術和遠端操作流程。

2015-10

特斯拉Autopilot系統推出。

2020-10

特斯拉FSD Beta測試計劃啟動。

2023-02

NHTSA因FSD Beta問題召回362,758輛特斯拉車輛。

2025-07

特斯拉在德州奧斯汀推出Robotaxi網絡服務。

2025-07

特斯拉Robotaxi發生首起涉及遠端操作員的事故，導致輕傷需住院。

2026-04

NHTSA結束對特斯拉Smart Summon功能的調查，但將FSD系統的調查升級為工程分析。

Tesla 揭露 Robotaxi 事故中的人為疏失細節