特別報告-為什麼特斯拉的人工智能教練不信任其自動駕駛技術或安全統計數據

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特斯拉前員工講述了FSD的失敗，包括汽車撞動物

研究人員稱特斯拉的FSD安全統計數據具有誤導性

機器人出租車演示中的密集地圖與該技術在任何地方都適用的説法相矛盾

作者：克里斯·柯克漢姆和雷切爾·利維

5月28日（路透社）--在猶他州的一家辦公室里，數百名特斯拉員工仔細檢查使用該汽車製造商的全自動駕駛（FSD）功能的車輛收集的視頻。一些片段顯示汽車撞到貓、狗或鹿，以及更常見的事故。有時，它們在撞擊前不會剎車。通常，他們會加速。偶爾，工人們會看到孩子們在街上玩耍。

這些員工被稱為「數據標籤員」，訓練特斯拉的人工智能駕駛輔助軟件。他們註釋良好和不良駕駛事件，並將問題升級給致力於改進系統的工程師。

特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克表示，FSD很快將使所有特斯拉完全自動化。但對九名前標籤人員和一名前特斯拉自動駕駛工程師的採訪顯示，近幾個月來，該技術在執行基本操作方面繼續困難，例如避開緊急車輛或在校車上下學生時停車。

（在Reuters.com上查看故事：https：//www.reuters.com/Investigations/why-teslas-ai-trailers-dont-trust-its-self-Driving-tech-or-its-safety-stats-2026-05-28/）

儘管存在這些危險的缺陷，馬斯克和其他高管仍越來越多地宣揚FSD的安全性，因為他們推動特斯拉公開展示該公司首席執行官十年來每年向投資者承諾的全自動功能。這些顯示器包括德克薩斯州奧斯汀的機器人出租車飛行員，該飛行員於去年6月推出，車內裝有一些人體安全監視器，其他監視器則遠程工作。

四名前特斯拉員工告訴路透社，在特斯拉內部，隨着這些事件的臨近，工作人員長時間工作繪製路線，並對軟件進行特定危險方面的培訓，以使公司的自動駕駛技術看起來比實際情況更有能力。工作人員表示，這些勞動密集型的保障措施不可能大規模部署。

這些此前尚未報道的努力削弱了馬斯克長期以來的説法，即特斯拉的自動駕駛技術將很快在全球任何地方使用，並且不需要像競爭對手那樣費力地繪製當地道路和危險地圖。馬斯克表示，特斯拉採取了一種更簡單的方法，僅依賴攝像頭和人工智能，這將使其能夠以「超指數」的速度擴大其機器人出租車服務，並通過軟件更新為當前的特斯拉車主提供完全的自主權。

馬斯克和其他特斯拉領導人引用公司安全統計數據，增強了人們對機器人能力的印象，他們稱這些統計數據證明FSD的安全性已經是人類司機的10倍。

路透社對特斯拉統計方法的檢查和對公司內部人士的採訪顯示，特斯拉距離安全大規模交付自動駕駛汽車還遠，而這是該汽車製造商1.6萬億美元股市價值的核心承諾。

審查包括路透社對特斯拉如何將自己的車禍數據與聯邦車禍數據進行比較的分析;對機器人出租車競爭對手Waymo採用的相對嚴格的方法的審查;以及對11名為路透社審查特斯拉方法的交通安全研究人員的採訪。審查發現特斯拉FSD安全報告中的統計數據存在幾項無效數據比較，10名研究人員表示，這些數據相當於誤導性營銷，而不是對關鍵安全問題的認真調查。

例如，特斯拉誇大了該技術的安全性，將FSD駕駛的特斯拉引發安全氣囊部署的撞車率與聯邦所有車輛（包括嚴重得多的事故）的撞車率進行比較。該公司還將其汽車與普通美國汽車進行了比較，美國汽車比普通特斯拉汽車要老得多。研究人員表示，這扭曲了結果，因為所有汽車製造商最近都推出了減少事故的新安全功能。

卡內基梅隆大學工程學教授、危險車輛安全專家菲爾·庫普曼説：「任何新車都比12年的舊車安全得多。」「這就像在説：‘我的噴氣式飛機比你的二戰轟炸機還快。’是的，那麼，你的觀點是什麼？」

特斯拉沒有迴應路透社對此報道的詳細問題。

特斯拉首席財務官Vaibhav Taneja去年7月在特斯拉奧斯汀機器人出租車推出后首次提出了安全10倍的説法。特斯拉董事會主席羅賓·登霍爾姆（Robyn Denholm）在11月的一次會議上重申了這一點，股東們批准了一項薪酬方案，向馬斯克提供高達1萬億美元的特斯拉股票。馬斯克在同一次會議上展示了一張圖表，根據最近修訂的特斯拉方法，聲稱「車禍減少了85%」。

馬斯克告訴股東：「我們幾乎可以放心地允許人們發短信和開車，這是一種殺手級應用程序。」「在接下來的一兩個月里，我們將仔細研究安全統計數據，但我們基本上允許你發短信和開車。」

六個月后，特斯拉還沒有批准使用FSD發短信和駕駛。FSD網站上的細則繼續警告説：「目前啟用的功能需要駕駛員主動監督，並且不會使車輛實現自動駕駛。」特斯拉在因嚴重事故被起訴時經常引用此類免責聲明。

FSD被廣泛認為能夠應對許多駕駛情況，有時甚至可以應對很長一段時間。但事實證明，對於特斯拉和其他公司來説，完全的自主權是遙不可及的，因為它需要該技術完美地執行--包括在最複雜的駕駛場景中。

七名前數據標籤員告訴路透社，他們不會相信FSD來駕駛他們。「我們都看到它失敗了，」一位人士説。另一位説，「如果你付錢給我」，他就不會乘坐特斯拉機器人出租車。一位多年來審查特斯拉事故數據的資深自動駕駛工程師稱其安全聲明「胡說八道」。

「當然，」工程師説，「在這件事上不要相信埃隆。」

「創傷團隊」對接近失蹤的評論

特斯拉的數據標籤員在審查配備八個外部攝像頭的車輛的鏡頭時，可以近距離了解FSD的功能。

這些前員工報告説，經常看到FSD在基本任務上失敗，包括為緊急車輛停車併爲摩托車手提供足夠的空間。有時，他們看到FSD駕駛的車輛在高速公路出口坡道上未能剎車，包括特斯拉撞上混凝土牆的情況。(The他們説，錄像沒有顯示是否有人受傷。兩名僱員説，剪輯顯示消防處未能避免建築區。其中一名知情人士説，在一起這樣的事件中，一輛特斯拉駛入該地區，幾乎罷工工人。

路透社沒有評論這些視頻;該描述摘自前工作人員對他們觀看的視頻的描述。

在特斯拉內部，管理人員仔細控制視頻的訪問。由於員工只能看到分配給他們的剪輯，因此他們可能會看到也可能不會看到FSD最嚴重的失敗。

三名員工表示，一個數據標籤團隊專注於行人險些相撞的情況。一位消息人士稱，這些員工被非正式地稱為「創傷團隊」，他們在加利福尼亞州帕洛阿爾託工作，獲得了觀看視頻的特殊許可。該人士説，工程師們嚴密保護創傷小組的視頻，但一些視頻偶爾會「泄露」給其他團隊。

該人士和另一名員工表示，他們看到視頻顯示，當消防處未能識別人行橫道上的行人時，司機在最后一刻手動接管。另外兩名前員工回憶說，去年看過FSD駕駛的特斯拉汽車差點毆打兒童的視頻。

多年來，特斯拉一直面臨涉及事故（包括死亡）的聯邦調查和訴訟，司機或監管機構將這些事故歸咎於FSD或其舊版Autopilot高級駕駛輔助系統的故障。

2021年，特斯拉與緊急車輛發生一系列碰撞事件后，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）對Autopilot展開調查。這項調查導致了2023年的召回，特斯拉安裝了軟件升級，以更好地檢測司機何時停止注意力並向他們發出警報。

NHTSA對FSD和Autopilot進行了四項積極調查，其中一起涉及數十起使用FSD的車輛未能停車等紅燈或駛入迎面而來的車輛的案件。另一個問題是特斯拉2023年對Autopilot的升級是否足以解決安全問題。該機構還在調查至少九起與FSD相關的事件，其中包括一起致命事故，該系統因霧或陽光等條件下能見度降低而出現故障。

去年，一輛自動駕駛的特斯拉在佛羅里達州撞車，造成一名22歲女子死亡，她的男友重傷，特斯拉被判2.43億美元的賠償。特斯拉已上訴。該公司已在未披露條款的情況下解決了幾起涉及嚴重事故的類似案件。

當接受路透社詢問時，NHTSA沒有迴應本文中有關FSD安全和特斯拉方法論的調查結果。該機構將有關特斯拉安全聲明的問題提交給美國聯邦貿易委員會（FTC）。

聯邦貿易委員會拒絕對特斯拉的安全統計數據發表評論。一些消費者權益組織和美國參議員呼籲FTC調查特斯拉的Autopilot和FSD營銷。

FTC沒有對特斯拉採取任何執法行動。

特斯拉FSD安全數據膨脹

當特斯拉員工觀看FSD失誤的視頻時，該公司董事會和首席執行官加大了對該技術安全性和完全自主性準備的聲明。去年的大部分時間里，特斯拉的領導層都在宣傳安全10倍的説法。

特斯拉首席財務官Taneja在7月份的財報電話會議上表示，「FSD上的汽車安全10倍」將推動銷量。「即使每月99美元，就像你每天花近3.33美元聘請私人司機一樣。」

特斯拉方法論的一個關鍵問題源於一個比較錯誤，該錯誤將特斯拉聲稱的安全水平誇大了三倍。該汽車製造商統計了特斯拉配備安全氣囊的撞車事故，並將其與拖車拖走車輛的所有撞車事故的聯邦數據進行了比較--這是一個嚴格得多的標準。需要拖車的碰撞通常不足以觸發安全氣囊。

特斯拉採取了這種蘋果加橙子的方法，儘管蘋果很容易用於比較：它使用的聯邦數據包括部署安全氣囊的事故。這種有缺陷的方法得出的結論是，使用FSD或Autopilot的特斯拉在兩次事故之間的行駛距離是普通人類司機的10倍。

根據密歇根大學交通研究所助理研究科學家、前國家公路交通安全管理局統計員馬可·貝尼代蒂為路透社進行的分析，更有效的比較--使用特斯拉和所有其他汽車涉及安全氣囊的碰撞--發現使用駕駛輔助系統的特斯拉在安裝安全氣囊的碰撞之間的行駛距離大約是三倍。另外兩名交通安全研究人員審查了貝尼代蒂的計算並同意這一發現。

但Benedetti表示，這並不意味着FSD實際上比普通駕駛員安全三倍，因為特斯拉的方法論中還存在其他幾個缺陷。

特斯拉在11月調整了其方法，僅包含使用FSD的車輛的數據，並排除了使用Autopilot的車輛。Autopilot的加入增加了特斯拉聲稱的事故間隔里程，因為它是一個不太複雜的系統，僅適用於高速公路--高速公路上的汽車行駛里程和事故頻率遠低於城市街道。然而，該公司繼續在其網站上使用有缺陷的安全氣囊與事故的比較，聲稱FSD是普通人類駕駛員的七倍，以百分比變化表示，安全性約為85%。

路透社發現，特斯拉採用的其他幾項有缺陷的測量方法讓人懷疑FSD是否更安全。

例如，該汽車製造商在將其汽車的碰撞率與全國碰撞率進行比較時沒有考慮車輛年齡。特斯拉將其汽車（根據標準普爾全球移動數據，平均車齡僅為4.1年）與所有美國汽車進行了比較，美國汽車的平均車齡為12.8年。10名安全研究人員告訴路透社，這扭曲了結果，因為幾乎所有汽車製造商最近都開始在其產品線中提供突破性的安全功能，包括盲點監控和自動緊急制動。

特斯拉還通過僅計算FSD打開或該功能關閉五秒內發生的事故來減少其事故統計。相比之下，美國政府要求汽車製造商在高級駕駛輔助系統停用后30秒內報告發生的車禍。

特斯拉表示，FSD每年可以拯救超過32，000人的生命，並防止超過190萬人受傷。一些交通安全研究人員稱這些數字毫無意義，因為它們基於一個不切實際的假設，即每輛美國車輛，包括貨運卡車和容易碰撞的摩托車，都將被支持FSD的特斯拉汽車取代--事實上，每輛特斯拉汽車至少比它所取代的汽車安全七倍。

WAYMO更加嚴格的方法

10名交通安全研究人員表示，特斯拉安全統計數據的前提也存在缺陷，因為FSD不是一個真正的自主系統。正如高管所説，特斯拉並沒有將其技術與人類司機進行比較。相反，該汽車製造商正在將普通人類司機與另一名普通人類--使用FSD駕駛特斯拉的人進行比較。特斯拉也沒有考慮到這些駕駛員可以打開和關閉FSD--研究表明，在複雜的交通情況下，駕車者通常會避免使用先進的駕駛輔助系統，因為他們覺得該技術不安全。特斯拉自己的數據顯示，FSD主要用於高速公路。

相比之下，Alphabet的Waymo將其目前部署在美國11個大都市區的全無人駕駛機器人出租車與類似條件下的人力駕駛車輛進行了比較。

Waymo採取了比特斯拉更嚴格的方法，檢查其運營市場的碰撞數據，並根據其機器人出租車經過的道路和社區類型進行調整。Waymo關注同一市場上其汽車和人力駕駛汽車的特定碰撞率，例如安全氣囊展開或嚴重受傷的碰撞率。

Waymo安全研究員約翰·斯坎隆（John Scanlon）説：「我們必須非常小心我們使用的語言。」「你需要非常具體的研究問題和非常具體的結論。」

Waymo還指出了其數據中的缺陷，並與外部研究人員合作，在同行評審期刊上發佈其安全統計數據。相比之下，特斯拉不尋求同行評審，只發布頂級統計安全聲明，同時對特斯拉汽車的潛在碰撞數據保密。

特拉斯拍攝狗、貓和鹿的視頻

在特斯拉內部，數據標籤人員對FSD的安全性有着毫不掩飾的看法。三名前員工描述了幾段視頻，顯示特斯拉未能識別動物並在沒有剎車的情況下快速毆打它們。

五名前員工表示，特定團隊專注於FSD識別校車的問題。這是一個名為「黎明計劃」的技術安全組織提出的擔憂，該組織在2023年和2024年超級碗期間播放了廣告，展示了支持FSD的特斯拉未能停車等待帶有停車標誌和閃爍燈光的公交車的視頻。

兩名前員工表示，他們在特斯拉內部看到了類似的視頻片段。

五名前數據標籤人員描述了一個忙碌、脱節的工作環境，優先事項根據馬斯克和FSD工程師的指示而發生變化。他們説，由於工作單調且工資普遍較低，數據標籤部門一直在努力應對長期人員流動。

四名前員工表示，特斯拉高層經常啟動新項目，以應對顯示FSD犯錯誤的新聞報道或社交媒體帖子。其中一位描述瞭解決陽光如何遮擋汽車外部攝像頭的問題的努力。這是由一段社交媒體視頻引發的，視頻顯示乘客手錶反射的光線如何使其中一個攝像頭失明，從而關閉FSD。在有新聞報道稱，FSD驅動的特斯拉未能在鐵路道口停車之前，另一項針對鐵路道口的努力。

五名員工表示，FSD視頻中還經常顯示超速，工程師和其他高層將其視為低優先級問題。

一名員工表示，在特斯拉推出FSD「Mad Max」模式以實現更激進的駕駛后，標籤人員發現特斯拉經常超速20至30英里/小時。另一位貼標籤者報告稱，看到一輛由FSD駕駛的車輛在25英里/小時的區域內以60英里/小時的速度行駛。

特斯拉公共機器人展示的帷幕后面

當特斯拉員工努力培訓FSD時，馬斯克於2024年10月在洛杉磯附近的華納兄弟工作室停車場推出了一輛華麗的機器人出租車，宣傳了特斯拉的自動駕駛能力。當馬斯克指着大約20輛雙門「Cybercab」原型在工作室里爬行時，僅受邀的人群歡呼起來，這輛車沒有方向盤或踏板。

「汽車只是經過，沒有人，」他説。

馬斯克表示，特斯拉的軟件旨在在任何地方工作，實時導航陌生的景觀。但據兩名前數據標籤員工稱，在Cybercab活動前的幾周里，工作人員每晚從下午6點到黎明都會對原型進行測試，收集汽車在發佈時將遵循的路線的視頻。員工們説，標籤人員花了數百個小時在視頻中註釋路緣和道路標記，以防止發生尷尬的事件。

Waymo在特定城市推出之前會大規模執行此類地圖繪製--馬斯克一再駁斥這種方法，稱其成本過高且速度緩慢。馬斯克在2024年嘲笑Waymo「非常本地化的解決方案」「相當脆弱」。

華納兄弟活動結束后，馬斯克在2025年1月的財報電話會議上宣佈，特斯拉將於2025年6月在奧斯汀推出機器人出租車。他稱讚這項技術是一種「通用人工智能解決方案」，不需要「地方的高精度地圖」。

然而，在奧斯汀推出之前的幾個月里，特斯拉在有限的機器人出租車區域廣泛拍攝了特徵，以繪製該區域的地圖，捕捉停車燈、路標和其他特徵。據兩名直接瞭解此事的員工稱，數據標籤人員對該視頻進行了註釋，以確保該軟件能夠處理具有挑戰性的場景，包括載客和響應緊急車輛。

其中三名員工表示，猶他州數據標籤員工在奧斯汀推出前的半年內增加了一倍，達到約300名員工。他們説，該部門主要致力於使精心控制的奧斯汀測試順利進行的項目。

兩名員工表示，當特斯拉數據標籤人員為推出做準備時，該軟件仍然不穩定。隨着FSD的每次更新，一些駕駛行為都會得到改善。其他人的情況惡化。在猶他州辦公室，兩個大屏幕顯示了駕駛員干預FSD（一項關鍵的危險駕駛安全指標）之間的里程統計數據。

一名前員工表示，「它會像股市一樣上下波動」，而且沒有持續的改善。

這些車輛上路時，配備了兩套人體安全監視器來控制：一套坐在前排乘客座位上，另一套則遠程監視。在猶他州，當遠程監視器接管車輛時，標籤人員可以在視頻中看到。一名前員工表示，奧斯汀路線是為有限區域設計的，因此汽車軟件可以在特定街道上進行廣泛的特定操作訓練。

該人士説，「這就像，‘好吧，我們訓練了一輛汽車’」在禁區內行駛。「除此之外，你就無法獲得創造力。」

其中四位消息人士表示，安全擴大規模可能需要數年時間。7月，即奧斯汀機器人出租車推出一個月后，馬斯克預測該服務將在2025年底擴大到為一半的美國人口提供服務。

今年1月，馬斯克錯誤地聲稱特斯拉在奧斯汀和舊金山灣區運營着500輛「機器人出租車」，並補充説，他預計這一數字將以「指數曲線」「每月翻一番」。馬斯克表示，特斯拉在灣區運營「機器人出租車服務」，而實際上該公司只在獲得州許可的情況下運營叫車服務，通常由司機使用，需要人類司機。

事實上，根據市政府官員最近的幻燈片演示，在奧斯汀推出近一年后，特斯拉在那里仍然只運營約50輛機器人出租車。三位消息人士稱，這些車輛穿過一個有限且經過精心繪製的區域。根據路透社記者最近的觀察，有些汽車的前乘客座位上仍然安裝着人體安全監測器。

今年4月，特斯拉表示正在達拉斯和休斯頓推出機器人出租車，並附上顯示服務區域的地圖。

路透社記者最近在這兩個城市測試了該服務，發現等待時間長且可用性不穩定。有三次，當記者設法在達拉斯搭便車時，機器人出租車都沒有將他送到特斯拉廣告服務區內的市中心目的地。

每次都距離他步行15分鍾左右。

（作者：克里斯·柯克漢姆（Chris Kirkham）洛杉磯和雷切爾·利維（Rachael Levy）華盛頓。Benjamin Lesser、Norihiko Shiruuzu和Sheila Dang補充報道。由布萊恩·泰弗諾（Brian Thevenot）和大衞·克勞肖（David Crawshaw）編輯。）

（（chris. thomsonreuters.com; rachael. thomsonreuters.com））