外媒《Carscoops》报道，特斯拉前员工也不信任FSD能安全载他们出行。这是怎么回事？让我们来看看。
路透社爆料称，特斯拉通过有争议的事故数据对比方式，夸大了FSD系统（在中国，FSD更名为特斯拉辅助驾驶）的安全性能。多名前员工透露，该系统在大量测试和安全核查中频繁出现故障。这份报道，揭露了特斯拉自动驾驶技术的宣传愿景和实际现状之间的巨大差距。
多年来，特斯拉及其首席执行官埃隆·马斯克，一直在宣扬全自动驾驶技术的重要性。一直以来，外界也被灌输一种认知：这项技术即将落地，只需短短数月、几次软件更新就能全面普及。马斯克甚至直言，特斯拉品牌的核心价值，完全绑定自动驾驶技术的落地。但最新的一项调查显示，多名特斯拉在职及离职员工，向外界发出提醒：不要盲目追捧特斯拉的自动驾驶宣传。
路透社针对特斯拉全自动驾驶（FSD）项目展开深度调查，采访了多名在职和离职内部员工，掌握了大量内部信息。调查结果呈现出一种复杂的状态，既暴露了不容忽视的风险，也揭示了部分客观现状。
路透社采访了特斯拉前数据标注员、自动驾驶工程师、研发人员及安全专员，同时核查了特斯拉对外公布的安全数据和统计方法。调查发现，负责训练、优化FSD系统的内部员工，日常工作中会看到大量故障画面：搭载FSD的特斯拉车辆，无法正常识别校车、应急车辆，在施工路段、行人通行场景下频繁出错，车速控制也时常出现问题。
多名特斯拉前员工表示，他们本人根本不敢信任这套自动驾驶系统，不会让它自动驾驶载着自己出行。
调查中最让人揪心的内容，来自特斯拉内部一个被员工私下称为“创伤小组”的团队。据悉，该团队专门负责复盘、梳理车辆与行人（包括儿童）的险肇事故。前员工透露，后台留存的大量视频画面显示，开启FSD系统的特斯拉车辆，曾发生过撞击动物、无视路面危险隐患的情况，多次在危急时刻，必须依靠人工紧急介入干预，才能避免事故。
数据统计层面的问题，是本次调查最核心、最关键的发现。
多年来，包括马斯克在内的特斯拉管理层，一直公开宣称，FSD全自动驾驶系统的安全性，远超人类驾驶员。但路透社邀请外部专家核查特斯拉的数据统计方式后，发现其对比逻辑存在多处重大漏洞。此前就有业内人士质疑过特斯拉安全数据的真实性，而本次内部员工的爆料，进一步印证了这些问题。
经核查，特斯拉的统计方式存在明显偏差：它将搭载FSD系统、触发安全气囊的事故数据，和联邦数据库中包含各类轻微事故的通用数据做对比，统计维度完全不对等。此外，参与对比的特斯拉车辆大多是新车，而对比的参照数据是美国平均车龄超十年的全部上路车辆，对比标准并不公平。
不仅如此，联邦官方统计要求，车辆系统退出自动驾驶后的30秒内发生的事故，均需纳入自动驾驶事故统计，但特斯拉仅统计系统退出后的5秒内事故。专家表示，这种刻意调整的统计规则，大幅美化了FSD系统的安全数据，和严谨、对等的对比结果相差甚远。
对于长期关注自动驾驶行业的人来说，特斯拉的这些问题并不算意外，其中部分细节，反而能侧面打消一部分顾虑。
报道提到，特斯拉在奥斯汀、加州等地区落地自动驾驶试运营前，会提前划定自动驾驶专用区域，对行驶路线进行全方位预处理。前员工介绍，团队会提前标注路面、路沿、上下车区域、交通标识以及各类复杂路况，以此保障车辆演示顺利、行驶平稳。
马斯克曾在2019年公开表态：“如果自动驾驶需要划定限定区域，那就算不上真正的自动驾驶。”彼时，他多次抨击维摩等竞品，认为对手依赖固定地图区域运行，并非能够适配全场景的通用人工智能自动驾驶技术。
而本次调查也揭露了特斯拉的另一面：公司内部一直在极致复盘各类极端路况、人工干预场景和系统故障问题。
客观来说，如果特斯拉完全不做这些隐患排查和优化工作，才是真正值得警惕的事情。
这份路透社的调查，意外揭开了特斯拉自动驾驶布局的矛盾现状。对内，特斯拉深知自动驾驶技术的研发难度极高，员工会细致复盘每一次系统故障、路面隐患、特殊路况和人工介入场景，不断优化迭代。但对外，管理层始终对外宣称，全自动驾驶技术即将全面落地。
工程研发的真实现状，和官方对外宣传的巨大落差，才是特斯拉自动驾驶最大的核心问题。
原文部分截图
原文翻译自：carscoops \ Tesla’s Own Workers Reportedly Wouldn’t Trust FSD To Drive Them Around
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