山東
IT之家 7 月 14 日消息，特斯拉 Robotaxi、Waymo 和 Zoox 等自動駕駛系統的商業化進程，往往不是依據其實際表現來評價，而是在公眾輿論中接受審視。而影響公眾看法的關鍵因素，就是事故發生的頻率。
每當自動駕駛車輛發生碰撞事故，都會引發公眾對這項技術的質疑。不過，從監管機構披露的車輛運行數據來看，真實情況與公眾印象并不一致，特斯拉在安全性方面的表現其實相當突出。
根據自今年 4 月中旬以來更新的監管事故記錄，美國三大自動駕駛運營商 —— 特斯拉、Waymo 和 Zoox—— 的事故數量出現了明顯差異。這里統計的是造成人員受傷或重大財產損失的嚴重事故。
運營商新增事故數量歷史累計事故數量特斯拉+118（僅統計美國得州奧斯汀 Robotaxi 運營區域）Zoox+6139Waymo+1912,009
需要指出的是，這些數據并未按照車隊規模或累計行駛里程進行標準化處理，因此不能直接用于比較各家公司安全水平。目前，Waymo 的運營車輛數量和行駛里程都遠高于特斯拉。
IT之家注意到，在 4 月 15 日至 6 月 16 日期間，特斯拉僅記錄了一起事故。特斯拉唯一記錄在案的事故發生在美國得州奧斯汀 Robotaxi 運營區域內，這起事件恰恰說明了 Robotaxi 的安全性，以及人為駕駛失誤所帶來的風險。
根據官方事故報告，當時這輛 Robotaxi 正按照正常路線行駛，在一個僅允許左轉的車道內停車等待，嚴格遵守交通規則，在左轉紅箭頭信號燈前靜止等待。
車輛運行數據（Telemetry）顯示，一輛由人類駕駛的皮卡從后方駛來，最初停在 Robotaxi 后方。然而幾秒鐘后，由于駕駛員注意力不集中或誤操作，這輛皮卡再次向前移動，最終追尾了靜止中的特斯拉 Robotaxi。
事故發生時，車內只有一名安全監控員，并沒有搭載任何付費乘客。
從事故經過來看，這起碰撞完全由人類駕駛員造成，與特斯拉 FSD（監督版）系統沒有任何關系。
奧斯汀這起事故也反映出，實現真正 L4 級自動駕駛面臨的一個特殊難題 —— 人類行為的不可預測性。自動駕駛神經網絡的設計目標，是嚴格遵守交通法規。它們不會越過停止線，不會為了搶燈而緩慢向前“探頭”，更不會因為分心而犯錯。
相比之下，人類駕駛員在城市道路中，往往依賴一些約定俗成、甚至并不合法的駕駛習慣來通行。
當一輛嚴格遵守規則的自動駕駛車輛，與一名注意力不集中的人類駕駛員同時出現在道路上時，真正導致事故發生的，往往正是人為因素。
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