抓住風(fēng)口

本期要點：FSD被調(diào)查，但真正問題是什么？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

我們常感慨，一個新生事物在融入舊世界時，究竟要接受多少批評和挑戰(zhàn)、遭受多少誤解和惡意。

10月7日，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的缺陷調(diào)查辦公室（ODI），正式對特斯拉FSD立案調(diào)查，范圍幾乎涵蓋了所有在美國上路的特斯拉車型。

這次調(diào)查是基于監(jiān)管機構(gòu)所統(tǒng)計的58起事件報告，其中有6起事故中FSD車輛闖紅燈后與合法通行的車輛相撞。

闖紅燈并與其他車輛相撞，這聽起來是很嚴(yán)重的事故，雖然有人員受傷，幸好沒有造成死亡。但如果你仔細(xì)分析，就會發(fā)現(xiàn)問題遠(yuǎn)沒有看起來那么嚴(yán)重。

而且就在幾乎同一時間，特斯拉向車主推送了備受期待的FSD v14.1版本，盡管很難確定是否像馬斯克豪言的那樣具有10倍參數(shù)量，但用戶普遍反饋新版本表現(xiàn)更加果斷和擬人化，而且可以讓車輛在停車場自主尋找車位，給車主省了不少事。

特斯拉的這種一邊面臨監(jiān)管壓力、一邊推進(jìn)技術(shù)迭代的狀態(tài)，讓其股價走勢也非常糾結(jié)，進(jìn)入了震蕩之中。

在我看來，交通管理辦公室的做法明顯有刻舟求劍之嫌。58起事故反而表明特斯拉FSD比人類更安全。只不過，為了實現(xiàn)AI的自我進(jìn)化，特斯拉讓AI直接學(xué)習(xí)人類的駕駛行為，也就讓AI擁有了一些人類的壞習(xí)慣。

因此，我也呼吁，監(jiān)管的方向要發(fā)生改變，不能把所有自動駕駛車輛當(dāng)成一輛車來看，更不是像機械時代那樣一碰到問題就禁用新技術(shù)，而是要用科學(xué)的方法分析事故原因和責(zé)任，這樣才能為技術(shù)的發(fā)展保駕護(hù)航。

真不行？

首先，我認(rèn)為要明確一點，監(jiān)管機構(gòu)啟動調(diào)查并不代表特斯拉FSD真的不行。

事故總數(shù)是58起，看起來挺多的，但在特斯拉290萬輛的保有量面前，其實顯得微不足道，反而說明FSD還挺安全。

算起來，每萬輛FSD車平均一年0.2起事故，即使考慮到并不是所有特斯拉車輛都開通并實際使用FSD功能，事故率也遠(yuǎn)低于人類司機的平均水平。

畢竟人類司機常常因為酒駕、疲勞駕駛以及經(jīng)驗不足造成事故，而自動駕駛能杜絕這些問題的發(fā)生。在遇到突發(fā)狀況時，自動駕駛系統(tǒng)也往往比大部分司機應(yīng)對得更好。僅從這幾個方面看，自動駕駛已經(jīng)具備顯著降低事故的潛力。

而且，F(xiàn)SD不僅優(yōu)于人類司機，也比Waymo厲害得多。

過去一年中，Waymo的Robotaxi（無人出租車）共報告了17起碰撞事件，絕對數(shù)量少于特斯拉。但別忘了，截至2025年5月，Waymo在運營車輛約為1500臺，也遠(yuǎn)少于特斯拉的FSD車輛。

可是，為什么明顯更安全的FSD卻引發(fā)更大的恐慌？

這就是因為，AI司機雖然是部署在數(shù)百萬輛車上，卻被社會和監(jiān)管機構(gòu)視為一個主體。于是，在龐大基數(shù)上，小概率事件也會頻繁出現(xiàn)。

我們反過來想這個問題，就更清楚了。哪怕一個老司機，也很難保證幾年不犯一次錯。假設(shè)每個人三年一次違規(guī)，平攤到290萬臺特斯拉車主，就是每年近百萬次違規(guī)。但這種情況也沒人會大驚小怪，或是引起監(jiān)管機構(gòu)的什么調(diào)查。

所以，當(dāng)我看到這個新聞時，只感到了社會和監(jiān)管對于新技術(shù)過度的緊張，而沒有認(rèn)真看看它背后所帶來的好處。如果真因為小概率事件把這個能大幅減少交通傷亡的技術(shù)給扼殺了，反而會給社會帶來大量災(zāi)難。

誰更有未來？

當(dāng)然，我們也不能否認(rèn)，特斯拉FSD是有問題的。這是這個時代人工智能企業(yè)的通病，就是在模型訓(xùn)練之前要更好地對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，在這里就是要把人類違章的數(shù)據(jù)去除掉，以免教壞了自動駕駛系統(tǒng)。

交通管理辦公室也許會覺得冤枉，這不過是初步評估。此前他們也對Waymo、通用旗下的Cruise等Robotaxi企業(yè)進(jìn)行過類似調(diào)查。此外，福特、豐田等車企的輔助駕駛功能接受過他們的調(diào)查。

但無疑他們監(jiān)管的思路已經(jīng)老舊了，監(jiān)督錯了方向，讓看似遵守規(guī)則的技術(shù)路線得到了鼓勵，卻有可能限制真正面向未來的技術(shù)的發(fā)展。

目前自動駕駛領(lǐng)域，具有代表性的是兩個技術(shù)路線。

一個是特斯拉FSD，通過直接學(xué)習(xí)人類司機如何踩油門、轉(zhuǎn)方向盤來讓自己像人一樣開車。

另一個是Waymo，事先繪制詳盡的高清地圖，標(biāo)記每條道路的車道線、交通燈位置，并設(shè)置大量駕駛規(guī)則，來保證車輛的安全行駛。

兩種技術(shù)路線各有利弊。

特斯拉的路線可以讓AI的駕駛行為更接近人類，該快就快、該讓則讓，遇到障礙物或是施工路段還會隨機應(yīng)變。但缺點就是，AI會從人類駕駛中學(xué)到一些不良習(xí)慣，比如闖紅燈、逆行變道、實線掉頭等等。

Waymo路線的好處就是不會“主動”違規(guī)，但也一定會顯得很笨，在需要靈活應(yīng)對的時候就會掉鏈子，遇到了罕見場景就往往會呆在原地。

然而，我更想指出的是，雖然特斯拉FSD會學(xué)人的壞毛病，但從長遠(yuǎn)看，他們的路線才更有未來，更能應(yīng)對全球復(fù)雜多變的道路環(huán)境。

今年4月，特斯拉FSD在中國落地，但剛開始的效果不好，也會闖紅燈，甚至一天扣完12分。其中的關(guān)鍵原因就在于，中國的交通標(biāo)識和規(guī)則和美國不一樣，而且形式也千奇百怪。

比如天津有沙漏形狀的紅綠燈讀秒，南京把倒計時燈做得和路牌一樣大，有些城市紅燈不倒計時而綠燈倒計時，還有的路口信號燈有左轉(zhuǎn)引導(dǎo)線，在高峰期時還有交警在路口指揮，要優(yōu)先聽交警的。

可是，我想問，假如Waymo也來到中國，會比特斯拉表現(xiàn)更好嗎？必然不會。

千差萬別的新狀況，就要求自動駕駛系統(tǒng)更加像個人，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則來駕駛一定表現(xiàn)更差。特斯拉FSD雖然初期表現(xiàn)不足，但只要有足夠數(shù)據(jù)，就能自動學(xué)習(xí)識別各種特殊信號燈和標(biāo)志，并掌握應(yīng)對辦法。

不過，諷刺的是，Waymo卻更受監(jiān)管機構(gòu)青睞，因為它遵守規(guī)則，看起來也更安全。

所以，最后，我想大家不難看出，舊思維會限制新技術(shù)的發(fā)展，不問技術(shù)路線，一味強調(diào)不能違章，只是推卸責(zé)任，不是好的監(jiān)管。

只看事故數(shù)量，肯定是不合理的。我們希望監(jiān)管機構(gòu)不會要求特斯拉停用FSD，而是收集數(shù)據(jù)、分析風(fēng)險，為技術(shù)的發(fā)展保駕護(hù)航。

特斯拉自身也需要改進(jìn)。他們真正要做的，是對數(shù)據(jù)中的人類壞行為進(jìn)行清洗，并在訓(xùn)練環(huán)節(jié)過濾和懲罰違規(guī)操作，讓FSD自我進(jìn)化得既聰明又守法。

這也給廣大的中國車企提了個醒，中國路況可能才是自動駕駛技術(shù)的終極試煉場。趁特斯拉FSD在中國尚未大規(guī)模鋪開，應(yīng)盡快建立自動駕駛的自我學(xué)習(xí)機制，盡可能多地收集多樣化的駕駛數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的自進(jìn)化，中國電動汽車產(chǎn)業(yè)也才能在Robotaxi這個終局中占據(jù)重要地位。

以上就是今天的內(nèi)容，有關(guān)自動駕駛領(lǐng)域，我在科技特訓(xùn)營中也進(jìn)行過長期持續(xù)的深入剖析，也歡迎感興趣的朋友加入學(xué)習(xí)，和我一起，先人一步，領(lǐng)先一路！

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