美国著名科技媒体futurism最近报道，马斯克说，FSD比人类驾驶安全十倍。特斯拉自己的AI训练师，不信。
2026年5月28日，路透社发布了一项历时数月的深度调查报道，采访了十名特斯拉前数据标注员和一名前自动驾驶工程师。结论几乎是一边倒：七名数据专家明确表示，他们不会乘坐开启FSD功能的特斯拉汽车出行。一名内部人士对路透社直接说出了那句话："我们都看到它失败了。"
这不是来自竞争对手的攻击，而是来自那些每天浸泡在FSD数据中、用自己的双手训练这套系统的人。
"安全十倍"的数据，水分有多大？
特斯拉的FSD安全宣传有一套固定说辞：FSD比普通人类驾驶员安全十倍。这一数字被特斯拉CFO、董事长，以及马斯克本人反复引用，是公司推销自动驾驶技术的最核心论据。
路透社的调查将这个数字拆开来看，发现里面大有文章。
特斯拉的比较方法是：用FSD行驶里程中的安全气囊触发事故率，对比美国全国平均事故率。问题在于，全国平均数据涵盖了所有类型的道路事故，包括大量恶劣天气、疲劳驾驶、酒驾等极端情况；而FSD用户通常更为谨慎，且系统会在高风险场景下提示驾驶员接管，这些接管事件根本没有被计入事故统计。
电动车媒体Electrek援引路透社报道指出，这套方法论将实际安全性能虚高了约三倍。接受路透社咨询的十一名交通安全研究人员中，十人明确表示，特斯拉的FSD安全数据是具有误导性的营销材料。
与此同时，路透社还发现，特斯拉的FSD安全演示本身高度依赖人工干预。内部员工透露，公司为了制作展示视频会进行大量彩排，演示路线经过专门筛选，沿途会提前排除潜在障碍，这和消费者日常使用FSD的真实环境相去甚远。
数据标注员们的证词则揭示了系统在实际运行中的技术短板。至少五名前标注员告诉路透社，他们在工作中每天要处理大量FSD行驶录像，经常看到车辆超速行驶的片段，而工程师和管理层将这类问题列为低优先级，集中资源应对更极端的边缘场景。更基础的能力同样存在缺陷：无法有效识别和避让紧急车辆，无法在校车停靠时正确停车，无法稳定处理复杂路口的变道判断。
现实中的失控，不只是统计数字
真正让公众感受到FSD风险的，是一系列有记录在案的真实事故。
2025年8月，一名休斯顿用户驾驶开启Autopilot的Cybertruck，车辆在公路立交桥上突然试图径直开出路面，驾驶员紧急干预才避免坠桥。同年，德克萨斯州一名司机报告，车辆自动驾驶状态下突然加速，强行穿越已落下的铁路道口栏杆，险些与列车相撞。
在特斯拉的Robotaxi试运营阶段，有乘客反映，一辆无人出租车在接近铁路轨道时，若非一名特斯拉员工及时干预，车辆将直接驶入轨道。维基百科维护的"特斯拉自动驾驶事故列表"页面显示，截至2025年10月，有记录的非致命事件已达数百起。
这些事故并非孤立偶发，而是折射出FSD系统在某一类场景中存在系统性盲区：对固定的金属结构物（铁轨、栏杆）识别能力偏弱，在高速状态下判断优先级出现混乱。
值得关注的背景是，特斯拉正处于Robotaxi业务的关键扩张节点，2026年在奥斯汀和旧金山的商业化运营已经启动。有记录显示，特斯拉Robotaxi在实际运营中已出现两起需要远程操作员接管的事件。在商业化落地与安全争议并行的时间节点上，这份来自内部人士的集体质疑，对特斯拉的市场信任构成了直接冲击。
特斯拉方面目前尚未就路透社的调查报道作出系统性公开回应。但这场由内部人士发起的信任危机，已经让"FSD安全十倍"这个说法，越来越难以自圆其说。
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