特斯拉内部资料泄露，爆 86% 的车辆需要「回炉返工」，特斯拉汽车安全能够保证吗？
首先，需要明确信息的来源和性质：
信息来源的可靠性： 关于“86%的车辆需要回炉返工”的说法，其最广为人知和被广泛报道的来源是来自特斯拉前员工的内部爆料，特别是与Autopilot团队相关的员工。这些爆料通常以证词、邮件或内部文件泄露的形式出现，并可能通过媒体报道（如路透社）传播。
“回炉返工”的具体含义： 这里的“回炉返工”并非指所有车辆都需要进行大规模、结构性的返工。根据泄露的信息，更多指的是与 Autopilot（特别是其早期版本，如“Autopilot 1.0”和“Autopilot 2.0”）相关的功能和软件层面 的潜在问题，以及 在数据收集和标注过程中存在的一些不规范行为。
具体泄露的细节可能包括以下几个方面：
1. 数据标注的质量问题： 特斯拉的Autopilot系统依赖于大量的真实世界驾驶数据进行训练。有爆料称，在早期的数据标注过程中，存在着标注员疲劳、标注错误率较高、标注标准不统一等问题。例如，一些摄像头拍摄到的关键场景（如行人、交通标志、障碍物）可能没有被正确标注，或者被错误地分类。这会导致神经网络在识别这些物体时产生偏差。
2. “影子模式”（Shadow Mode）的使用和问题： 特斯拉会在推送新版本的Autopilot软件到用户车辆之前，先在“影子模式”下运行。在这种模式下，软件会根据识别到的情况做出决策，但并不会实际控制车辆，而是将这些决策与驾驶员的实际操作进行对比。爆料称，在某些情况下，Autopilot系统在影子模式下会做出不安全或错误的判断，但这些问题可能没有得到充分的解决就被整合到后续版本中，或者被忽略了。
3. 感知系统和算法的局限性： 早期版本的Autopilot主要依赖摄像头进行感知，而对雷达的依赖程度较低（尽管特斯拉后来调整了策略）。这导致在某些极端天气条件（如大雨、大雾、强光直射）或光线不足的情况下，摄像头的感知能力会受到严重影响。爆料可能涉及这些情况下，系统识别错误或失效的案例。
4. “数据偏差”的担忧： 有说法认为，特斯拉在收集训练数据时，可能过度依赖于其庞大的车队在特定区域（如加州）的行驶数据，而这些数据可能无法充分代表全球不同地区、不同路况和不同驾驶习惯的复杂性。这可能导致Autopilot在特定场景下的表现不如预期。
5. 早期版本存在更多问题： 需要强调的是，这些爆料主要指向的是特斯拉Autopilot的 早期版本和发展过程中的一些问题。特斯拉一直在不断迭代和更新其Autopilot软件。随着时间的推移和技术的进步，新版本在数据质量、算法鲁棒性以及安全设计方面通常会有所改进。
特斯拉汽车安全是否能够保证？这是一个复杂的问题，需要从多个角度来分析：
1. 特斯拉在安全方面的投入和成就：
主动安全特性： 特斯拉的车辆普遍配备了先进的主动安全功能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、盲点监测（BSM）等。这些功能在减少交通事故方面有显著效果。
OTA更新： 特斯拉能够通过空中下载（OTA）更新来持续改进车辆的软件功能，包括安全相关的算法和性能。这意味着即使早期版本存在一些问题，未来也可能通过软件更新得到优化。
数据驱动的改进： 特斯拉拥有庞大的真实世界数据，这使其能够比许多其他汽车制造商更快地发现和解决问题，并不断优化自动驾驶系统的性能。
碰撞安全： 在车辆的被动安全方面，特斯拉的车型通常在各项碰撞测试中获得高分，这表明其车辆结构和安全设计是相当出色的。
2. 对“86%回炉返工”说法的理性解读：
非结构性问题： 如前所述，这个比例并非指所有车辆都需要进行物理层面的大修。更多的是指与Autopilot软件算法、数据标注相关的一些潜在的需要通过软件更新或数据优化来解决的问题。
发展过程中的优化： 汽车制造商，特别是致力于发展自动驾驶技术的公司，在研发和迭代过程中，必然会发现和解决各种问题。这种“回炉返工”在很大程度上是技术进步和产品优化的体现，而不是普遍存在的严重安全隐患。
竞争对手的看法和标准： 自动驾驶技术是当前汽车行业最前沿也是最具挑战性的领域。所有自动驾驶系统的发展都伴随着不断发现问题和解决问题的过程。将特斯拉置于这一背景下进行比较更为公平。
3. 潜在的安全风险和担忧：
Autopilot的误用和滥用： 最大的安全风险可能来自于用户对Autopilot功能的过度信任和误解。许多用户可能将其误认为是完全自动驾驶系统，从而在车辆运行时分心或进行其他危险行为。特斯拉也一直在努力教育用户正确使用其系统。
软件的局限性： 尽管特斯拉在不断改进，但其Autopilot系统在复杂的、不可预测的驾驶场景下仍然存在局限性。例如，在极端天气、复杂路况、或者遇到不常见的交通参与者时，系统可能会出现判断失误，导致事故发生。
数据隐私和安全： 内部资料泄露也可能引发对特斯拉如何处理用户数据的担忧，以及数据本身的安全性问题。
总结：
关于“86%的车辆需要回炉返工”的说法，更多的是指在特斯拉Autopilot早期开发阶段，数据标注和算法层面存在一些需要通过软件迭代和数据优化来解决的问题，而非普遍性的物理结构或严重功能缺陷。
特斯拉汽车的安全性，可以从以下几个层面来看：
物理安全（被动安全）： 特斯拉的车辆在碰撞测试中表现优异，其车辆结构和安全配置是可靠的。
主动安全特性： 车辆配备的各种主动安全功能（如AEB、LKA等）在行业内处于领先水平，并能有效减少交通事故。
自动驾驶辅助系统（Autopilot）：
技术先进性： 特斯拉在自动驾驶辅助技术方面投入巨大，并且通过OTA更新持续改进。
潜在风险： 其Autopilot系统并非完全自动驾驶，用户需要保持警惕并正确使用。在某些复杂或极端场景下，系统可能存在局限性或失效的风险。
持续改进： 由于其数据驱动的特性，特斯拉能够不断学习和优化其系统，理论上能够不断提高安全性。
因此，是否能保证安全，答案不是绝对的“是”或“否”。
特斯拉在安全方面的努力和技术投入是毋庸置疑的，其车辆在许多安全指标上表现出色。
然而，如同所有自动驾驶技术的探索一样，特斯拉的系统也并非完美无缺，存在潜在的局限性和风险，特别是对于不当使用或在系统能力范围之外的场景。
对于消费者而言，理解Autopilot的真实功能和局限性，并始终保持驾驶员的责任，是确保行车安全的关键。
如果您对特定版本的Autopilot或车辆的某个具体方面有疑虑，建议查阅最新的官方安全报告、碰撞测试结果以及权威第三方评测。
网友意见
显然是没有安全保障的。
特斯拉的这批5000辆Model 3纯粹是赶工赶出来的，那一周特斯拉的人拼命加班，还临时搭建简易厂房来组装Model 3，最终才在截止日期后的几个小时完成了5000台，算是勉强达到了之前预定的产能目标。
车企中有一个概念叫“首次通过率”，意思是新车组装完成后，检验不出问题，可以直接发货，这个占比就叫首次通过率。它反映了一家OEM的综合制造能力和品控实力。目前主流车企的首次通过率都挺高的，按照原文中说的80%不是问题。但是特斯拉的这批5000台车，只有可怜的14%。
在首次检测中发现瑕疵的车型，小问题原地解决，较大的问题会回到相应工位或进入维修间解决。问题来了，你特斯拉14%的首次通过率，这我可以理解，赶工嘛。关键是为了完成马斯克当初夸下的海口，特斯拉愣是硬着头皮把这些本不该出厂的车送出去了，也就是根本没来得及解决问题就开始交付了。
个人猜测这批5000台车估计是在赶工过程中某一个环节没做好，不返厂的话肯定会明显影响车主使用。先凑合把5000台的指标完成，然后再回头找补。
说句不好听的，特斯拉已经突破了一家车企的道德底线。
Model 3量产困难两大原因，其中之一便是电池组的封装无法自动化，只能靠人手完成，而且为了提产能，特斯拉甚至从供应商那里借调工人，甚至连质检员都是临时工。这些负面新闻也是内部员工爆出来的。
前不久有特斯拉员工爆出部分车型在生产时使用了缺陷电池，还发布了对应车辆的VIN号码，相当实锤。现在特斯拉的负面消息太多，而且大多数都是内部老员工爆料。我想如果不是一家OEM做的事情太没底线，实在对不起“造车”两个字，这些员工也不至于和东家撕破脸。
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