如何看待马斯克称特斯拉自动驾驶安全性是普通车10倍？目前自动驾驶技术发展水平如何？你信任自动驾驶吗？
埃隆·马斯克关于特斯拉自动驾驶比普通汽车安全十倍的说法，无疑为这项颠覆性技术披上了一层闪耀的光环。然而，在追捧与疑虑交织的当下，我们有必要深入剖析这一论断的底气所在，并审视当前自动驾驶技术发展的真实水平。
马斯克论断的基石与争议
首先，理解马斯克这句话的前提是明确他所指的“安全性”是基于何种数据和标准。特斯拉在宣传其自动驾驶功能（包括Autopilot和更高级的FSD Beta）的安全性时，通常会引用其报告中的事故率数据。他们认为，相较于人类驾驶员在同等行驶里程下的事故发生率，特斯拉的自动驾驶系统在特定场景下表现出更低的事故频率。这种对比方式，是将车辆在开启自动驾驶状态下的表现与人类驾驶员的平均表现进行横向比较。
这种说法之所以引起广泛讨论，甚至一些争议，主要有以下几个原因：
数据统计的局限性： “10倍”这个数字的得出依赖于特斯拉内部的统计数据。这些数据是如何收集、清洗和解释的，外界往往难以完全知晓。例如，是否所有涉及特斯拉车辆的事故都被统计在内？“事故”的定义是否足够清晰？以及，在自动驾驶开启的情况下，哪些事故被归咎于系统本身，哪些又与驾驶员的干预有关？这些细节的透明度是影响人们信任度的关键。
“自动驾驶”的定义混淆： 特斯拉的FSD Beta虽然名字带有“全自动驾驶”，但其本质上仍属于“高级驾驶辅助系统”（ADAS）。它要求驾驶员时刻保持警惕并准备接管。如果将启用辅助驾驶时的事故与完全无人驾驶的事故进行比较，其意义和结论会大相径庭。许多批评者认为，这种命名本身就容易误导消费者，让他们对系统的能力产生不切实际的期望。
特定场景的有效性： 在一些结构化的高速公路场景下，特斯拉的辅助驾驶系统可能确实表现出色，能够有效减少因疲劳或分心造成的事故。然而，在复杂的城市路况、天气恶劣或突发状况下，系统的表现则会受到严峻考验。将“10倍安全”泛化到所有驾驶情境，可能过于乐观。
行业标准与监管： 自动驾驶技术的安全性评估，目前还没有一个全球统一且被广泛接受的权威标准。各国监管机构也在积极探索和制定相关法规。在缺乏统一评判体系的情况下，任何一家公司的单方面数据声明，都难免会受到审慎的看待。
当前自动驾驶技术发展水平：从L2到L4的漫漫长路
当前，自动驾驶技术的发展大致可以按照SAE（国际汽车工程师协会）制定的六个级别（L0L5）来划分。我们目前所见的绝大多数量产的“自动驾驶”技术，都集中在L2和L3级别。
L0L2：驾驶辅助系统 (ADAS)
L0L1（无或单一功能辅助）： 例如，ABS（防抱死刹车系统）、ESP（电子稳定程序）、定速巡航等，是基础的驾驶辅助功能。
L2（部分自动驾驶）： 这是目前特斯拉Autopilot和FSD Beta的主要归属。它能够同时控制车辆的转向和加减速，例如在高速公路上实现车道保持和自适应巡航。关键在于，在L2级别，驾驶员必须全程监控驾驶环境，随时准备接管。 系统只是“辅助”驾驶员，而非取代。
特斯拉的FSD Beta在L2的基础上，通过软件迭代，试图实现更复杂的城市道路自动驾驶功能，如自动变道、自动泊车、识别交通信号灯和停车标志等。它在特定条件下能够展现出令人印象深刻的能力，但也伴随着不少“接管请求”，即系统在遇到不确定情况时会提示驾驶员接管。
L3（有条件自动驾驶）
在L3级别下，系统可以在特定条件下（例如高速公路的拥堵路段）完全负责驾驶，驾驶员可以暂时脱离驾驶监控。但系统会在即将超出其工作范围前，向驾驶员发出接管请求。这一级别的落地最关键的挑战在于驾驶员的响应时间和接管的安全性。 很多国家和地区的法律法规对此尚未完全开放。
L4（高度自动驾驶）
在L4级别，车辆可以在预设的运行设计域（ODD）内实现完全自动驾驶，即使驾驶员不做出响应，车辆也能安全地处理突发情况（例如靠边停车）。ODD通常包括特定的地理区域、道路类型、天气条件和时间段。
目前，一些Robotaxi（无人出租车）服务，如Waymo在凤凰城和旧金山的部分区域提供的服务，就属于L4级别。这些车辆通常在限定区域内运营，并且配备有安全员（作为冗余或在早期测试阶段），或者正在向完全无人驾驶过渡。
L5（完全自动驾驶）
L5是自动驾驶的终极目标，车辆可以在任何时间、任何地点、任何天气条件下完全自主驾驶，无需人类干预。这是目前最遥远的目标，仍面临巨大的技术和安全挑战。
总结当前水平，我们可以说：
ADAS（L2及以下）已相对成熟且普及，并在提升驾驶舒适性和减少部分事故风险方面有积极作用。
L3级技术在理论上存在，但在法规、技术成熟度和责任划分上仍有诸多瓶颈。
L4级技术在特定场景下已实现商业化应用（如Robotaxi），但仍处于初步阶段，离大规模普及尚有距离。
L5级仍然是未来的愿景。
你信任自动驾驶吗？我的态度是审慎乐观。
作为一名非专业人士，我的信任度是基于我对技术发展的理性观察、对现有数据的分析以及对潜在风险的认知。我并不盲目相信任何一家公司的一面之词，而是倾向于保持一种审慎乐观的态度。
我信任自动驾驶的潜在价值和未来发展：
减少人为失误： 我相信，从长远来看，高度自动驾驶系统能够通过消除疲劳、分心、酒驾等人类驾驶员常见的错误，显著降低交通事故的发生率。机器学习和更强的算力能够让车辆在处理复杂情况时比人类更稳定、更一致。
提升交通效率和可达性： 自动驾驶技术有望优化交通流量，减少拥堵，并为老年人、残障人士等提供更大的出行自由。
技术进步是必然趋势： 就像飞机和火车的出现一样，自动化和智能化是交通工具发展的必然方向。我对工程师和科学家的智慧充满信心，相信他们能够克服当前的挑战。
但同时，我对其当前阶段保持警惕：
当前的“自动驾驶”并非完全无人驾驶： 我清楚特斯拉的FSD仍然是L2级别的辅助驾驶，它需要驾驶员的高度参与和监督。我不会因为宣传就放松警惕，忽视系统可能的局限性。
技术的不确定性： 即使是先进的L4系统，在面对极其罕见但可能致命的“长尾事件”（Edge Cases）时，仍然可能出现无法预料的错误。例如，突如其来的巨石滚落、异常复杂的施工区域、或是极端天气等。
数据和算法的黑箱： 对于算法如何决策，尤其是在紧急情况下，外界往往知之甚少。这种“黑箱”效应会削弱信任。
伦理和责任的挑战： 在发生事故时，责任如何界定？是软件开发者、汽车制造商、还是使用系统的驾驶员？这些伦理和法律问题尚未完全解决。
因此，我信任的不是“现有的完全自动驾驶”，而是“正在快速进步并有望在未来实现安全可靠的自动驾驶技术”。 我会关注行业内的公开数据、独立评测、以及监管机构的进展。在技术成熟到足以让我完全放心地在任何场景下交给系统之前，我会始终保持对方向盘的掌控和对路况的关注。
总而言之，马斯克的论断是一个有力的宣传，它指出了自动驾驶技术的巨大潜力。但我们需要更深入地了解其背后的数据逻辑和当前技术的局限性。对自动驾驶的信任，应当建立在对技术真实水平的清醒认知和对未来发展趋势的理性判断之上。它是一场马拉松，而不是短跑冲刺。
网友意见
昨天讲了一遍复杂系统为什么普遍不可靠。
今天再简单一点。
所谓的安全性是普通车十倍，也许是真的，但这种数据我看都不看。
举个例子，可能1000个驾驶员里面，假如有10个横死的人开普通车。
但你有可能发现，
10个人里面有2个嗑药了，2个酒驾了，2个严重违反交规了，
2个以为自己在开坦克，2个是开车水平极臭。
也就是说，只要你谨小慎微，你和那些胡来的司机，事故率和安全性是不一样的。
你可以控制局面。
然而，按照比例，虽然可能只有1个人死于所谓的自动驾驶……
但他的死因是什么？
是因为他没有学工科，对智能系统的不可靠性没有理解，所以相信马斯克吹牛逼……
这，这，这……
再简单一点，普通车出事故了，车主大多数情况下是有不当驾驶的责任的。
但自动驾驶出事故了，车主责任主要出在相信马斯克吹的牛逼上……
更气人的是，很有可能别人出事故了，责任还是出在你相信马斯克吹的牛逼上……
早就说过了，马一龙的逻辑是纯粹功利主义。只要统计数据好看了，一切就是好的。
十万个人类司机手动驾驶，里面有酒驾的，毒驾的，疲劳驾驶的，年纪太大眼睛花的，开到一半心脏病发作的，女朋友发神经抢方向盘的... 然后十万个里面有十个因为种种原因出车祸挂掉了。
然后马一龙的车自动驾驶，有十万分之一的几率电脑认不出来横在路中央的大卡车，或者认错高速的分道线，一头撞上去把你烧烤了。然后马一龙说没关系，只是十万分之一的概率而已，比手动驾驶少死万分之九呢，还是核算的，你死了你就永远活着。然而你的灵魂争辩说我没酒驾是个好市民，怎么好端端的就死了呢？哇哈哈哈那只能怪你自己脸黑，命不好嘛
自己做保险，把保险费下降10倍。
不嘴炮，押钱。
首先，我信任自动驾驶系统。
当然，作为老资格的大型软件系统架构师，我当然知道每个大型软件系统都各种大大小小的问题。然而问题是，自动驾驶系统的比较对象是谁？是普通的司机。所以，只要自动驾驶系统的故障率低于全体司机的平均事故率，那就是可以接受的。如果低了一个数量级，那就有推广的价值和意义。
总而言之，我不信任软件，但我更不信任人。
然后，软件系统和人有不同的故障模型。
很多时候，我们都会发现，软件会出很多低级错误，而这些错误真人是绝不会错的。所以很多人因此就觉得软件不行。但实际上，与此同时，有很多真人会犯的低级错误，软件是绝不会犯的，例如说：疲劳、分心、斗气、冲动、违规……每年因为这些因素造成的交通事故还少吗？
所以，要客观比较这两者，不应该挑特定的场景和模型，应该看总的事故率。
接着，有必要考虑人和软件相互融合的场景和方案。
因为软件和人都有不同的故障模型以及擅长的区间，所以，探索两者的安全高效区间和场景，相互配合，是最为合理的模式。
例如说：
堵车时全自动跟车就是一个很好的场景。甚至因为堵车是几米内的车距，所以都用不上激光雷达，摄像头+前超声波雷达就足够了。等前车距大于10米或者车速超过30时就通知司机接管。这样可以极大的避免堵车时的烦躁，加塞以及由此引发的路怒和二次追尾/擦碰，从而大大提高通行效率。
还有就是停车场自动找车位。其实根本就不需要什么室内定位，车辆一边低速行驶找车位，一边自动遍历和构建停车场地图毫无压力（连几百块的扫地机器人都做得到）。如果有网络支持，还可以相互协调，已经确定无车位的路径可以自动跳过。
最后当然还有高速上的全自动驾驶，这方面很多厂家都在做了，不多说。
最后，我觉得自动驾驶这个技术，被google和特斯拉的公关给带歪了。所以现在大众一提到自动驾驶，不管L1/L2/L3/L4/L5，就必须是涵盖全场景全路况的。然而，实际上我们不需要一步到位，完全可以先在某些特定场景特定条件下实现无需人工干预的自动驾驶，然后随着技术条件的成熟而逐步扩展场景，最终（可能）达到全场景的自动驾驶。
这是经过三重误导的信息
第一重：国内新闻翻译误导
国内这新闻翻译就不对劲，看完后第一感觉是“用了Autopilot（以下简称AP）的车主特别安全”，“自动驾驶大大的好”的错觉。
根据特斯拉发布的2021年第一季安全报告称，使用Autopilot（自动驾驶仪）的车主，平均每行驶419万英里发生一起事故；没有使用Autopilot，但是启用了主动安全的车主，平均每205万英里发生一起事故；既没有使用Autopilot，也没使用主动安全的车主，平均每97.8万英里发生一起事故；
看完这段奇怪的文字，我脑海中浮现了很多问题，这些“使用Autopilot的车主”到底是什么时候使用AP？使用AP的里程占比多少？为什么还会有“既没有使用AP，也没使用主动安全”的奇怪特斯拉车主？
我去看了下英语原文 [1] ，原文讲的是另一码事。
正确的翻译应该是：
根据特斯拉第一季度报告，驾驶员启用AP的情况下，平均每行驶419万英里发生了一次事故；
在没有启用AP但具有主动安全功能的情况下，平均每205万英里发生一次事故；
既没有启用AP也没有使用主动安全功能，平均每行驶97.8万英里就会发生一次事故。
而实际上，在去年特斯拉的季度报告里[2]，国内新闻采用的是“正确翻译”，而到了风口浪尖的2021年第一季度报告，国内媒体就“神推鬼差”，口径一致地普遍采用了“误导性”翻译。是英语水准集体暴跌？还是道德的沦丧？
2020年第三季度，同样的季度安全报告，国内媒体的“正确翻译”。
看出区别在哪里了吗？
国内新闻：使用AP的特斯拉平均每行驶419万英里发生了一次事故。
特斯拉原意：特斯拉在启用AP的情况下平均每行驶419万英里发生了一次事故
两者的意思差别就很大了，一个是用了AP就安全，一个是开启AP的时候安全。
可能还有人问，这似乎是有区别，但好像也差不多吧？
如果是国内翻译里的：“使用AP的特斯拉平均每行驶419万英里发生了一次事故。”另一重意思是：“使用AP的特斯拉比不使用AP的特斯拉安全”，但原文根本不是这样。
特斯拉原意的：“特斯拉在启用AP的情况下平均每行驶419万英里发生了一次事故”，相比对象是“特斯拉在没有启用AP但具有主动安全功能的情况下，平均每205万英里发生一次事故；和既没有启用AP也没有使用主动安全功能，平均每行驶97.8万英里就会发生一次事故。
但这样看，启用AP似乎也比没启用AP安全啊？如果你这样想，那就掉入了第二个数据陷阱，请继续往下看。
第二重：例证逻辑误导
如果有人跟你说，他开定速巡航开了几万公里都没出过事故，他出过的事故都是平时没开定速巡航时发生的，所以定速巡航比纯人手驾驶安全很多。
那你肯定觉得这人是骗子，因为：
- 我们都倾向于在车少路况好的时候才使用定速巡航。
- 开定速巡航时发现前面有情况，我们会取消定速巡航，回到人手操控的情况。
- 在车多繁忙，容易出事故的路段，正常人都不会开启定速巡航。
而特斯拉的AP，所谓的“自动驾驶”（事实上只是自动驾驶辅助系统），尽管比定速巡航先进很多，但面临的情况是类似的。
大家在山路弯道、路窄车多的时候，也不会去打开AP，而开AP遇到复杂情况，AP也会通知驾驶员人工接管——人工接管后，事故的锅就不用AP背了。
这在客观上导致了启用AP的驾驶场景本来就比手动驾驶更安全，所以“平均事故里程”更长，但并不能证明启用AP比纯人手驾驶更安全。
这时候你可能又要问我，根据特斯拉的说法，特斯拉无论是开不开AP，用不用主动安全系统，“平均事故里程”都比“普通车”低啊。嗯，你又掉进了特斯拉的另一重误导里，请继续往下看。
第三重：对比数据误导
“根据美国的官方数据，每48.4万英里就会发生一起汽车事故。”
“特斯拉的平均里程事故率是美国平均值的1/9左右。”
报告里跟特斯拉对比的“美国平均值”是从哪里来的呢？
根据福布斯文章报道[3]：特斯拉在2019年的安全季报里，“普通车事故数据”指的是NHTSA（美国高速公路安全管理局）的数据，而NHTSA里的“事故”指是“crashes”碰撞事故，准确地说是有出警，有警方记录的事故数据。
而特斯拉并没有解释自己的数据里的“accident”事故到底如何定义，据推测能被车厂监控的是气囊点爆的数据，一般来说，事故出警的几率大于气囊点爆的几率，两者拿来比较完全没有可比性。
另一方面，NHTSA的事故数据是指在路上行驶的所有车辆[4]，这里面既包含大卡车，大巴，包括缺乏维护的廉价车，也包括30年车辆的老爷车，什么奇葩车况都有，甚至还包括摩托车。
而驾驶“普通车”的司机里，有瘾君子，有拿救济的穷人，有刚拿驾照的16岁小孩子，有70+的老公公老太太。
特斯拉呢？从2012年上市的Model S算起，车龄都在10年以内，车主也以青壮年有钱人为主，拿特斯拉来跟“美国平均值”比，有任何可比性吗？马斯克真的是字面意思上的“不讲武德”。
随便拿一款在售新车来跟“美国平均值”对比，都能赢。
所以，“特斯拉的平均里程事故率是美国平均值的1/9左右。”这句话说的每一个字都是真的，但却具有严重的误导性。
特斯拉到底安全不安全？
我们来看美国的保险赔付数据
2017年IIHS（美国公路安全保险协会）专门就特斯拉Model S的赔付问题出了报道文章[5]，在保险赔付数据上，特斯拉Model S无论是赔付率、赔付额度，还是总体赔付数据都远超较便宜的纯电车日产聆风，和另外7款电动车（之前误读成宝马7系，已修正）。
再来看销量担当Model 3，根据IIHS（美国公路安全保险协会）网站的最新数据[6]，特斯拉Model 3的两个配置，车损险赔付高出平均水准51%和72%，约比同级别的以安全著称的沃尔沃S60高接近一半的赔付。
跟“没那么安全”的宝马3系相比，人家宝马3系的三款配置车损赔付高出平均水准27%、38%、40%，也低于特斯拉Model 3的超出平均水准51%和72%。
至少从公开的保险车损赔付数据来看，装备了AP自动驾驶的特斯拉Model 3在车损赔付上没有比宝马3系更安全，离沃尔沃S60的安全水平有较大差距。
另一方面，特斯拉Model 3的事故人身伤害赔付，略低于宝马3系，这说明特斯拉的被动安全做得不错。
扩展题：
最后提供一组数据[7]，来自于美国IIHS，豪华车中平均每100万辆车，驾驶员的年死亡率仅为13人。
回头想一想这么多年来特斯拉卖了多少辆，死了多少驾驶员？
参考
- ^ https://www.codingsky.com/news/2021-04-18/100390.html
- ^ https://xueqiu.com/9080548226/161627386
- ^ https://www.forbes.com/sites/bradtempleton/2020/07/28/teslas-arent-safer-on-autopilot-so-researchers-calling-for-driver-monitoring-may-be-right/?sh=2b68d68d1d73
- ^ http://cyberlaw.stanford.edu/blog/2018/04/teslas-fatal-crash
- ^ https://www.iihs.org/api/datastoredocument/status-report/pdf/52/4
- ^ https://www.iihs.org/ratings/insurance-losses-by-make-and-model
- ^ https://medium.com/@MidwesternHedgi/teslas-driver-fatality-rate-is-more-than-triple-that-of-luxury-cars-and-likely-even-higher-433670ddde17
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