快科技8月28日消息,一段行车记录仪拍摄的视频在网络上引发众多车友的热议。
一台搭载特斯拉最新版本FSD系统的车辆,在铁路道口没有自动停下,差一点直接驶入正在通行的火车前方。
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就算这套自动驾驶系统已经更新到最新版本,这类危险的状况依旧没能彻底杜绝。
最新版本FSD突发险情,车主紧急刹车避险
本周发生了这起惊险的事件,涉事的特斯拉车辆搭载的是FSDv14.3.7版本,这也是特斯拉现阶段面向AI4硬件车型推送的最新版本。
凭我的直观感受来说,不少普通车主都会默认软件版本越新,自动驾驶识别障碍物的能力就会更加可靠,可这次发生的险情刚好打破了大家的这种固有想法。
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虽然当时道口的警示灯正在不停闪烁,火车的鸣笛声也十分清晰,行驶的列车已经出现在视野范围里,但是这套自动驾驶系统只是在靠近道口的时候短暂降低车速,之后竟然准备在火车即将经过的时候直接横穿铁轨。
当时这台特斯拉的行驶速度大约是15公里每小时,车辆的自动驾驶功能正处于开启状态,虽然这个行驶速度并不算快,但是一旦和体量庞大的列车发生碰撞,带来的后果会不堪设想。
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也正是这次惊险的经历,让不少人开始重新思考FSD系统在一些特殊路况下的实际可靠程度。
新版更新重点标注障碍物识别,道口场景却依旧失灵
很多人心里都会产生疑问,既然这是刚刚推送没多久的新版本,理论上相关障碍物识别能力应该有所提升,但是为什么还是会出现这样明显的判断失误。
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特斯拉此前推送FSDv14.3版本的时候,更新说明里专门提到,优化了对路面上少见、异常物体的识别和处理能力,放下的铁路道口栏杆、正在驶过的火车,本来就属于这类需要识别的目标。
结合我的观察,我发现软件经过多次迭代优化,大部分的调整重心都放在日常经常遇到的普通路面场景,像铁路道口这类平时很少碰到的路况,很容易变成系统识别的薄弱地方。
这次从v14.3版本升级到v14.3.7版本,中间经历了多次小幅度调整,但是依旧没能妥善应对火车通行的铁路道口场景,难免会让人怀疑这次版本优化的实际效果。
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单次险情或许还能被当成偶然出现的故障,但是同类问题反复不断出现,就不能简单归类成个别案例,这也是这件事能够快速受到行业关注的核心原因。
同类事故接连出现,铁路道口已成长期风险场景
这次惊险的事件并不是独立个案,铁路道口一直都是特斯拉FSD系统频繁出现识别失误的场景。
今年3月,美国加利福尼亚州西科维纳市,一台开启FSD功能的特斯拉车辆,直接撞穿了已经落下的铁路道口栏杆,车辆在撞击之前完全没有做出刹车动作。
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从我个人的理解出发,接连不断发生的同类事故,说明这并不是单次算法偶然出错,而是这套自动驾驶系统在应对铁路道口这类环境的时候,本身就存在持续性的短板。
时隔一个月,美国得克萨斯州又出现了类似情况,车主的车辆在火车到来前几秒撞断道口栏杆,车主只能主动加速驶过轨道,断裂的栏杆还砸到了车辆的车窗。
更早的2025年,宾夕法尼亚州还有一台开启自动驾驶的特斯拉驶入铁轨,最后直接和火车发生撞击,NBC新闻此前整理相关信息,已经统计到近四十起特斯拉车辆在铁路道口出现自动驾驶失效的案例。
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这么多同类事件集中发生在同一个场景,也不由得让人思考,这类隐患能不能依靠后续的软件更新彻底解决。
监管机构深度介入调查,海量车辆面临评估
大量失效案例不断积累之后,对应的监管机构已经正式介入这件事,2025年10月,美国国家公路交通安全管理局收到多份事故上报信息,正式启动针对FSD系统的调查,调查范围包含车辆闯红灯、驶入对向车道等多种异常行为。
以我的眼光去审视,一项自动驾驶功能,如果持续在特定场景暴露出安全漏洞,针对大范围车辆开展调查就很有必要,但是调查能不能推动车企从根源修复道口识别的缺陷,目前还没有明确的答案。
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如今这项调查覆盖的车辆规模扩大到大约290万台搭载FSD的特斯拉车型,距离要求车企实施召回已经很近。
还有议员专门提出,希望监管方向重点核查铁路道口相关的安全隐患,认为这类问题会带来不容忽视的安全风险。
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虽然调查还没有公布最终的结论,但是持续发酵的安全争议,已经给这套自动驾驶系统的日常使用增添了不少不确定性。
自动驾驶不能完全依赖,特殊路况仍需人为把控
不少车主在使用自动驾驶功能的时候,容易放松自身的注意力,默认系统可以应对路上所有的突发状况,接连出现的道口险情也给所有使用者敲响了警钟。
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我个人更偏向于认为,现阶段的自动驾驶,还达不到完全脱离人工接管的成熟水平,毕竟在日常平直的道路上,系统或许能够稳定运行,但是遇到铁路道口这类特殊的交通环境,系统很容易出现判断偏差。
说到底,软件的迭代升级需要漫长的过程,在技术完全成熟之前,驾驶员随时做好接管车辆的准备,才是规避行车风险最稳妥的方式。
后续特斯拉会不会针对铁路道口场景专门优化算法,监管调查又会得出怎样的结论,也值得大家持续留意相关的进展。
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