弗吉尼亚交通研究委员会的诺亚古道尔表示, 特斯拉 对其 自动驾驶 仪安全性的研究存在缺陷。他证明了特斯拉将原始自动驾驶碰撞数据与涉及人类 驾驶员 的平均碰撞数据进行了比较。这种比较具有误导性,因为它没有考虑很多因素。

古道尔分析了特斯拉从 2018 年 7 月到 2021 年 3 月的碰撞报告,并比较了特斯拉 Autopilot 碰撞与人为驾驶碰撞的数量,同时考虑了道路类型、碰撞严重程度甚至驾驶员年龄等因素。

他发现,使用自动驾驶仪行驶的距离中有 93% 是高速公路,而高速公路仅占人类驾驶员行驶总距离的 28%。高速公路上的 汽车 发生事故的频率降低了 2.01 倍。古道尔计算出高速公路上每英里的事故减少了大约 40%,这可以解释自动驾驶事故和普通司机之间的差异。

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“道路类型之间的差异解释了使用自动驾驶仪的车辆相对较少的事故数量。还值得考虑使用驾驶员辅助系统的情况。例如,某些系统不能在雨雪天气使用,这会使数据偏向于晴朗的天气,因此总体上会降低事故频率。

关注该研究的 YCombinator 用户还指出,特斯拉汽车往往比美国的平均车队更新得多。因此,它们配备了更多的安全功能、更好的维护等。如果仅将特斯拉与同年龄和同级别的汽车(如 奥迪 宝马 或梅赛德斯)进行比较,他们的统计数据会逊色很多。