整理 | 郑丽媛出品 | CSDNIDCSDNnews要是一家航空公司的飞行员告诉你“我自己不会坐这架飞机”你大概很难继续对它保持信心。可如今类似的情况正在特斯拉身上发生。近日路透社发布了一项长达数月的深度调查将镜头对准了一个鲜少被外界关注的群体——负责训练特斯拉自动驾驶系统 FSD的数据标注员。这些人每天的工作就是观看海量真实道路视频找出 FSD 犯下的错误并将问题反馈给工程团队用于训练下一代模型。某种程度上他们是距离特斯拉自动驾驶真实能力最近的人。可调查结果却令人意外在接受采访的 9 名前数据标注员中有 7 人明确表示自己不会乘坐开启 FSD 的特斯拉其中一人甚至直言“就算你给我钱我也不会坐特斯拉 Robotaxi。”每天看数千段视频的人为什么不信任 FSD过去几年特斯拉一直在向外界描绘一个宏大的未来通过纯视觉方案和 AI 神经网络让每一辆特斯拉都能升级为自动驾驶汽车最终形成覆盖全球的 Robotaxi 网络。在马斯克的叙事里这一天似乎总是“快到了”。但在美国的一处办公室里数百名数据标注员每天看到的却是另一番景象。他们需要审核来自全球特斯拉车辆上传的视频素材对道路、车辆、行人、交通标志以及驾驶行为进行标注。这些数据随后会被送入训练系统帮助 FSD 学习如何避免犯错。根据多名前员工描述他们经常在视频中看到FSD 未能及时避让救护车、消防车等紧急车辆对校车停车上下学生场景识别错误误入施工区域高速驶向障碍物在匝道、路口等场景出现危险决策对动物识别失败直接撞上猫狗长时间超速行驶与儿童擦肩而过的险情。不少前员工都告诉路透社“我们都见过它失败。”要知道这些员工并不是通过媒体报道了解 FSD而是每天都在观看最原始的运行数据。可显然他们对于系统能力的判断与普通消费者看到的宣传视频存在巨大落差。CSDN 6 月宠粉福利开发者“神装”补给站200 小时 GPU 算力免费领瑞幸咖啡/肯德基早餐/下午茶等能量套餐任选其一入群还可每月定期抽取旗舰显卡、AI PC 等极客神装领取地址https://s.csdn.cn/4nPsOp限速 40 跑到 96最常见问题是超速调查中最引发关注的内容之一是特斯拉内部一个被员工称为“Trauma Team创伤小组”的团队。据前员工透露该团队主要负责处理涉及行人的高风险视频片段。他们拥有特殊权限可以查看那些最严重、最敏感的自动驾驶险情包括FSD 未能识别人行横道上的行人系统继续前进驾驶员最后一秒强制接管差点撞上儿童与路人发生近距离擦碰等。这些视频通常被严格限制访问权限但偶尔还是会流转到其他团队。正是这些内容让不少参与训练系统的员工对 FSD 的真实安全水平产生了怀疑。而相比外界关注的极端事故多名前员工还表示其实他们最经常看到的问题是超速。至少五名受访标注员表示FSD 在实际运行中频繁超过道路限速。尤其在特斯拉推出激进驾驶风格模式的“Mad Max”之后一些车辆经常超速32-48 公里/小时。甚至还有人看到车辆在限速约 40 公里/小时的路上开到 96 公里/小时。但受访者普遍认为这一问题在内部并未得到足够重视。相比超速工程团队更关注一些所谓的“边缘案例”Edge Cases例如特殊光照条件、极端天气或罕见道路结构。相比之下超速明明是一个几乎每天、每条路都会出现的问题团队却不去解决这让许多标注员感到困惑。“比人类安全 10 倍”到底是怎么来的除了员工证词外路透社调查的另一大重点是特斯拉长期宣传的安全数据。去年 Robotaxi 项目启动后特斯拉 CFO Vaibhav Taneja 公开表示“开启 FSD 的车辆比普通人类驾驶安全 10 倍。”随后特斯拉董事长 Robyn Denholm 和马斯克本人也反复引用这一说法。在股东大会上马斯克甚至表示“我们几乎已经可以让人边发短信边开车了。”不过直到今天特斯拉官网依然明确写着当前 FSD 功能需要驾驶员持续监督不会让车辆变成自动驾驶汽车。那么这个“10 倍更安全”究竟从何而来答案可能没有宣传中那么有说服力。路透社邀请了 11 名交通安全研究人员对特斯拉的统计方法进行审核其中有 10 人认为这套方法更接近市场营销而非严谨的安全研究。调查发现特斯拉在事故统计上采用了一种容易产生误导的比较方式在计算自身事故率时特斯拉只统计那些触发安全气囊弹出的严重事故而在与美国政府数据进行比较时使用的却是包含大量轻微事故的数据集其中不仅有严重碰撞还包括轻微剐蹭、小型追尾等。也就是说特斯拉把最严重的事故拿出来统计却与包含各种等级事故的数据进行对比。美国密歇根大学交通研究所研究员 Marco Benedetti 重新计算后发现如果按照统一标准比较FSD 和 Autopilot 车辆的事故率优势大约只有 3 倍左右而非宣传中的 10 倍。甚至他认为这个结果无法证明 FSD 真的比人类安全 3 倍因为统计方法本身还存在更多问题。另一个重要问题来自车辆年龄。数据显示特斯拉车辆平均车龄约为 4.1 年而美国车辆平均车龄约为 12.8 年。可过去十余年间整个汽车行业已经普及了大量主动安全配置自动紧急制动、盲区监测、车道保持辅助、前碰撞预警。因此即使关闭 FSD一辆新款特斯拉本来也会比一辆十几年前的老车更安全。对此卡内基梅隆大学自动驾驶安全专家 Phil Koopman 给出了一个形象的评价“这就像在说我的喷气式飞机比你的二战轰炸机飞得更快。所以呢这能说明什么”Robotaxi 背后的“人工”智能在公众印象里特斯拉一直强调自己走的是与 Waymo 完全不同的路线。Waymo 依赖激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图而特斯拉则坚持纯视觉方案、AI 实时决策、不依赖地图。过去马斯克曾多次批评 Waymo 的高精地图方案过于昂贵、难以扩展。可路透社采访发现在多场 Robotaxi 演示活动背后特斯拉同样进行了大量人工准备工作。例如2024 年 Cybercab 发布会前数周员工每天从傍晚工作到凌晨对活动路线进行反复采集。他们手工标注路缘石、车道线、转弯点、固定障碍物等累计投入了数百小时训练系统。奥斯汀 Robotaxi 项目同样如此。在正式上线前团队提前数月拍摄测试区域的视频并建立详细标注数据库。目的就是让系统能够熟悉红绿灯位置、路牌信息、上下客区域、特殊路况等。一名前员工对此评价“这更像是在训练车辆适应一个特定区域离真正的通用自动驾驶还差得远呢。”从“很快实现”到十年未兑现事实上自动驾驶已成为马斯克持续近十年的核心承诺。自 2016 年以来他几乎每年都会预告一年内实现完全自动驾驶Robotaxi 即将上线特斯拉很快不再需要驾驶员。但这些时间表无一兑现。截至目前特斯拉在奥斯汀运营的 Robotaxi 数量仍只有约 50 辆运行区域受到严格限制部分车辆依然配备安全监督人员。而且与 Waymo 已在多个美国城市提供无人驾驶服务不同特斯拉目前仍主要处于有限区域试运营阶段。这也解释了为什么许多业内专家认为FSD 是当前最强大的辅助驾驶系统之一但距离真正意义上的大规模无人驾驶还有相当长的一段路要走。最后当被问及是否相信马斯克关于自动驾驶即将成熟的说法时一位受访工程师只给出一句话“Definitely dont trust Elon on this.在这件事上千万别相信马斯克。”或许这也是整个调查中最具冲击力的一句话。因为说这句话的人不是竞争对手不是媒体也不是监管机构而是那些曾经亲手训练过特斯拉自动驾驶系统的人。参考链接https://www.reuters.com/investigations/why-teslas-ai-trainers-dont-trust-its-self-driving-tech-or-its-safety-stats-2026-05-28/https://thenextweb.com/news/tesla-insiders-dont-trust-fsd-self-driving-reuters
“给钱都不坐！”训练特斯拉FSD的人曝内幕：9人受访7人拒乘，“千万别信马斯克”
整理 | 郑丽媛出品 | CSDNIDCSDNnews要是一家航空公司的飞行员告诉你“我自己不会坐这架飞机”你大概很难继续对它保持信心。可如今类似的情况正在特斯拉身上发生。近日路透社发布了一项长达数月的深度调查将镜头对准了一个鲜少被外界关注的群体——负责训练特斯拉自动驾驶系统 FSD的数据标注员。这些人每天的工作就是观看海量真实道路视频找出 FSD 犯下的错误并将问题反馈给工程团队用于训练下一代模型。某种程度上他们是距离特斯拉自动驾驶真实能力最近的人。可调查结果却令人意外在接受采访的 9 名前数据标注员中有 7 人明确表示自己不会乘坐开启 FSD 的特斯拉其中一人甚至直言“就算你给我钱我也不会坐特斯拉 Robotaxi。”每天看数千段视频的人为什么不信任 FSD过去几年特斯拉一直在向外界描绘一个宏大的未来通过纯视觉方案和 AI 神经网络让每一辆特斯拉都能升级为自动驾驶汽车最终形成覆盖全球的 Robotaxi 网络。在马斯克的叙事里这一天似乎总是“快到了”。但在美国的一处办公室里数百名数据标注员每天看到的却是另一番景象。他们需要审核来自全球特斯拉车辆上传的视频素材对道路、车辆、行人、交通标志以及驾驶行为进行标注。这些数据随后会被送入训练系统帮助 FSD 学习如何避免犯错。根据多名前员工描述他们经常在视频中看到FSD 未能及时避让救护车、消防车等紧急车辆对校车停车上下学生场景识别错误误入施工区域高速驶向障碍物在匝道、路口等场景出现危险决策对动物识别失败直接撞上猫狗长时间超速行驶与儿童擦肩而过的险情。不少前员工都告诉路透社“我们都见过它失败。”要知道这些员工并不是通过媒体报道了解 FSD而是每天都在观看最原始的运行数据。可显然他们对于系统能力的判断与普通消费者看到的宣传视频存在巨大落差。CSDN 6 月宠粉福利开发者“神装”补给站200 小时 GPU 算力免费领瑞幸咖啡/肯德基早餐/下午茶等能量套餐任选其一入群还可每月定期抽取旗舰显卡、AI PC 等极客神装领取地址https://s.csdn.cn/4nPsOp限速 40 跑到 96最常见问题是超速调查中最引发关注的内容之一是特斯拉内部一个被员工称为“Trauma Team创伤小组”的团队。据前员工透露该团队主要负责处理涉及行人的高风险视频片段。他们拥有特殊权限可以查看那些最严重、最敏感的自动驾驶险情包括FSD 未能识别人行横道上的行人系统继续前进驾驶员最后一秒强制接管差点撞上儿童与路人发生近距离擦碰等。这些视频通常被严格限制访问权限但偶尔还是会流转到其他团队。正是这些内容让不少参与训练系统的员工对 FSD 的真实安全水平产生了怀疑。而相比外界关注的极端事故多名前员工还表示其实他们最经常看到的问题是超速。至少五名受访标注员表示FSD 在实际运行中频繁超过道路限速。尤其在特斯拉推出激进驾驶风格模式的“Mad Max”之后一些车辆经常超速32-48 公里/小时。甚至还有人看到车辆在限速约 40 公里/小时的路上开到 96 公里/小时。但受访者普遍认为这一问题在内部并未得到足够重视。相比超速工程团队更关注一些所谓的“边缘案例”Edge Cases例如特殊光照条件、极端天气或罕见道路结构。相比之下超速明明是一个几乎每天、每条路都会出现的问题团队却不去解决这让许多标注员感到困惑。“比人类安全 10 倍”到底是怎么来的除了员工证词外路透社调查的另一大重点是特斯拉长期宣传的安全数据。去年 Robotaxi 项目启动后特斯拉 CFO Vaibhav Taneja 公开表示“开启 FSD 的车辆比普通人类驾驶安全 10 倍。”随后特斯拉董事长 Robyn Denholm 和马斯克本人也反复引用这一说法。在股东大会上马斯克甚至表示“我们几乎已经可以让人边发短信边开车了。”不过直到今天特斯拉官网依然明确写着当前 FSD 功能需要驾驶员持续监督不会让车辆变成自动驾驶汽车。那么这个“10 倍更安全”究竟从何而来答案可能没有宣传中那么有说服力。路透社邀请了 11 名交通安全研究人员对特斯拉的统计方法进行审核其中有 10 人认为这套方法更接近市场营销而非严谨的安全研究。调查发现特斯拉在事故统计上采用了一种容易产生误导的比较方式在计算自身事故率时特斯拉只统计那些触发安全气囊弹出的严重事故而在与美国政府数据进行比较时使用的却是包含大量轻微事故的数据集其中不仅有严重碰撞还包括轻微剐蹭、小型追尾等。也就是说特斯拉把最严重的事故拿出来统计却与包含各种等级事故的数据进行对比。美国密歇根大学交通研究所研究员 Marco Benedetti 重新计算后发现如果按照统一标准比较FSD 和 Autopilot 车辆的事故率优势大约只有 3 倍左右而非宣传中的 10 倍。甚至他认为这个结果无法证明 FSD 真的比人类安全 3 倍因为统计方法本身还存在更多问题。另一个重要问题来自车辆年龄。数据显示特斯拉车辆平均车龄约为 4.1 年而美国车辆平均车龄约为 12.8 年。可过去十余年间整个汽车行业已经普及了大量主动安全配置自动紧急制动、盲区监测、车道保持辅助、前碰撞预警。因此即使关闭 FSD一辆新款特斯拉本来也会比一辆十几年前的老车更安全。对此卡内基梅隆大学自动驾驶安全专家 Phil Koopman 给出了一个形象的评价“这就像在说我的喷气式飞机比你的二战轰炸机飞得更快。所以呢这能说明什么”Robotaxi 背后的“人工”智能在公众印象里特斯拉一直强调自己走的是与 Waymo 完全不同的路线。Waymo 依赖激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图而特斯拉则坚持纯视觉方案、AI 实时决策、不依赖地图。过去马斯克曾多次批评 Waymo 的高精地图方案过于昂贵、难以扩展。可路透社采访发现在多场 Robotaxi 演示活动背后特斯拉同样进行了大量人工准备工作。例如2024 年 Cybercab 发布会前数周员工每天从傍晚工作到凌晨对活动路线进行反复采集。他们手工标注路缘石、车道线、转弯点、固定障碍物等累计投入了数百小时训练系统。奥斯汀 Robotaxi 项目同样如此。在正式上线前团队提前数月拍摄测试区域的视频并建立详细标注数据库。目的就是让系统能够熟悉红绿灯位置、路牌信息、上下客区域、特殊路况等。一名前员工对此评价“这更像是在训练车辆适应一个特定区域离真正的通用自动驾驶还差得远呢。”从“很快实现”到十年未兑现事实上自动驾驶已成为马斯克持续近十年的核心承诺。自 2016 年以来他几乎每年都会预告一年内实现完全自动驾驶Robotaxi 即将上线特斯拉很快不再需要驾驶员。但这些时间表无一兑现。截至目前特斯拉在奥斯汀运营的 Robotaxi 数量仍只有约 50 辆运行区域受到严格限制部分车辆依然配备安全监督人员。而且与 Waymo 已在多个美国城市提供无人驾驶服务不同特斯拉目前仍主要处于有限区域试运营阶段。这也解释了为什么许多业内专家认为FSD 是当前最强大的辅助驾驶系统之一但距离真正意义上的大规模无人驾驶还有相当长的一段路要走。最后当被问及是否相信马斯克关于自动驾驶即将成熟的说法时一位受访工程师只给出一句话“Definitely dont trust Elon on this.在这件事上千万别相信马斯克。”或许这也是整个调查中最具冲击力的一句话。因为说这句话的人不是竞争对手不是媒体也不是监管机构而是那些曾经亲手训练过特斯拉自动驾驶系统的人。参考链接https://www.reuters.com/investigations/why-teslas-ai-trainers-dont-trust-its-self-driving-tech-or-its-safety-stats-2026-05-28/https://thenextweb.com/news/tesla-insiders-dont-trust-fsd-self-driving-reuters
