背景

特斯拉在德州奧斯汀營運的「Robotaxi」無人計程車車隊近期數據顯示，其事故率顯著高於人類駕駛，且在最新的 NHTSA 報告中又新增了五起事故。儘管特斯拉宣稱其自動駕駛系統比人類更安全，但數據分析指出其事故頻率約為一般駕駛的四倍，且特斯拉在事故通報中對細節進行了大量遮蔽，引發了公眾對於透明度與安全性的質疑。

社群觀點

Hacker News 的討論圍繞著數據解讀的有效性以及特斯拉與競爭對手之間的技術路徑差異。部分網友對「四倍於人類事故率」的說法抱持保留態度，認為這類統計存在偏誤。他們指出，報導中提到的多起事故時速僅在 1 到 4 英里之間，這類輕微擦撞在人類駕駛的日常生活中極少會報警或留下紀錄，因此將其與人類的警察報告事故率直接對比可能並不公平。然而，反對意見則認為，頻繁發生低速碰撞本身就證明了系統的不成熟，且其中一起時速 17 英里的撞擊固定物事故顯然無法以「輕微」開脫。

透明度問題是社群最為詬病的焦點。許多留言者指出，Waymo、Zoox 等公司在提交給監管機構的報告中都會提供詳細的事故敘事，讓大眾了解是系統判斷錯誤還是他人的責任；唯獨特斯拉選擇將所有事故描述列為商業機密並進行遮蔽。這種做法讓外界難以判斷安全監控員在事故中是否發揮了作用，也讓特斯拉的安全性主張缺乏可驗證的基礎。有觀點認為，特斯拉這種過度防衛的媒體策略，源於早期與主流媒體及放空者的長期對抗史，但也因此陷入了無法獲得公眾信任的惡性循環。

在技術層面上，討論區展開了關於「純視覺方案」與「多感測器融合」的激辯。不少評論者認為特斯拉堅持不使用光達（LiDAR）是基於商業成本而非技術優選的決定。相比之下，Waymo 雖然在奧斯汀也有事故紀錄，但其行駛里程數遠高於特斯拉，且在減少傷害性事故方面已有實證支持。社群中有一種擔憂認為，特斯拉在技術尚未成熟時就急於推向市場，可能會損害整個自動駕駛產業的聲譽，導致大眾將所有自動駕駛技術誤認為是危險且不可靠的，進而影響真正安全的系統在各州的落地進度。

延伸閱讀

• Fisher's exact test：留言中提到用於分析小樣本數據顯著性的統計方法。
• Tesla 遠端操作員職位描述：網友引用以質疑特斯拉系統是否如宣稱般完全自動化。