人类瓶颈：特斯拉 Robotaxi 远程操作失败案例

全自动驾驶网约车网络的承诺依赖于机器智能与人类监督之间的无缝衔接。然而，最近的数据显示，“人在回路”有时可能是最薄弱的环节。特斯拉最近披露了一系列事件，其旨在实现自动驾驶的 Robotaxi 车队在需要远程人工干预时，最终导致了碰撞。

向美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 提交的新近去密报告为特斯拉在德克萨斯州奥斯汀尚处于起步阶段的 Robotaxi 网络提供了难得的运营困境观察。虽然特斯拉此前将这些描述作为机密商业信息进行了脱敏处理，但最新数据揭示了一种涉及远程操作员（即在自动驾驶系统 (ADS) 遇到问题时接管车辆控制权的远程驾驶员）的低速碰撞模式。

远程操作陷阱

特斯拉已告知立法者，它利用远程操作员在车辆处于“危险位置”时专门进行驾驶，以便公司无需等待急救人员或现场代表即可移动车辆。为了维持安全，特斯拉将这些远程操作限制在时速 10 英里以下。

尽管存在这些限制，数据表明自 2025 年 7 月以来，人类远程操作员已在至少两个案例中导致了碰撞：

• 2025 年 7 月： 在 ADS 难以向前移动后，一名远程操作员接管控制权将车辆移向街道左侧，随后将车开上了路缘并撞上了金属围栏。
• 2026 年 1 月： 当安全监控员请求导航协助时，一名远程操作员接管了一辆停下的车辆并继续直行，导致在约 9 MPH 的速度下与建筑工地路障发生碰撞。

这些事件凸显了自动驾驶汽车 (AV) 部署中的一个关键悖论：旨在营救陷入停滞状态的 AI 的安全机制本身也容易产生人为错误，从而可能在已经复杂的环境中引入新的风险。

低速失败模式

除了远程操作错误外，去密报告还详细记录了自去年以来共计 17 起碰撞。虽然其中许多事件涉及其他车辆撞入特斯拉 Robotaxi——这是 Waymo 等自动驾驶提供商的常见趋势——但特斯拉的车队也在应对环境障碍物方面遇到了困难。

报告指出，特斯拉 Robotaxi 刮蹭了其他车辆的后视镜，并且在一次案例中未能避开冲入街道的狗。此外，一辆车在向停车场进行无保护左转时撞上了金属链条。后者的这个问题反映了行业内一个已知的普遍难题；特斯拉和 Waymo 都曾面临过针对“隐形”或细长障碍物的挑战，例如护柱和链条，这导致了之前的 NHTSA 调查和召回。

规模化挑战与行业背景

特斯拉目前的规模仅为其竞争对手的一小部分。作为对比，行业观察人士指出，Waymo 每周已在促成数十万次的行程。这种规模上的差异可能解释了为什么特斯拉的碰撞数量在绝对值上看起来较低，但失败的性质表明存在显著的安全瓶颈。

Elon Musk 已承认，“确保事情完全安全”是该网络扩张的主要限制因素。对远程操作员和安全监控员在驾驶位上的依赖，表明特斯拉距离真正的无监督自动驾驶系统还很远。

技术与伦理考量

这些碰撞事件的披露引发了关于远程操作基础设施的更广泛辩论。关于远程操作员使用的延迟和界面技术问题仍然存在。正如一位观察人士所指出的，互联网连接的质量和远程工作人员的地理位置都可以显著改变系统的可靠性特征。

此外，允许远程控制的重型机械在公共道路上行驶所带来的伦理影响也引起了关注。批评人士认为，与商业航空的严格标准相比，远程操作缺乏监管，这表明目前的自动驾驶汽车 (AV) 的监管框架可能不足以应对与远程人工干预相关的风险。