人類瓶頸：Tesla Robotaxi 的遠端操作失敗案例

全自動駕駛叫車網絡的承諾，取決於機器智能與人類監督之間的無縫銜接。然而，最近的數據顯示，「人機協作（human in the loop）」有時可能是最薄弱的一環。Tesla 最近披露了一系列事件，其原本旨在實現自動駕駛的 Robotaxi 車隊，卻需要遠端人類干預，而這些干預最終導致了碰撞事故。

向美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）提交的新近未經刪減的報告，為特斯拉在德州奧斯汀（Austin, Texas）尚處起步階段的 Robotaxi 網絡提供了罕見的觀察視角。雖然 Tesla 先前將這些描述列為機密商業資訊而進行了刪減，但最新數據揭示了一種涉及遠端操作員（teleoperators）——即當自動駕駛系統（ADS）遇到問題時接管車輛控制權的遠端駕駛員——的低速碰撞模式。

遠端操作陷阱

Tesla 已告知立法者，其利用遠端操作員在車輛處於「危險位置」時進行引導，使公司能夠在無需等待急救人員或現場代表的情況下移動車輛。為了維持安全，Tesla 將這些遠端操作限制在時速 10 英里以下的低速範圍內。

儘管有這些限制，數據顯示自 2025 年 7 月以來，人類遠端操作員已在至少兩個案例中導致了碰撞：

• 2025 年 7 月： 在 ADS 難以向前移動後，一名遠端操作員接管控制權將車輛移向街道左側，隨後將車開上了路緣石並撞向金屬圍欄。
• 2026 年 1 月： 當安全監控員請求導航協助時，一名遠端操作員接管了一輛停止的車輛並直接前行，導致在時速約 9 英里時與建築工地障礙物發生碰撞。

這些事件凸顯了自動駕駛車輛（AV）部署中的一個關鍵悖論：旨在救援停滯 AI 的安全機制本身卻容易產生人類錯誤，從而在已經複雜的環境中引入了新的風險。

低速失敗模式的規律性

除了遠端操作錯誤外，未經刪減的報告詳細記錄了自去年以來共計 17 起碰撞事故。雖然其中許多事件涉及其他車輛「撞向」Tesla Robotaxi——這是 Waymo 等自動駕駛供應商常見的趨勢——但 Tesla 的車隊也面臨著環境障礙物的挑戰。

報告指出，Tesla Robotaxi 曾刮蹭到其他車輛的後視鏡，並在一次案例中未能避開衝入街道的狗。此外，一輛車在進行進入停車場的無保護左轉時，撞上了金屬鏈條。後者這一問題反映了整個行業內公認的困境；Tesla 和 Waymo 都曾面臨處理「隱形」或細長障礙物（如護柱和鏈條）的挑戰，這曾導致先前的 NHTSA 調查與召回。

規模化挑戰與行業背景

Tesla 目前的規模與其競爭對手相比仍是極小的一部分。作為對比，行業觀察家指出，Waymo 每週已能提供數十萬次的行程，規模差異顯著。這種規模上的差距可能解釋了為什麼 Tesla 的碰撞次數在絕對數值上看起來較低，但失敗的性質表明存在顯著的安全瓶頸。

Elon Musk 曾承認，「確保事情完全安全」是該網絡擴張的主要限制因素。對遠端操作員和駕駛座後方安全監控員的依賴，顯示出 Tesla 仍遠未達到真正的無監督自動駕駛系統。

技術與倫理考量

對於遠端操作基礎設施的技術問題仍然存在，包括遠端操作員使用的延遲與界面。正如一位觀察家所言，網路連接品質與遠端工作人員的地理位置，都可能顯著改變系統的可靠性特徵。

此外，允許遠端控制重型機械在公共道路上行駛所帶來的倫理學問也引起了關注。批評者認為，與商業航空的嚴格標準相比，遠端操作缺乏監督，這顯示出目前自動駕駛車輛（AV）的）的監管框架可能不足以應對與遠端人類干預相關的風險。