IT之家 7 月 14 日新闻，，，特斯拉 Robotaxi、Waymo 和 Zoox 等自动驾驶系统的商业化历程，，，往往不是依据着实际体现来评价，，，而是在公众舆论中接受审阅 。。。。。。而影响公众看法的要害因素，，，就是事故爆发的频率 。。。。。。
每当自动驾驶车辆爆发碰撞事故，，，都会引发公众对这项手艺的质疑 。。。。。。不过，，，从羁系机构披露的车辆运行数据来看，，，真真相形与公众印象并纷歧致，，，特斯拉在清静性方面的体现着实相当突出 。。。。。。
凭证自今年 4 月中旬以来更新的羁系事故纪录，，，美国三大自动驾驶运营商 —— 特斯拉、Waymo 和 Zoox—— 的事故数目泛起了显着差别 。。。。。。这里统计的是造成职员受伤或重大工业损失的严重事故 。。。。。。
需要指出的是，，，这些数据并未凭证车队规；；；蚶奂菩惺焕锍叹傩斜曜蓟，，，因此不可直接用于较量各家公司清静水平 。。。。。。现在，，，Waymo 的运营车辆数目和行驶里程都远高于特斯拉 。。。。。。
IT之家注重到，，，在 4 月 15 日至 6 月 16 日时代，，，特斯拉仅纪录了一起事故 。。。。。。特斯拉唯一纪录在案的事故爆发在美国得州奥斯汀 Robotaxi 运营区域内，，，这起事务恰恰说明晰 Robotaxi 的清静性，，，以及人为驾驶失误所带来的风险 。。。。。。
凭证官方事故报告，，，其时这辆 Robotaxi 正凭证正常蹊径行驶，，，在一个仅允许左转的车道内停车期待，，，严酷遵守交通规则，，，在左转红箭头信号灯前静止期待 。。。。。。
车辆运行数据（Telemetry）显示，，，一辆由人类驾驶的皮卡从后方驶来，，，最初停在 Robotaxi 后方 。。。。。。然而几秒钟后，，，由于驾驶员注重力不集中或误操作，，，这辆皮卡再次向前移动，，，最终追尾了静止中的特斯拉 Robotaxi 。。。。。。
奥斯汀这起事故也反映出，，，实现真正 L4 级自动驾驶面临的一个特殊难题 —— 人类行为的不可展望性 。。。。。。自动驾驶神经网络的设计目的，，，是严酷遵守交通规则 。。。。。。它们不会越过阻止线，，，不会为了抢灯而缓慢向前“探头”，，，更不会由于分心而犯错 。。。。。。
当一辆严酷遵守规则的自动驾驶车辆，，，与一名注重力不集中的人类驾驶员同时泛起在蹊径上时，，，真正导致事故爆发的，，，往往正是人为因素 。。。。。。
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