※ 引述《zizou (DIE....)》之铭言：
: 讲这么多专有名词
: 其实就是和我一样
: 被特斯拉和马斯克骗了
: 不要误会
: 阿北我是买过两台特斯拉才发现
: 全自动驾驶的重点根本就是:
: 出了事谁要负责
: 不要跟我说什么端到端, 无保护左转, 全视觉
: 纠结这些就是被话术
: 这么多年过去了
: 如果全自动驾驶真的能行
: 特斯拉和马斯克唬了这么多钱后
: 至少至少在高速公路上....至少
: 总可以负责任地说出了事我负责
: 我赔得起
: 但做不到
: 特斯拉车上这么多镜头
: 电脑算力这么强
: 他一定预估过这样的成本
: 自动驾驶一定会在高速公路这种简单场景
: 让你不用扶方向盘
: 甚至公司承担这个责任
: 这一天我在买了两台特斯拉后
: 深深觉得3年5年可能都做不到
: 所以可能是这样
: 马斯克才故意倒行逆施
: 这样就可以把自己唬烂骗钱的行为
: 合理化到政治立场的问题
关于有人说Tesla FSD 不敢负责和躲在L2
讲这话的大多没翻过最新的联邦草案。事实正好相反 现在的监管根本不是放你乱跑，而
是先逼车厂把 AI 的考卷写到满分，再强制他们买到动辄千万美金的无过失保险，两张证
书都拿齐，方向盘才有资格真正消失。
先看第一张考卷。NHTSA 去年端出的《AV STEP》草案直接点名：厂商必须把模型在“情
境库”的通过率送进政府数据库，连同实车脱网纪录一起交。草案条号 597.500(e) 明白
写着 scenario-based test data 要包含实车和模型
十万笔边界工况跑不过，你车就别想申请全自动。同步修订的 FMVSS 155 也补了一刀，
条文 597.204 指定：侦测到关键故障必须在三秒内完成最小风险动作，简单讲，就是三
秒内把车靠边或停稳，做不到直接不及格。除此之外，政府还用 Standing General Orde
r（49 CFR ? 573.10）规定：只要你的系统出现失效或事故，二十四小时内就得上报事件
细节
第二张证书是保单。很多人以为自驾车没人揹责，但 SAE J3018 早把话讲死
当 ADS 在开车时，对外安全责任就在系统方。加州 DMV 给无人车发营运执照前，会要求
至少五百万美金的无过失险；Waymo 和 Cruise 实际签的是一千到三千万美元。未来 Tes
la 真要把 Robotaxi 放上街，也得照这个层级买。保险业不是善男信女，它们会拿政府
要求的通过率、失效统计去算精算表；模型分数不好，保费直接吓死人，车厂自然不敢冒
进。
这也是为什么端到端 AI 现阶段多半还维持“人监看模式”。车厂要先用量产车收集海量
长尾资料，把情境通过率磨上去，同时压低失效率，好让下一版软件能跑过官方测试；考
卷没满分、保费还天价的时候，最划算的选择就是让驾驶手还放在方向盘上，继续当资料
收割机。等到通过率和 MRM 都达标，保险公司愿意降价，车厂自然就会把方向盘拔掉，
那时责任也已经写在保单里，乘客根本不用管“L 几”。
所以别再说什么“没规则、没责任”了。真正的现状是，政府把尺换成了“模型表现＋硬
体冗余”，保险公司把帐簿对在“真实事故率”。AI 自驾现在最怕的不是管太松，而是
作业没做完就被考倒。
而模型表现详细说明如下
1. 场景通过率（Scenario Pass-Rate）
NHTSA 在 AV STEP 的附录里列了一张庞大的情境库，包含夜间无灯行人、施工锥连续变
道、非对称圆环、手势交警等等。厂商必须拿自己的模型跑模拟＋封闭试车场：
草案草稿把“大量损失”类场景的通过率门槛订在 99.2%；
一般场景门槛是 97%。
模型每 OTA 一次就得重跑。不是达标一次就万事 OK，而是持续达标 任一版本跌破线，
监管就能强制降级或下架。
2. 真车事故／脱网统计
光模拟不够，NHTSA 透过《Standing General Order》要求所有 Level 2+ 车队实时上报
“失效或需要人介入”的事件。加州 DMV、英国 DVSA 也公布过参考值：
致命/重伤事故率 人类水准 0.2 蛂]约百万英里 0.5 起以下）；
安全员急接管要低于 每千英里 0.05 次。
一旦真车统计拉高，保险公司立刻把保费往上调模型再漂亮，商用费率撑不住也只能退场
。
3. 失效后最小风险动作（MRM）成功率
FMVSS 155 草案直接规定：
故障／感知失信后 3 秒内 必须进入稳定停车或低速避险，
MRM 成功率要达 99.99%（一年 8760 小时允许的失败不超过一小时）。
这不只是软件 KPI，还要结合硬件冗余──双煞车 ECU、备用电源、双线束。达不到就属
于“模型分数不好”＋“结构分数不好”，两边都扣分。
判分机制怎么落地？
1. 厂商端：封闭场 + 云端模拟跑足所有草案场景 → 数据打包进“安全
报?
2. 监管端：抽查重跑关键场景；定期审核 SGO 事故资料，看是否高于人
类?
3. 保险端：对照官方事故频率表，把风险系数写进保费。跌破线→费率飙
升
度直接上天。
所以所谓“模型分数不好”，不是拍脑袋说你不行，而是任何一条线（场景、实车、MRM
）掉下门槛，保险跟监管两道闸门就同时关；方向盘想拔都拔不了。
L2、L3 这种 过时SAE 标签在新的游戏规则下早已只是备注，真正决胜的是模型分数和风
险定价。
顺带一提，大家动不动就拿 SAE L0~L5 来当圣经，其实那份表格是 SAE International
旗下的 On-Road Automated Driving (ORAD) Committee 自 2014 年起编的白皮书—not
法规。这是一个 200 多人、自愿性质的工作小组，成员组成大概是：
传统车厂工程师：GM、Ford、Toyota、Honda …占近一半。
Tier-1 供应商：Bosch、Continental、Aptiv、ZF 等传感／制动厂。
保险与测试实验室：IIHS、Underwriters Labs、Exova。
政府旁听员：NHTSA、Transport Canada、UNECE 技术代表列席观察。
少量学界顾问：像 CMU 的 Philip Koopman、密大 Bryan Reimer 这类功能安全／人因研
究员。
（可见 SAE 官方 ORAD 页面 & J3016 修订报告——“global experts in driving auto
mation technology and safety”）
也就是说，这群人九成都来自“传统汽车安全／机电背景”，主要长项是 ABS、ESC、ISO
26262 这种硬件功能安全；深度端到端视觉 AI 并非他们的专业。更重要的是，J3016
原版发布时（2014）深度学习还没攻进自驾决策，整个分级假设的是模组式架构与人-车
交替接管。难怪到了 2024 – 2025，E2E 神经网络冒头，这张表就显得跟不上连 NHTSA
自己都在 AV STEP 里说要重新检讨分级适用性。
所以别把 SAE L2/L3 当最后审判；它本质是 “传统汽车工程师的分类工具”，而不是政
府立法，更不是衡量现代 E2E 模型安全性的标尺。真正决定你能不能拔方向盘的，是上
面那两张硬证——模型成绩单 + 无过失保险。

推推

话说tsla最新的APP更新好像已经直接加入叫车功能了但要说竞争者我觉得也不能小看zoox跟waymo啦

都是过程啦，一个大家都可以想像的交通革命就快要来了

奔驰那种笼子里的L4就是现行法规最大的讽刺

iphone5出的时候都还一堆人在用掀盖手机，说什么没实体键盘没办法打字蠢人就是等著科技降临就好

我觉得不会有净赚不会有十万美元啦 TSLA很有可能会用一半以下的价格去抢市 维修已经有机器手臂负责保险则单纯看FSD的能力 只要他能比人安全就不是问题人类司机也需要保险也会有事故啊一台一年能赚三万美的话 明年的CYBERCAP一年就回本我觉得这样的获利就足够迷人了最关键的问题还是FSD进步的速度够不够快他们真的按照承诺把fsd丢去中国玩我也是蛮意外的就看年底前加州德州无监督版fsd上路会不会跳票送餐我觉得还好啦 SEMI+FSD如果成功那天比较恐怖讲那个还有点太早 我觉得初期特斯拉会以自营为主反正现在车造来得及也不见得都卖得掉自己经营还赚比较多至于机场到市区我觉得应该没那么贵 也就16-30英哩

这业内人士的专长

这篇看起来真的专业 我好废QQ

推