智能辅助驾驶车辆安全报告

统计方法

特斯拉依据美国《联邦法规》第 49 卷第 563.5 节记录碰撞事件，该条款将碰撞事件定义为：导致任何不可逆式可展开约束装置启动的碰撞或物理事件，或在 150 毫秒内发生速度变化 (Delta-V) 达到或超过 8 公里/小时的触发阈值。Delta-V 值衡量碰撞中车辆速度变化幅度，在碰撞分析中广泛用于量化冲击强度。Delta-V 值越高表明作用于车辆及乘员的力越大，因此成为区分各类碰撞冲击强度的可靠指标。

据美国《联邦法规》第49卷第563.5条，特斯拉将碰撞分为两类：

安全气囊展开的碰撞通常为高强度碰撞，车辆安全气囊或其他不可逆约束装置已展开。特斯拉在车辆安全报告中将此类碰撞称为“严重碰撞”。

安全气囊没有展开的碰撞通常为低强度碰撞（150 毫秒内 Delta-V ≥ 8 公里/小时），此时，安全气囊及其他不可逆约束装置均未展开。特斯拉在车辆安全报告中将此类碰撞称为“轻微碰撞”。
如果在碰撞事件发生前 5 秒内的任意时刻智能辅助驾驶处于激活状态，特斯拉在计算车辆安全报告的碰撞率时，会将该碰撞视为智能辅助驾驶激活状态下发生的碰撞。这种计方法考虑了驾驶员识别潜在危险并手动接管车辆所需的时间。该计算方法确保我们报告的智能辅助驾驶碰撞率不仅包含系统主动控制车辆时发生的碰撞，也包含驾驶员在碰撞前主动退出系统或系统在碰撞前短时间内自行中止的情形。
特斯拉在碰撞报告中不判定责任归属，因为责任认定具有主观性和复杂性，通常需要对具体情况、驾驶员的意图和适用的交通法规进行详细调查。通过报告所有碰撞事件（不考虑肇事方或驾驶员、车辆、环境、系统错误使用等肇事因素），特斯拉提供了一套一致且客观的衡量标准，能够对不同驾驶模式和条件下的安全表现进行有意义的比较。
特斯拉通过车辆系统收集到智能辅助驾驶碰撞率，并将其与其他 Tesla 车辆对比，对象包括配备主动安全功能的手动驾驶 Tesla 车辆，也包括未配备该功能的手动驾驶车辆。所有 2014 年后生产的 Tesla 车辆均标配主动安全功能，包括自动紧急制动、前撞预警、车道偏离预警及其他碰撞防避系统。特斯拉的数据表明，配备主动安全功能的 Tesla 车辆每发生一起碰撞事故的行驶里程显著高于未配备这些功能的 Tesla 车辆。

特斯拉未配备主动安全功能的车型（即 2014 年前生产的 Tesla 车辆）最能代表美国普通车辆的安全水平。这是因为美国车辆的平均使用年限约为 12 年，早于主动安全系统和高级驾驶辅助系统普及时期。虽然这些车辆已不再销售，但它们每年累计行驶里程仍达数亿英里。
Tesla 车队由全球数百万辆车组成，能够产生海量的真实驾驶数据。车辆安全报告综合呈现了匿名车辆数据，包括行驶里程、道路分类及控制类型，同时涵盖关键安全事件数据（即车辆遭遇严重或轻微碰撞时接收的与车辆识别码相关的数据，具体定义见上文）。关于数据规模，例如仅在 2025 年第三季度，特斯拉就从全球范围（不包括中国大陆）的车队中接收了 25 亿个数据包。

在车辆安全报告中分析和汇总的车辆远程数据包有两种不同的处理方式：

在换挡至停车档时：车辆会向特斯拉服务器传输包含匿名里程信息的数据包，该信息源自当前行程（或驾驶循环）。这些数据使特斯拉能够掌握每种车型在不同控制模式及道路分类条件下的行驶里程。

在检测到严重或轻微碰撞时：系统将向特斯拉服务器发送关联车辆识别码（VIN）的数据包。若数据上传失败，行程与碰撞信息将保留在车辆本地存储中，待网络连接恢复后重新尝试上传。

某些变量（包括但不限于蜂窝网络连接或车辆通信系统损坏）可能影响特斯拉捕捉特定事件的能力。需要强调的是，这些变量在车辆安全报告中分析的所有特斯拉控制类型中均适用，从而确保了启用智能辅助驾驶与手动驾驶间安全指标比较的有效性。
特斯拉根据道路特征（包括地图数据路径类别，车道数量和受控通行设施）将道路划分为受控道路与非受控道路。尽管我们的分类准确度较高，但与美国平均值相比，基于定位、地图依赖性及定义差异，里程和碰撞数据可能存在细微偏差。
与配备或未配备主动安全功能的手动驾驶 Tesla 车辆相比，启用智能辅助驾驶的车辆的安全优势显而易见。这是最直接且具有统计学有效性的对比方案，因为测试是在同一车队中进行，且使用相同的数据来源。

此外，Tesla 车辆与众多非 Tesla 车辆共享道路。因此，审慎评估智能辅助驾驶的安全性与美国道路整体安全水平具有重要意义。可量化的评估方法是利用美国政府发布的数据（这是最可靠的来源）来估算美国地区的碰撞率。为确定美国基准平均值，特斯拉采用美国政府数据（详见下文说明）估算了总行驶里程（分子）和碰撞事故涉及车辆总数（分母）。

美国政府发布了若干数据来源供参考。对于总行驶里程（分子），研究中常用的数据源是联邦公路管理局（FHWA）的车辆行驶里程（VMT）年度报告（最新发布的是 2023 日历年数据）。对于碰撞事故涉及的车辆总量（分母），特斯拉参考了三个抽样与报告系统：美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的碰撞报告抽样系统（CRSS），该系统记录全美警方报告的事故发生率；其次是 NHTSA 的碰撞调查抽样系统（CISS），该系统抽样记录警方报告中至少有一辆乘用车被拖离事故现场的碰撞事件；第三是 NHTSA 的死亡事件分析报告系统（FARS），该系统统计美国全国范围内的死亡事件。在这些采样与报告系统中，CISS 所涉及的碰撞严重程度与特斯拉追踪严重碰撞的方式最为契合，因为 CISS 记录的是至少有一辆乘用车被拖离现场的碰撞事件，且不受伤亡结果限制。相比之下，CRSS 主要记录安全气囊及其他约束装置可能未触发的事故（例如 2023 年 CRSS 中约 71.7% 的碰撞仅造成财产损失，而安全装置触发事件通常与更严重的碰撞强度及更高伤亡风险相关）。而 FARS 系统则专注于致命碰撞，主要记录最高严重程度的安全气囊展开事故，以及涉及特定物体的未展开或难以检测的事故子集。

基于上述所有考量，为计算严重碰撞事故的“美国平均值”估算值，特斯拉将联邦公路管理局（FHWA）的车辆行驶里程（来自所有报告车辆）除以 CISS 报告中涉及事故的车辆总数估算值（详见 CISS 报告表 2 中的总值）。

CISS 和 FHWA 数据库中缺乏可与特斯拉数据直接比对的受控道路（Highway）与非受控道路（Non-Highway）分类数据。因此，为估算受控道路（Highway）与非受控道路（Non-Highway）“美国平均”碰撞率分类的基准值，特斯拉计算了其手动驾驶车队中受控道路（Highway）与非受控道路（Non-Highway）行驶场景所占的相对碰撞率比例。随后，特斯拉将这些比例应用于严重碰撞的“美国平均”发生率，从而估算出受控道路（Highway）和非受控道路（Non-Highway）驾驶的“美国平均”碰撞率。特斯拉采用相同方法估算“轻微碰撞”的“美国平均”发生率，依据是特斯拉手动驾驶车队中轻微碰撞与严重碰撞的比例。特斯拉手动驾驶车队能相当准确地反映这些比例，这得益于其规模（美国境内超过 300 万辆）、地理分布（覆盖全美各州）、车主构成（ Model Y 在 2023 至 2024 年间成为美国最畅销的非皮卡车型）以及行驶里程（美国境内年行驶里程超 300 亿英里）。

特斯拉深知任何数据调整都可能引入无意中的噪声和偏差。为确保计算美国平均碰撞率并与特斯拉碰撞率进行比较的方法的准确性与完整性，特斯拉严格限制数据处理与过滤操作，仅在必要时进行最低限度的处理，具体如上所述。即便如此，由于特斯拉数据与美国政府公开数据的采集方式存在差异，该方法仍涉及必要且不可避免的假设。这些假设可能存在以下局限性：报告标准、未报告事故估算（例如 NHTSA 估计 60% 的仅财产损失事故和 32% 的人员受伤事故未向警方报告[ Blincoe 等，2023]）、联邦数据库样本量及车队分布情况。这些限制因素可能导致美国平均值的计算结果高于或低于车辆安全报告所呈现的数值。尽管存在这些局限性，使用智能辅助驾驶在实际驾驶中提升安全性的显著效果却是清晰且无可辩驳的。这一结论在启用智能辅助驾驶的 Tesla 车辆与手动驾驶的车辆的直接对比中尤为明显。美国平均值的估算（即便存在局限性）恰恰进一步印证了这一结论。

FAQ

本网页展示不同时间段的数据。智能辅助驾驶的总行驶里程自2020年起开始呈现，该时间点与该功能的推出时间一致。碰撞率指标将采用报告更新时的最近12个月数据，报告更新频率为每季度一次。
特斯拉每季度更新一次碰撞率指标。该数据将滚动反映过去 12 个月的行驶里程与碰撞事件的汇总，以确保数据能反映近期趋势与进展。
特斯拉的碰撞报告方法依赖于直接从车辆系统收集的自动传输数据。这种方法能够对数百万辆车进行客观的碰撞检测。其他数据（如乘员受伤信息）则通过驾驶员自愿报告获得，且因健康相关隐私法规限制，特斯拉无法获取此类数据。

相反，特斯拉专注于客观且可量化的指标，例如碰撞频率和安全气囊展开率。安全气囊的展开情况可作为碰撞严重程度的可靠替代指标。例如，安全气囊的触发阈值经过精密设计，仅在碰撞强度达到显著增加乘员受伤风险的程度时才会启动。未触发安全气囊的碰撞通常属于低强度碰撞，可能无需气囊介入。这些指标共同构成了具有实际意义且客观的安全评估体系，可对特斯拉全系车型进行统一量化评估。除常规季度更新外，特斯拉承诺持续完善车辆安全报告，增加深度分析、统计数据及报告方法。

查找有关 Tesla 车辆碰撞安全的信息。
美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的《事故报告通用指令》（SGO）要求制造商报告已知的碰撞事件，其中涉及在碰撞发生前30秒内启用自动驾驶系统（ADS）或高级驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，此外还有其他报告标准。然而，该指令并未要求制造商开发远程传输系统以接收涉及 ADAS 或 ADS 系统的碰撞通知。特斯拉采用本车辆安全报告所述的碰撞数据传输系统，以履行联邦报告义务，包括 SGO 报告。

特斯拉在设计车辆时就致力于实现最大程度的网络连接性和功能性。我们通过远程传输技术从车队数据中获取信息，以此指导各类工程决策，包括接收涉及关键安全事件（如严重或轻微碰撞）的警报。相比之下，对于那些车辆网络连接能力较弱的制造商，当其车辆发生碰撞时，除非客户主动告知或提起诉讼，否则制造商通常无法获取车辆数据。

由于 SGO 不合理的报告机制，其结果显示 Tesla 车辆的绝对碰撞数量高于所有制造商的总和；但实际情况是，特斯拉报告的碰撞数量更多，仅仅是因为我们拥有庞大、活跃且完全联网的客户车队。SGO 报告机制的不合理性还体现在报告对与数据标准化的缺失。机制虽要求制造商上报绝对碰撞数量，却未要求其报告在美国道路上行驶的车辆数量及行驶里程。若仅关注绝对碰撞数量，则碰撞事件将随着车辆普及率或使用率上升而增加，但实际事故发生率可能正在下降。
如果 Tesla 车辆已在您所在的国家销售，但尚未开放智能辅助驾驶功能，可能是因为这在您的国家需要获得当地监管机构的明确批准。特斯拉正积极与全球各国政府合作推进监管审批，目前已在美国、加拿大、墨西哥、波多黎各、澳大利亚和新西兰成功推出该功能。虽然无法提供具体国家的确切时间表，但我们正努力持续推进。一旦在某个国家获得批准，符合条件的车辆将会通过 OTA 空中软件更新收到智能辅助驾驶推送。