特斯拉FSD惊现铁路道口识别漏洞，美监管机构启动专项安全调查

今年6月，北得克萨斯州居民伊塔洛・弗里戈利在试用特斯拉FSD系统时遭遇惊险一幕。当时车辆接近正在降下栏杆、警示灯闪烁的铁路道口，一列火车正高速驶来，系统却未采取制动措施。弗里戈利猛踩刹车才使车辆在距离道口约0.9米处停下，车载摄像头视频证实了这一险情。三个月后，记者随其重返现场测试时，系统仍未能识别驶近的火车，再次需要人工干预。

据NBC调查显示，类似安全隐患并不孤立。6位FSD用户提供视频证实其在铁路道口遭遇过系统失效，另有7段网络视频及40余起社交媒体投诉均指向同一问题。投诉集中表现为系统未能识别栏杆、警示灯、铁轨标志等关键信号，甚至在红灯时停于铁轨中央。今年6月宾夕法尼亚州东部曾发生FSD模式车辆驶入铁轨被火车撞击的事故，所幸乘员及时逃生。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已启动专项调查，证实正与特斯拉就相关隐患进行沟通。监管部门表示将持续分析消费者投诉数据，依据《车辆安全法》评估是否存在系统性安全缺陷。值得注意的是，铁路行业早前已预警自动驾驶系统在铁路道口的潜在风险——此类场景存在信号缺失、灯光故障等复杂变量，对感知系统要求极高。

特斯拉FSD软件作为售价6400美元的高阶辅助驾驶系统，官网宣称能在驾驶员监控下"处理几乎所有场景"。然而实际表现显示，其神经网络模型对铁路场景存在明显识别漏洞。分析认为可能因训练数据缺乏足够铁路道口样本，加上部分道口仅设置X形标志，增加了系统误判概率。目前特斯拉尚未公开回应具体技术细节，仅强调系统需驾驶员随时接管。行业专家呼吁加强特殊场景测试及监管标准，避免自动驾驶技术将用户置于「统计学风险」之中。