特斯拉自駕夢碎奧斯汀？面臨技術、監管與聲譽三重壓力

特斯拉 (TSLA-US) 多年來一直致力於打造自動駕駛技術領域的領跑者形象，但當其付費全自動駕駛試點項目於 2025 年 6 月在奧斯汀街頭推出時，此聲譽受到了沈重打擊。

網路流傳影像顯示，這輛僅配備攝影機的機器人計程車在迎面駛來的車流中漂移、在十字路口猛踩剎車、錯過載客量，而監管機構卻在一旁袖手旁觀。馬斯克曾將此事件稱為無人駕駛汽車的里程碑時刻，但最終卻變成了僅依靠視覺系統局限性的現場演示。投資人、工程師和當地官員現在正在質疑，特斯拉堅持使用廉價攝影機（相對於 LiDAR）而不是冗餘激光雷達和雷達體現的是科學信念，還是成本驅動的權宜之計。

據 Simple Investment Ideas，由於特斯拉已經確認了過去 FSD 銷售的遞延收入，因此聲譽風險被放大，這意味著任何認為該系統沒有進步的看法都可能引發退款要求和會計估計修訂，從而直接壓縮報告收益。這場爭論很重要，因為特斯拉的股票估值仍包含這樣一種預期，即該公司將把已售出的 500 萬輛汽車中的相當一部分轉換為創收的自動駕駛計程車，並擴大軟體訂購規模，使其利潤率遠遠超過傳統汽車。

馬斯克多次表示，他預計大部分傳統車隊將轉換為創收的自動駕駛計程車。此外，馬斯克反覆指導到 2026 年將有 “數百萬輛自動駕駛特斯拉汽車”，這嵌入了這樣一種觀念，即已售出的汽車將成為收入來源，而不是擱淺資產。

特斯拉的論點是，一組商用攝影機，經過數十億幀訓練的神經網絡處理，可以接近人類視覺，並且性能優於更昂貴的傳感器套件。攝影機成本更低，推理流程更簡單，所需數據也更豐富。然而，同行評審的文獻直接挑戰了 “僅靠攝影機就能達到 4 級自動駕駛所需的分辨率、深度和表面反射率精度” 這一說法。

《傳感器》雜誌 2025 年 6 月的一項調查發現，相比於其他系統，純攝影機系統在霧雪天氣下的誤判率最高上升 40%。配備激光雷達的平台。該研究還報告稱，低光照條件下的誤報率會上升約 25%。當系統必須區分行人與背景雜亂時，這是一個重大問題。另一篇 ResearchGate 預印本 “用於端到端駕駛的 LiDAR 攝影機” 發現 LiDAR 圖像與僅攝影機的車道保持精度相匹配，同時保留完整的深度數據。

不使用雷達會使這些問題更加嚴重。雷達可以測量相對速度，並透過雨水或灰塵識別金屬物體，在攝影機被遮擋時為汽車提供備用方案。特斯拉於 2021 年停止安裝雷達，並於 2022 年放棄超聲波傳感器，稱僅使用攝影機的 Tesla Vision 系統更安全。該公司的支持頁面證實了這一變化，並將其顯示為軟體升級而不是硬體損失。

然而，MDPI 對 108 份技術出版物進行的一項調查列出了傳感器故障場景，並得出結論，異構冗餘對於 ISO 26262 和新興的 ISO 21448 SOTIF 標準等功能安全目標而言是必要的。當單一傳感模式因正午眩光或夜間大燈光暈而失明時，系統必須依靠正交數據。特斯拉的純攝影機堆棧缺乏這種安全出口，這意味著風險轉移到軟件啓發式方法上，該方法須根據視差或先前幀而不是直接測量來推斷深度。計算負擔很大，但即使是最先進的視覺轉換器也只能實現 92.1% 的 LiDAR 在受控基準上的檢測性能。

現在不光學術界批評純視覺路線。福特 CEO 法利最近說 Waymo 專注激光雷達的策略更安全、更易規模化，明顯是在跟特斯拉的純視覺劃清界限。《消費者報告》引用 MIT 老年實驗室的研究，指出特斯拉的駕駛員監控攝影機根本沒法讓司機保持警惕，讓人懷疑系統需要人接手時，司機能不能反應過來。立法者也注意到了 —— 德州 2025 年 9 月 1 日起實施的新法規授權州政府撤銷不符合安全標準的無人駕駛許可，聽證會里還特別提到純視覺車輛是風險點。如果冗餘成了監管強制要求，特斯拉就得重新設計，好不容易攢下的製造優勢就會被侵蝕.

奧斯汀能成為首個付費自動駕駛計程車服務的試點，是因為德州監管向來寬鬆，但上線第一周就出了反對者早預料到的問題。6 月 22 日有影像拍到，一輛 Model Y 在自動駕駛模式下，遇到左轉箭頭時猶豫了一下，然後突然偏到對向車道，逼得其他車越過雙黃線急剎避讓。同一天還有影像顯示，這輛車在限速 30 英里的區域加速到 35 英里，而安全員雙手脫離方向盤坐在後座。乘客抱怨老是接不到單，路線還繞遠，比 Uber 多花 15% 時間。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）已經啓動初步調查，指出系統在接近事故現場時急剎、還有逆行，可能違反聯邦安全規定。《衛報》還提到，監管機構擔心特斯拉沒像 Waymo 和 Cruise 那樣每月提交碰撞和人工接管報告。當地媒體稱，自 2023 年以來奧斯汀已記錄 122 起自動駕駛事故。

公眾觀感一下就變了。德州人身傷害律所 MAS Law 發了客戶提示，說這試點是 "危險之旅"，呼籲遭遇險情的乘客保存影像證據。投資者熱情也退了。雅虎財經報道，議員們寫信要求特斯拉先公開人工接管數據再繼續試點，這對向來以 "繞過慢監管" 為傲的特斯拉來說，成了政治負擔。這些挫折暴露了特斯拉 "閃電擴張" 策略的死穴：每英里實際路測都是公開的 beta 測試，品牌形象垮掉的速度，可能比數據標注和模型重訓還快。

關鍵是，特斯拉沒公布接管率數據（加州車管所要求季度上報），分析師只能靠網友自發記錄。特斯拉車主俱樂部用戶統計，45 次記錄的行程里有 9 次被迫人工接管，換算下來每 10 萬英里 20 次，幾乎是 Waymo 鳳凰城公開數據的 10 倍。雖然樣本小，但足以打臉特斯拉 "只要監督訓練到一定規模，純視覺就能快速規模化" 的說法。要是每個新上線的城市都像奧斯汀這樣被視頻吐槽，監管機構有的是理由放慢甚至叫停推廣。

總之，這次試點沒讓人看到自動駕駛革命要來了，反而暴露這還是個需要大量保護措施和危機公關的原型 —— 讓人懷疑特斯拉不用產業標準傳感器，能不能做出產業領先的安全性能。

2025 年 7 月 2 日發佈的產銷報告，揭穿了自動駕駛出租車炒作掩蓋下的業績惡化。二季度特斯拉生產 41 萬輛，比一季度的 36.2 萬輛略有增長，但比 2024 年二季度的 41.1 萬輛下降 0.2%。交付量跌得更慘，只有 38.4 萬輛，同比降 13.5%，還比賣方預期的 40.6 萬輛低 5%。產銷差讓庫存週轉天數（據分析師估算）達到 38 天，佔壓了約 75 億美元營運資金。

市場反應迅速。特斯拉股價在交付數據公佈前一度上漲 5%，因市場預期自動駕駛計程車的熱潮將抵消銷量疲軟的影響，但第二天股價卻出現逆轉，下跌 3.8%，至 327.69 美元。《巴隆周刊》指出，特斯拉市值在數據公佈前的六個交易日內蒸發了 14%。路透社補充道，由於歐洲和中國需求疲軟以及品牌抵制情緒加劇，市場普遍預計特斯拉全年交付量將連續第二年萎縮。

賣方情緒正在分化。Benchmark 暫時將其目標價上調至 475 美元，理由是自動駕駛出租車的收入最終可能補貼汽車利潤率。然而，滙豐銀行、富國銀行和貝爾德均下調了該股的評級，抵消了這種樂觀情緒。鑒於監管風險上升，貝爾德將目標價下調至 “持有”，並維持 320 美元的目標價。這種分化反映出，人們對自動駕駛盈利是即將實現還是長期推遲持有不同看法。只要 FSD 仍處於測試階段且存在未解決的責任風險，軟體收入確認就必須推遲，從而限制其對毛利率的貢獻。

同時，奧斯汀的慘敗也增加了潛在的法律責任。MAS Law 的建議暗示，如果乘客或旁觀者受到傷害，可能會提起集體訴訟。每增加一次事故或監管罰款，都將直接計入運營費用，這將給自由現金流帶來壓力。根據 4 月份提交的文件，特斯拉的自由現金流在 2025 年第一季度已降至負 7 億美元。鑒於特斯拉在 Dojo 超級計算機和 FSD 上的淨研發支出目前每年超過 40 億美元，該公司冒著風險，投資一項可能蠶食其自身汽車銷量的技術，而它還未從網約車業務中賺取一分錢。

最後，能源業務部署量 9.6GWh 雖然創紀錄，但救不了利潤 —— 太陽能屋頂和 Powerwall 的毛利率只有中個位數，遠低於高端車型的十幾個點。入門級 Model 2 還沒發佈，IRA 補貼又要縮水，利潤緩衝墊很薄。押注近期自動駕駛出租車收入的投資者，其實是在默認：如果自動駕駛里程碑再推遲，公司會燒更多錢。承諾與兌現之間的鴻溝，已經越來越難忽視了。

客觀分析的話，就算奧斯汀出了麻煩，特斯拉還是有不少優勢。它在建的 Dojo 加速器，據 Electrek 報道，要是能達到性能目標，訓練效率能和英偉達集群相當，但成本只要 10%。自研晶片加上垂直整合的數據標注，讓特斯拉在計算成本上有優勢，小競爭對手比不了。此外，特斯拉車隊每天能收集約 1.8 億英里的行駛數據，比 Waymo 去年公佈的 2500 萬英里終身自動駕駛里程大一個數量級。再加上每周都能推送 OTA 更新，只要純視覺模型的缺陷能靠規模解決，這些資產確實能支撐快速改進。

此外，特斯拉保持著令人羨慕的製造經濟效益。2024 年，特斯拉 17.4% 的毛利率即使在多次降價後仍高於傳統汽車行業的中位數，這反映了其強大的銷售效率和直銷能力。如果自動駕駛達到 L4 級別，每輛閒置車輛每天可以產生 20 小時的高利潤服務收入。摩根士丹利被廣泛引用的 2023 年藍天模型暗示，即使自動駕駛出租車服務的收費率為 25%，到 2030 年，特斯拉的息稅前利潤也能增長 10 倍。儘管缺乏實際操作證據，但看漲者仍然會提及這一情景。看跌者必須認識到，每 1000 萬英里減少一次災難性碰撞事故可能會改變監管軌跡，使其對特斯拉有利，尤其是在競爭對手先行一步的情況下。

最後，有些學術研究也部分支持純視覺自動駕駛。康奈爾大學的研究者用帶記憶增強的視覺網絡實現了端到端駕駛，在成本調整後的指標上超過了小型激光雷達。雖然研究僅限特定路線和天氣，但暗示算法創新可能縮小部分深度感知差距，不用加新硬件。要是特斯拉能在更大的數據集上實現類似突破，可能在資金燒完前，做出監管認可的安全水平，保住股權故事。

奧斯汀試點的失敗揭示了一個基本事實：自動駕駛不是喊口號就能搞出來的，規模也不能替代科學嚴謹性。特斯拉賭攝影機加計算能廉價快速地模擬人類感知，但現實測試卻交出了 "駕駛混亂、監管調查、品牌受損" 的答卷。最新產銷報告證實，電動車需求已經撐不住戰略失誤了，投資者也開始重新調整估值倍數。但這不是說特斯拉最終不會成功 —— 它有獨特的數據資產和軟硬體整合的文化，可能迭代出解決方案，一個突破就能讓敘事反轉。但資本市場得給 "路徑" 定價，而不是 "夢想"。交付量下降、庫存上升、訴訟風險增加，等突破的成本每個季度都在漲。除非特斯拉給視覺系統加冗余傳感器，或者拿出統計上顯著的安全提升，否則謹慎看空才是合理的。奧斯汀給出了迄今為止最明確的證據：特斯拉當前的自動駕駛理論，在科學上站不住腳，商業上也很危險。

投資者應該重新調整預測：至少到 2028 年別指望自動駕駛出租車有重大收入，還要提高貼現率，反映執行風險和法律風險。沒了那些樂觀的現金流，特斯拉的估值應該向高端車企看齊 —— 它們的遠期市盈率在 15 倍左右（這意味著股價會比現在低很多）。市場可能暫時不接受，但基本面終將勝出。奧斯汀不只是個小挫折，而是個明確的警告：前路只會更難。