特拉斯汽車的智能駕駛系統(tǒng)在一定程度上是靠譜的。

它由攝像頭、雷達(dá)、超聲波傳感器和全球定位系統(tǒng)等設(shè)備組成，通過深度學(xué)習(xí)算法處理數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。從科學(xué)角度看，能避免近 90%的交通事故，在有限條件下發(fā)生事故的幾率比人類駕駛員低。

為保障安全性，特斯拉進(jìn)行了大量道路測(cè)試和數(shù)據(jù)收集，還多次通過軟件更新增強(qiáng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能和安全性。無人駕駛系統(tǒng)能通過遠(yuǎn)程獲取的算法更新，學(xué)習(xí)新的交通場(chǎng)景和路況。行業(yè)內(nèi)的科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)也表明其比較安全可靠，在美國(guó)相關(guān)機(jī)構(gòu)組織的無人駕駛系統(tǒng)測(cè)試中，特斯拉車輛表現(xiàn)卓越，成功避免了更多事故。

但技術(shù)存在局限性和不可預(yù)測(cè)因素。比如在應(yīng)對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境、惡劣天氣和突發(fā)狀況時(shí)還需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善。

純視覺方案可能導(dǎo)致攝像頭未正確校準(zhǔn)，不同攝像頭識(shí)別不一致從而影響障礙物識(shí)別。目前特斯拉的 FSD 系統(tǒng) V12.3 版本上路還需要高精地圖輔助，因?yàn)榧円曈X方案存在一些缺陷，比如無法分辨某些物體，對(duì)光線依賴較大，夜晚和隧道里可靠性降低。

在復(fù)雜路況下，比如施工區(qū)域或臨時(shí)改道的情況，它可能會(huì)需要人工接管。

總之，特拉斯汽車的智能駕駛系統(tǒng)有較高技術(shù)能力，也在不斷提升安全性能，但不能完全依賴，駕駛員仍需保持警惕必要時(shí)進(jìn)行干預(yù)。