Pracowali przy autonomicznej jeździe Tesli. Dziś mówią: nie wsiądziemy do robotaksówki

Dodatkowo sposób, w jaki Tesla liczy wypadki, budzi zastrzeżenia ekspertów. W praktyce robotaksówka uruchomiona w czerwcu 2025 roku w Austin wciąż działała z człowiekiem nadzorującym.

Byli trenerzy FSD wskazują na poważne błędy systemu

Byli pracownicy Tesli, którzy przez lata analizowali nagrania z systemu Full Self-Driving (FSD) i oznaczali jego błędy, nie pozostawiają złudzeń. W rozmowach z Reuters opisali sytuacje, które ich zdaniem wykraczają daleko poza drobne pomyłki oprogramowania.

Wśród zgłaszanych problemów pojawiają się przypadki nieustępowania pierwszeństwa pojazdom uprzywilejowanym, ignorowania szkolnych autobusów, wjeżdżania w strefy robót drogowych czy niebezpiecznego zbliżania się do pracowników znajdujących się przy jezdni. To błędy, które mogą mieć bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo ruchu drogowego.

Najmocniej wybrzmiewa wypowiedź jednego z byłych trenerów FSD, który stwierdził, że nie skorzystałby z robotaksówki Tesli nawet wtedy, gdyby miał za to otrzymać wynagrodzenie. Inny były pracownik zajmujący się analizą danych powypadkowych zarzucił firmie przedstawianie zbyt optymistycznego obrazu bezpieczeństwa systemu.

Sprawdź: Tesla kończy produkcję Modelu S. Z fabryk zjechała ikona elektrycznej rewolucji

Kontrowersje wokół statystyk bezpieczeństwa Tesli

Od lat Tesla przekonuje, że FSD jest bezpieczniejsze od kierowców. Problem polega na tym, że sposób liczenia zdarzeń przez firmę znacząco różni się od metod stosowanych przez amerykańskie instytucje.

W statystykach Tesli najczęściej uwzględniane są głównie poważne wypadki związane z aktywacją poduszek powietrznych. Dane federalne obejmują natomiast znacznie szerszy zakres zdarzeń, w tym mniej poważne kolizje czy stłuczki.

Zdaniem ekspertów prowadzi to do sytuacji, w której porównywane są dwa różne zbiory danych. Efekt jest korzystny dla Tesli, bo pozwala przedstawiać FSD jako rozwiązanie wielokrotnie bezpieczniejsze od przeciętnego kierowcy.

Reuters przekazał metodologię Tesli jedenastu specjalistom zajmującym się bezpieczeństwem ruchu drogowego. Dziesięciu z nich uznało takie porównania za bardziej marketingowe niż naukowe. Eksperci zwracają również uwagę, że nowe Tesle są zestawiane z przeciętnymi samochodami poruszającymi się po amerykańskich drogach, które często są znacznie starsze i gorzej wyposażone.

Robotaksówka Tesli nadal wymaga nadzoru człowieka

Choć Tesla od lat promuje wizję pełnej autonomii, rzeczywistość wygląda znacznie bardziej zachowawczo. Uruchomiona w Austin usługa robotaksówek nadal opiera się na obecności człowieka pełniącego funkcję nadzorczą.

To ważna różnica między marketingową wizją autonomicznego transportu a faktycznym działaniem systemu. Pełna autonomia pozostaje celem, ale nie jest jeszcze standardem codziennej eksploatacji.

Dla wielu ekspertów oznacza to, że obecne robotaksówki Tesli są bardziej demonstracją możliwości technologii niż gotowym produktem mogącym całkowicie zastąpić kierowcę.

Waymo pokazuje inne podejście

W debacie o autonomicznej jeździe często pojawia się porównanie z firmą Waymo. Eksperci wskazują, że różnica nie sprowadza się wyłącznie do technologii, ale także do sposobu prezentowania danych.

Waymo publikuje szczegółowe raporty i porównuje swoje wyniki z podobnymi pojazdami funkcjonującymi na tych samych rynkach. Dane są dodatkowo udostępniane do oceny niezależnym badaczom.

Krytycy Tesli podkreślają natomiast, że firma Elona Muska częściej skupia się na efektownych statystykach niż na prezentowaniu pełnego obrazu ryzyka. W przypadku systemów autonomicznych przejrzystość metodologii może być równie ważna jak sama technologia.

Przeczytaj: Tesla może stracić homologację w Europie? Burza wokół FSD i decyzji UE

Co z tego wynika dla kierowców?

Historia FSD pokazuje, jak duża potrafi być różnica między obietnicami producenta a rzeczywistym poziomem rozwoju technologii. Nawet jeśli autonomiczne systemy jazdy robią postępy, wciąż wymagają ostrożności i krytycznego podejścia do prezentowanych statystyk.

Dla regulatorów i użytkowników kluczowe staje się nie tylko pytanie o skuteczność systemu, ale także o sposób mierzenia jego bezpieczeństwa. W erze autonomicznych pojazdów zaufanie będzie budowane nie przez hasła marketingowe, lecz przez przejrzyste dane i możliwość ich niezależnej weryfikacji.