本文来自微信公众号： 汽车商业评论 ，编辑：张南，作者：推动新汽车向前进
2026年9月3日，两辆搭载FSD Supervised的特斯拉驶上法国公共道路，进行L2级组合驾驶辅助功能测试。
同在美国和加拿大不同，L2级系统在欧洲要走“型式认证”（type approval）流程，具体依据的是联合国UN R171法规（DCAS，“驾驶控制辅助系统”专门规则），管的就是像特斯拉FSD Supervised这种能同时持续控制转向和车速的系统。
就在两个月前，法国还以安全顾虑为由，拒绝了特斯拉这套系统的上路申请。7月，法国交通部长菲利普·塔巴罗（Philippe Tabarot）公开表示，在获得欧盟层面统一批准之前，法国不会单独放行。
转折发生在9月2日，塔巴罗与马斯克沟通之后，态度变成“建设性的”，两辆测试车随即获准上路。他将这一步称为“新阶段”，从审查数据，进入实地试验。
FSD Supervised在欧洲也不是第一次接受测试。4月，荷兰车辆管理局RDW已经批准FSD Supervised上路，并试图推动这一批准获得更多欧洲国家认可，此后比利时、丹麦、爱沙尼亚和立陶宛先后跟进，加上英国，已有五个欧洲国家放行。
但法国没有直接照搬荷兰的结论，决定自己再测一次。塔巴罗表示，这轮测试将验证来自荷兰和特斯拉的数据，并观察系统在法国道路环境中的实际表现。
就在两天前，特斯拉刚公布一份新的欧洲安全成绩单——时间点也不是巧合，10月6日，欧盟将就是否放开FSD Supervised举行表决，需要15个成员国、代表65%欧盟人口的支持才能通过，法国和瑞典此前都对超速和驾驶员监督问题表达过顾虑。
按特斯拉披露，今年4月至8月，FSD Supervised在荷兰、比利时、丹麦、爱沙尼亚和立陶宛五国累计行驶约1.02亿公里，日均超过100万公里，参与用户超过7万。同期，搭载该系统的车辆发生3起高速公路碰撞、9起非高速公路碰撞，合计12起；作为对照，人工驾驶的特斯拉在同一时期发生137起高速公路碰撞、490起非高速公路碰撞。
按每公里碰撞率折算，特斯拉给出的结论是，FSD Supervised发生碰撞的概率约为人工驾驶的四分之一（官方表述为“低4.1倍”）。
1.02亿公里，12起碰撞，对比人类驾驶600余起，至少从几个数字本身看，这是一份相当漂亮的成绩单。但这12起碰撞的细节并未出现在公开报道中。考虑到FSD目前处于欧洲监管机构和媒体的高度关注之下，若其中出现致命事故或严重公共安全后果，很难不留下公开痕迹。
因此，一个谨慎但合理的判断是，这些事故大概率以轻微或一般性碰撞为主。但特斯拉没有逐一公布这12起事故发生在哪里、怎样碰撞、驾驶员是否接管，也没有披露事故责任。
按照特斯拉自己的统计规则，只要FSD在碰撞发生前5秒内处于激活状态，即使驾驶员随后接管，也会计入FSD碰撞统计；同时，这套数据并不区分事故责任。所以，12起碰撞不等于FSD造成了12起事故，其中可能有其他车辆撞上特斯拉，也可能存在驾驶员、道路环境或者系统本身等不同因素。
某种程度上，这反而让这组数据更有分量，因其并没有只挑选“FSD负主要责任”的事故来统计。但问题也正在这里，如果不知道这12起事故究竟怎样发生，仅凭碰撞次数，仍然无法判断系统究竟会在哪些情况下失误。
更值得注意的是，这份“最新”成绩单本身也带着时间差。
有报道指出，特斯拉此次披露所依据的原始测量窗口截至2025年12月，比它试图证明的4月至8月这段区间要早了近九个月；而且过去几个月里，特斯拉给出的安全倍数并不稳定，6月是3.5倍，7月一度升到5.2倍，9月又回落到4.1倍，波动幅度不小，尽管里程一直在增长。
特斯拉在文件中也承认，这些结果是“特定曝光条件下的观察性关联，而非因果性结论”，并未控制交通密度、天气、道路状况等变量。
总事故率回答的只是一个平均问题，而监管机构关心的，往往是那些平均概率无法回答的问题。当一套系统已经交出相当漂亮的数据，法国重测特斯拉FSD Supervised，便是要验证这份成绩能否稳定复制。
安全数据也有保质期
图源：Fox News
9月2日，法国重新开放测试的同一天，美国传来另一条有关特斯拉自动驾驶的消息，特斯拉就一起致命Autopilot事故与原告达成和解，避免案件进入陪审团审理。
事故发生于2023年2月，一辆2014款Model S在开启Autopilot状态下，以大约70英里时速撞上一辆停在事故现场的消防车，31岁的驾驶员死亡，其弟弟严重受伤。和解金额没有公开，和解也不意味着特斯拉承认产品存在缺陷。
当然，这起三年多前的事故不能直接用来证明今天的FSD Supervised仍然不安全。三年对于传统汽车，可能只够完成一次中期改款；对于自动驾驶，却可能已经跨过几代技术。算法在变，训练数据在变，感知和决策网络在变，软件架构也在快速演进，今天的FSD已经不能简单等同于2023年的Autopilot。但这个旧事故仍然留下了一个问题，过去的数据，还能代表今天吗？
传统汽车完成一次碰撞测试之后，车身结构不会第二天通过OTA彻底改变。自动驾驶不一样，一次软件升级之后，同一辆车面对同一个路口，可能已经换了一套判断方式。这使得监管机构面对一个过去很少遇到的问题，上一代软件跑出的1000万公里、1亿公里安全数据，究竟有多少可以被下一代继承？
美国国家公路交通安全管理局此前调查特斯拉FSD在眩光、雾和扬尘等低能见度环境中的事故时，就专门追问事故发生后软件进行了哪些更新，以及这些变化如何影响类似场景下的表现。
监管机构验证的对象，不再是一辆固定不变的汽车，而是一个不断变化的软件版本。技术迭代越快，历史数据越容易失去代表性；但没有足够长的时间、足够大的里程，新版本又很难积累足够有说服力的安全证据。
自动驾驶第一次碰到了一种特殊的矛盾，技术需要快速升级，安全却需要时间证明。
Cybercab要继承的，是哪一份安全记录
图源：AP News
上述“版本继承”问题，很快会以更尖锐的方式出现在Cybercab身上。
9月3日，法国重新测试FSD Supervised的同一天，Cybercab也在美国得州奥斯汀正式开始载客运营。没有方向盘，没有踏板，官方定位SAE L4级“全自动模式”，目标是完全不需要人类介入。这与FSD Supervised有本质区别，后者无论多先进，法律和产品定义上都要求驾驶员全程监督、随时接管。
两者的共同点是技术路线，都是纯视觉方案，八颗摄像头，没有激光雷达和毫米波雷达，也不依赖高精地图，靠摄像头加算法“理解”道路，而不是靠预先绘制好的地图“记住”道路。从这个角度说，Cybercab确实是FSD路线的延伸，不是另起炉灶。
但往细里看，两者并不是同一套系统，区别不在感知路线本身，而在软件版本、算力平台和监督方式这三层，而且前两层其实是一件事的两面。
软件上，Cybercab跑的是FSD v15，一个专为Robotaxi车队单独开发的分支，神经网络参数规模从消费者车辆v14的10亿量级跳到100亿量级；模型越大，实时推理需要的算力和内存通常也越大，这正是特斯拉原计划让下一代AI5芯片来扛v15的原因。
但AI5已推迟到2027年中，一边是特斯拉用“蒸馏”技术压缩模型，试图让v15也能塞进普通车型上那颗车规级芯片（AI4）里；另一边，Cybercab首批车型等不了AI5，只能先配一套内存明显加大的过渡硬件顶上。
也就是说，9月3日在奥斯汀开跑的这套系统，跑的是一个据称也只完成了大约四成的新版本，用的又是一套专门为它临时加码的硬件，并非那套已跑出1.02亿公里记录的软件和平台的“原样搬运”。
更根本的是监督方式变了。FSD Supervised的1.02亿公里，是在“人类随时可能接管”这张安全网下跑出来的，一旦进入Cybercab式的无人场景，这张网被抽走，此前被人类提前纠正、因而从未真正暴露的边界情况，将第一次直接面对乘客。
所以，特斯拉那份“1亿公里、四分之一事故率”的成绩单，更适合回答“配有人类监督的辅助驾驶是否比人类驾驶更安全”，而不是“完全无人的自动驾驶是否安全”。两者路线相通，但版本、算力和监督条件都不是一回事，不能简单划等号。
值得一提的是，Cybercab在奥斯汀的上路资格本身也未经独立核验。得州今年5月生效的一项法案，只要求企业自行申报达到L4能力，没有州级或联邦机构核实过这一声明，这也正好回到本文一直在追问的问题——证据链，要靠谁来补上。
换个地方，结论还成立吗
软件更新、硬件迭代带来的是时间和平台问题；法国重新测试特斯拉，则暴露另一个问题：同一套系统，换一个地方，原来的安全结论是否仍然成立？
荷兰是欧洲第一个批准FSD Supervised的国家。RDW独立检查了特斯拉的数据采集和分析方法，测试超过3000小时、约180万公里，按传统认证尺度已不是小样本。但争议没有结束。
今年8月，路透社调查发现，大量具体测试方法和结果并未公开，理由是涉及商业机密。问题于是从“企业自证”变成了“监管背书”，监管机构看过数据，不等于外部研究者能重复验证。
即使荷兰测过3000多小时，法国仍要自己重新观察，原因不复杂——自动驾驶安全不是脱离环境的固定参数，软件版本、硬件、道路、天气、运行边界……前提一变，数字的含义也变了。
这也是特斯拉FSD Supervised换不来一张法国自动通行证的原因。欧盟UN R171（DCAS）认证的评估逻辑，要求车企针对变道、前车切出并线、行人穿行等一系列标准化场景逐项做功能测试，更接近传统碰撞测试思路，而非靠海量里程堆出的统计结论打分。
“逐国过关”也不是特斯拉一家的遭遇。奔驰Drive Pilot是目前唯一拿到国际有效L3批准的量产车型，2021年在德国率先满足UN R157，但落地其他国家仍取决于当地是否立法认可。中国文远知行在法国拿到L4无人驾驶许可，2月在瓦朗斯上线了欧洲首个商业化自动驾驶小巴，同年又单独在比利时拿到一张L4测试许可，两证互不相通；小马智行目前只确认了卢森堡一张Robotaxi测试许可。
至于Waymo，尽管已在法、荷、西、德注册实体，8月宣布进军慕尼黑，在欧盟境内至今没拿到任何正式测试许可。唯一有实质进展的伦敦，走的是英国脱欧后的独立框架，不算欧盟。
欧盟没有“型式认证互认”的统一入口，德国车企、中国公司抑或美国巨头，都绕不开“一国一证”。
平均更安全，然后呢
并非自动驾驶无法证明自己比人类更安全，相反，越来越多数据开始显示，成熟自动驾驶系统确实可能降低事故率。
今年7月，美国公路安全保险协会IIHS对Waymo无人驾驶车辆进行独立研究，覆盖旧金山、凤凰城、洛杉矶和奥斯汀。在重新整理事故样本，并统一事故标准后，Waymo无人驾驶车辆单位里程碰撞率比当地人类驾驶低68%。
这个数据的价值，在于它来自第三方。但IIHS同时指出，现有联邦数据收集体系，仍然不足以支持自动驾驶规模扩大后的持续安全监测。
总事故率只是第一层，自动驾驶的安全证明还要回答更多问题：系统什么时候发现风险？采取了什么动作？为什么没有避免碰撞？这是随机失误，还是某类场景中的重复性缺陷？新版本有没有修复？修复之后有没有带来新的风险？
眼下自动驾驶落地真正的困难，在于如何解释失误。
从安全证明到法律举证
中国的监管体系也开始沿着这条路径变化，而且恰好按自动驾驶等级分成了两条轨道。
今年6月，《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准发布，将于2027年1月1日起实施，针对的正是目前大量量产车型使用的L2级组合驾驶辅助系统，即FSD Supervised进入中国对应的等级。标准不只规定具体功能，还把数据记录、制造商安全保障、人机交互和用户培训纳入监管范围。
此外，《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》也将于2027年7月1日起实施，覆盖L3、L4自动驾驶汽车，即Cybercab对应的等级。
一个明显变化是，汽车安全开始从车辆交付前的一次认证，向整个生命周期延伸，制造商需要建立覆盖设计开发、生产制造以及车辆部署后的安全保障机制。
“部署后”三个字很关键。汽车售出后，验证没有结束，软件还会更新，系统还在继续运行，新的道路数据和风险也会不断出现。
8月25日提请审议的道路交通安全法修订草案，又把这个问题向前推进了一步。按照草案，在自动驾驶功能激活状态下发生道路交通安全违法行为，由汽车生产企业、进口企业接受处理；更值得关注的是，如果企业认为违法行为与自动驾驶功能无关，需要由企业承担相应举证责任。
由此，中国自动驾驶安全从技术问题迈入法律体系。
过去发生交通违法，核心问题是驾驶员做了什么；到了自动驾驶阶段，还必须回答另一组问题：车辆运行的是哪个软件版本，运行在哪一代硬件平台上，自动驾驶功能是否激活，系统当时看到了什么，作出了什么决策，人和机器谁在承担动态驾驶任务。
于是，自动驾驶数据的性质也开始改变。过去，总里程、接管次数、事故率主要是一张企业安全成绩单；到了L3、L4之后，这些数据同时可能成为事故调查、违法处理、保险赔付甚至司法诉讼的证据。
企业不仅要证明自己的系统通常是安全的，必要的时候，还要证明某一次具体行为为什么不是系统造成的。自此自动驾驶多了一项功能，举证能力。
下一场竞争，是证据链
将法国、荷兰、中国这几地正在形成的监管体系，和Waymo、特斯拉Cybercab、文远知行、小马智行这些企业正在交出的安全记录和测试许可放在一起，会看到一个越来越明显的变化：自动驾驶技术正在以前所未有的速度进步，大量过去难以处理的长尾场景，随着算法、训练数据和计算平台的进步而被解决。
问题在于，如何证明自动驾驶系统能够一直安全地使用？答案最终落在证据链上，每一个版本、每一代硬件经过什么验证，数据怎样采集，事故怎样定义，系统运行边界在哪里，谁进行了独立复核，出了问题能不能完整追溯，软件升级、硬件换代之后又如何重新证明安全。
自动驾驶当然不能等到风险归零才上路。今天，企业已经积累了大量总里程、接管次数和平均事故率数据，真正稀缺的，是一套能够把不同版本、不同硬件、不同道路、不同事故和不同运行阶段连接起来，并持续接受第三方和监管机构检验的机制。
换句话说，自动驾驶规模化落地，缺的是一把能够跟着技术一起进化的尺子。