编译 | 张霖郁

编辑 | 黄大路

设计 | 甄尤美

来源 | Tech Times, Reuters, AutoEvolution, The Guardian

加拿大1号公路穿越山脉地带，在戈尔登与雷弗尔斯托克之间的路段，弯道密集。

这条路段需要驾驶者高度集中注意力，卡莉·金（Carleigh King）刚经历了一次令人后怕的场面。

据《Tech Times》报道，当地时间7月6日，当她将车辆停靠在公路边时，一辆灰色特斯拉悄然驶过。

透过车窗，她发现驾驶座上的司机头倒在一边，看起来是睡着了。

金随即开车追赶，并排行驶时，拍下了当时的画面。

这辆特斯拉仍快速行驶在盘山公路上，而方向盘后的司机戴着一副宽大墨镜，沉沉睡去。

金随后向加拿大皇家骑警报警。

警方接报后展开跟进，并掌握了该车车牌号。幸运的是，这辆完全在“自动驾驶”的特斯拉并没有在复杂路段引发撞车事故。

这一事件第二天（当地时间2026年7月7日）还上了加拿大国家电视台CBC。

在不列颠哥伦比亚省（British Columbia）的法律框架内，公共道路上严禁使用 L3 级及以上的自动驾驶系统。

特斯拉目前的FSD在技术定级上属于L2级系统，其在当地的使用是合法的，但这建立在一个严格的前提条件之上，即驾驶员必须始终保持清醒和警觉，能随时接管并控制车辆，双手必须放在方向盘上，双脚也必须始终靠近或放在踏板上。

人类驾驶员承担最终的驾驶责任。

在这起事件中，系统虽在物理层面维持了车辆的行驶，避免了直接的碰撞事故，但在安全监控层面上，它却未能及时察觉司机的睡眠状态并采取相应的停车措施，暴露出了FSD安全机制的失效。

为什么失效

特斯拉在设计FSD功能时，配备了一套确保人类驾驶员参与度的监控系统。

这套系统的核心硬件之一是安装在车内后视镜下方的摄像头。

该摄像头的主要职责是持续追踪驾驶员的面部特征和眼睛视线，以确保驾驶者的注意力集中在前方道路上。

在系统设定中，不同的面部表情和状态对应着不同的干预举措。

如果摄像头监测到驾驶员频繁打哈欠、视线长时间偏离路面，或是出现眼睑闭合等昏昏欲睡的迹象，理论上系统会立即触发视觉和听觉警报。

如果驾驶员对警报置若罔闻，系统则会采取进一步措施，例如强制停用完全自动驾驶功能，并逐步减速将车辆停稳。

然而，在加拿大山路的这起具体案例中，这套基于视觉的面部监测功能完全失去了作用。核心原因在于驾驶员佩戴的那副宽大墨镜。

墨镜的镜片阻挡了摄像头的视线，使得系统无法准确捕捉到驾驶员的眼部状态，从而无法判断其是否已经闭眼入睡。

当视觉监控受阻或数据不清晰时，系统的底层逻辑会转向依赖另一套物理监控机制，即通过检测驾驶员手部触碰方向盘时产生的微小扭矩，来衡量其是否仍在关注驾驶状况。

视频记录显示，这辆行驶中的特斯拉方向盘上安装了一个方向盘套。

目前尚不确定在行驶过程中，这名熟睡的驾驶员是否将手搭在方向盘上，但方向盘套的存在极有可能干扰了系统对扭矩的精确感知。

视觉监控被墨镜遮蔽，扭矩检测又可能受到外接物品的干扰，这两重因素叠加，导致车辆的监控防线被彻底突破。

系统错误地认为驾驶员依然在监管车辆，从而继续在险峻的道路上行驶，而不是及时终止危险状态。

这起事件清楚表明，尽管智能驾驶技术在不断演进，但其配套的监控措施在面对特定的物理遮挡时，仍存在盲区。

人脸识别

为了弥补现有监控系统的漏洞并进一步提升车辆的运行安全，特斯拉在软件开发层面正酝酿新的技术手段。

依据《AutoEvolution》报道，特斯拉最新发布的APP应用程序更新版本4.58.5 中，包含了数个关键的代码字符串，如“fsdIdentityCheckFailedMessage”以及“showFsdIdentityCheckFailedDialog”。

这些未经官方正式宣布的隐藏代码，明确指向了一项即将引入的新功能：利用人脸识别技术来验证驾驶者身份，并以此作为判定其是否能够启用FSD系统的依据。

这项技术的引入并非一蹴而就，而是特斯拉车内监控系统多年演变的延续。

车载摄像头录制系统最早于2021年推出，其最初的设想是为了应对Robotaxi未来可能出现的安全问题，防止车内设施遭到乘客的恶意破坏。

随着时间推移，这项功能被赋予了更多安全责任，开始在车辆行驶过程中记录驾驶员的影像，以便在发生交通碰撞或其他安全事件时，为工程师提供数据分析的依据。

但在2022年的实际运行中，技术团队发现该录像系统存在安全隐患，它很容易被外部手段破解，并在摄像头被物理遮挡时无法有效察觉，导致监控录像失效。

为解决这些问题，特斯拉在2023年进行了重要的架构调整，将改进后的驾驶员监控系统深度集成到现有的车载记录系统中。

无论车主是否订阅或启用了完全自动驾驶功能，这套系统都能在后台持续监测驾驶员的疲劳程度和整体注意力，此次4.58.5版本中曝光的面部识别功能，则代表着该系统在责任界定上的又一次升级。

这种面容识别技术的应用场景主要集中在两个方面。

首先，极有可能被直接应用于特斯拉的Robotaxi项目。

在没有人类司机在场的情况下，车辆可以通过面部识别技术准确验证上车乘客的身份，确保服务对象的准确性。

其次，这也是业内普遍推测的重点，面部识别功能将被用来严格限制FSD订阅权限的使用。

系统的逻辑在于，当摄像头启动并扫描驾驶座上的人员时，如果检测到当前驾驶员的面部特征与该车辆FSD订阅所绑定的官方用户不匹配，特斯拉在技术上可以阻止车辆启用任何高级辅助驾驶功能。

这意味着，除非经过授权的官方驾驶员或车主亲自坐在驾驶座上，否则车辆只能以常规模式行驶。

这项功能从身份源头上切断了系统被非授权人员滥用的可能性。

FSD的两桩事故

面容识别技术的研发与部署，反映了特斯拉在推广FSD时所面临的复杂现实。

该系统在美国市场拥有庞大的用户基础，其实际使用程度深、覆盖范围广。

与加拿大这位睡着的女司机安然无恙结局不同的是美国两起案件。

近期，特斯拉FSD系统卷入的两起致命交通事故引起了美国监管部门的高度警觉，暴露出该技术在极端路况与人机交互中面临的严峻挑战。

第一起发生在2023年11月的亚利桑那州的高速公路上，该事故刚于2026 年6月以特斯拉私下赔偿进行了和解，具体赔偿数目双方没有公开。

当时一名71岁的女性在目睹一场轻微交通事故后，下车站在道路上协助疏导交通。

此时，一辆开启了FSD系统的特斯拉Model Y正高速驶来。

由于阳光直射角度引发了强烈的眩光，导致特斯拉依赖的“纯视觉”摄像头瞬间致盲。

FSD系统既未能识别出因强光受阻的视野和前方行人，也没有为驾驶员预留出接管时间，最终车辆直接撞击导致该名女性当场身亡。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）在此调查报告中，重点标记了纯视觉方案在强光等低能见度环境下的严重感知缺陷，并以此为由扩大了对FSD系统的工程分析审查范围。

2026年6月，得克萨斯州凯蒂市也发生了一场致命的冲撞事故。

一辆处于行驶状态的特斯拉Model 3突然失控冲出道路，如脱轨的炮弹猛烈撞入路旁的一处私人住宅，导致当时正在家中的76岁女主人不幸丧生。

事发后，肇事驾驶员向警方供述是处于开启状态的FSD系统故障引发了意外加速，但特斯拉官方在调取并分析后台黑匣子数据后予以否认，指出驾驶员在碰撞发生前的极短时间内猛烈踩下了加速踏板，这一物理操作直接覆盖并夺取了FSD系统的控制权。

尽管数据将直接肇事原因指向人为踏板误踩，但鉴于事故造成了无辜第三方的死亡，最新进展是NHTSA已于6月底对该起事故启动专项调查。

监管部门目前的审查核心已从单纯的系统软件故障，转向评估FSD的人机交互设计逻辑是否存在缺陷，以判定其警示与控制机制是否会在紧急情况下导致驾驶员产生慌乱，从而诱发致命的误操作。

据《卫报》报道，警方于2026年7月初正式逮捕了44岁的肇事司机迈克尔·巴特勒（Michael Butler），并以过失杀人罪对其提起诉讼。