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但真正令人警觉的，不只是这辆车转个不停的滑稽画面，而是这一事件所揭示出的系统性问题：路径规划逻辑闭环、远程干预失效、传感器体系单一，以及网络化控制机制的脆弱。这不仅是一次技术Bug，更是一次全链路能力的警示。

自2024年6月特斯拉在奥斯汀上线Robotaxi服务以来，关于FSD表现不佳的反馈就层出不穷：误闯车道、急刹车、目标识别失败等案例频频出现。早在Robotaxi上线首周，美国NHTSA（国家公路交通安全管理局）便已表示担忧，媒体甚至将其形容为“自动驾驶史上最仓促的商用试验”。

此次事件暴露出FSD在封闭或复杂场景中的路径规划算法容易陷入逻辑死锁，缺乏动态高精度感知能力，而特斯拉长期坚持的“纯视觉”路线 —— 拒绝使用激光雷达或毫米波雷达 —— 进一步限制了其边界场景的适应能力。

理论上，当Robotaxi出现判断失误时，特斯拉远程支持人员应能介入干预。但在本次事件中，多次远程尝试均无效，车辆依旧按照其错误路径打转，说明远程操控机制存在严重可靠性问题。

更值得注意的是，特斯拉并未公开其远程干预机制的技术细节与可靠性数据，这使得其在公众与监管层面面临极大质疑。如果连一个简单的停车场场景都无法有效接管，那么其在复杂城市环境中的部署安全性就更值得怀疑。

特斯拉坚持端到端的纯视觉路径，强调通过摄像头+神经网络即可实现人类级别的驾驶感知与决策。但这次事件证明，在光照不足、场景模糊、结构重复的停车场中，单一视觉系统容易陷入误判。

这也加剧了系统对输入图像质量的依赖，而缺乏冗余机制与多传感器融合手段，在应对复杂边界条件时风险倍增。目前，已有自动驾驶厂商明确转向多模态传感方案，这一分野很可能成为未来行业安全能力的分水岭。

Robotaxi系统并非孤立的AI模块，而是车端、云端与远程控制端之间高度耦合的网络化系统。一旦任一环节失效，整车安全即无法保障。

例如：

远程控制系统的指令优先级设置是否合理？

网络通信链路是否具备足够容错能力？

系统在陷入算法循环后是否仍允许人工介入？

这些看似技术细节的问题，实则构成了自动驾驶能否在真实世界可靠运行的基石。

从网络安全视角来看，此类系统也可能因控制权限错配、信号延迟或通信中断而形成“系统自闭”风险：即便不是被攻击者操纵，也会因设计缺陷导致安全功能形同虚设。这起Robotaxi“无限循环”事件，看似是一场算法的低级失误，实则暴露了当前自动驾驶在路径规划、远程操控、感知融合与系统韧性上的深层缺陷。

我们不能简单将其归因于“AI还不够聪明”，而应认识到，自动驾驶是一项系统工程，必须将控制逻辑、传感系统、网络通信、安全防护、人工干预等多环节纳入整体设计。真正的无人化，不只是把人“请出车外”，更是要确保系统在每一个极端场景下都能“稳住局面”。这不仅关乎技术进步，更关乎公众信任与城市安全。

对于整个行业而言，技术创新固然关键，但构建具备充分冗余、可控性及安全韧性的系统架构更为重要。随着Robotaxi从试验阶段逐渐迈向实际道路运营，其安全性能必将接受来自监管、市场和公众的多维度检验。