但真正令人警覺的，不只是這輛車轉個不停的滑稽畫面，而是這一事件所揭示出的系統性問題：路徑規劃邏輯閉環、遠程干預失效、傳感器體系單一，以及網絡化控制機制的脆弱。這不僅是一次技術Bug，更是一次全鏈路能力的警示。

自2024年6月特斯拉在奧斯汀上線Robotaxi服務以來，關于FSD表現不佳的反饋就層出不窮：誤闖車道、急剎車、目標識別失敗等案例頻頻出現。早在Robotaxi上線首周，美國NHTSA（國家公路交通安全管理局）便已表示擔憂，媒體甚至將其形容為“自動駕駛史上最倉促的商用試驗”。

此次事件暴露出FSD在封閉或復雜場景中的路徑規劃算法容易陷入邏輯死鎖，缺乏動態高精度感知能力，而特斯拉長期堅持的“純視覺”路線 —— 拒絕使用激光雷達或毫米波雷達 —— 進一步限制了其邊界場景的適應能力。

理論上，當Robotaxi出現判斷失誤時，特斯拉遠程支持人員應能介入干預。但在本次事件中，多次遠程嘗試均無效，車輛依舊按照其錯誤路徑打轉，說明遠程操控機制存在嚴重可靠性問題。

更值得注意的是，特斯拉并未公開其遠程干預機制的技術細節與可靠性數據，這使得其在公眾與監管層面面臨極大質疑。如果連一個簡單的停車場場景都無法有效接管，那么其在復雜城市環境中的部署安全性就更值得懷疑。

特斯拉堅持端到端的純視覺路徑，強調通過攝像頭+神經網絡即可實現人類級別的駕駛感知與決策。但這次事件證明，在光照不足、場景模糊、結構重復的停車場中，單一視覺系統容易陷入誤判。

這也加劇了系統對輸入圖像質量的依賴，而缺乏冗余機制與多傳感器融合手段，在應對復雜邊界條件時風險倍增。目前，已有自動駕駛廠商明確轉向多模態傳感方案，這一分野很可能成為未來行業安全能力的分水嶺。

Robotaxi系統并非孤立的AI模塊，而是車端、云端與遠程控制端之間高度耦合的網絡化系統。一旦任一環節失效，整車安全即無法保障。

例如：

遠程控制系統的指令優先級設置是否合理？

網絡通信鏈路是否具備足夠容錯能力？

系統在陷入算法循環后是否仍允許人工介入？

這些看似技術細節的問題，實則構成了自動駕駛能否在真實世界可靠運行的基石。

從網絡安全視角來看，此類系統也可能因控制權限錯配、信號延遲或通信中斷而形成“系統自閉”風險：即便不是被攻擊者操縱，也會因設計缺陷導致安全功能形同虛設。這起Robotaxi“無限循環”事件，看似是一場算法的低級失誤，實則暴露了當前自動駕駛在路徑規劃、遠程操控、感知融合與系統韌性上的深層缺陷。

我們不能簡單將其歸因于“AI還不夠聰明”，而應認識到，自動駕駛是一項系統工程，必須將控制邏輯、傳感系統、網絡通信、安全防護、人工干預等多環節納入整體設計。真正的無人化，不只是把人“請出車外”，更是要確保系統在每一個極端場景下都能“穩住局面”。這不僅關乎技術進步，更關乎公眾信任與城市安全。

對于整個行業而言，技術創新固然關鍵，但構建具備充分冗余、可控性及安全韌性的系統架構更為重要。隨著Robotaxi從試驗階段逐漸邁向實際道路運營，其安全性能必將接受來自監管、市場和公眾的多維度檢驗。