無論是具備先進視覺辨識或傳統雷達感測的車輛，面對靜止車輛都很可能無法正確識別，加上國道車速過百的狀況，自動緊急煞車僅會「降低」車速而不會「煞停」。

近一年新聞報導國道衝撞緩撞車廠牌、車型列表

許多新款車型不同品牌均配備了主動安全和輔助駕駛系統。儘管如此，車輛有時未能正確識別緩撞車，導致了多起交通事故。值得注意的是，這些事故不僅涉及搭載輔助駕駛系統的車輛，即使在未啟用輔助系統的情況下，駕駛人因分心或精神不集中撞上緩撞車的案例亦時有發生。

就已披露資訊觀察：即使未啟用輔助駕駛，部分案例中配備的自動緊急煞停（AEB）亦未能避免碰撞；惟肇因與系統是否介入，仍以警方調查與鑑定為準。

先進駕駛輔助衝撞緩撞車事故總整理

以上內容摘錄今年迄今可於網路檢索之媒體報導與新聞紀錄。而近幾年「先進駕駛輔助系統（ADAS）衝撞國道緩撞車（TMA）」之品牌與車型紀錄，歡迎至 electrify.tw/tma 查詢，支援依年份、品牌的快速篩選與即時統計。

為什麼開啟輔助駕駛還會撞上緩撞車？

根據高公局分析，導致緩撞車事故的主要肇因為「未注意車前狀態（恍神、疲勞）」。而在技術層面上，目前的輔助駕駛系統仍有其局限性。當遇到傾倒的車輛或緩撞工程車，系統可能無法正確識別這些特殊的「物體」因此無法即時煞車。

高公局特別提醒，以下 「六大情境」 是目前駕駛輔助系統最容易失效的時刻，駕駛人應保持警惕：

1. 與前車速差過大： 例如高速接近靜止的工程車。
2. 上下坡度、彎道： 這些地形會影響感測器的偵測角度與視野。
3. 前車未行駛於車道正中間： 導致系統無法準確判斷行路軌跡。
4. 前車突然切入或轉向： 當前車變換車道閃避緩撞車，系統若未及時鎖定前方靜止物，便會發生追撞。
5. 特殊外型物體： 如緩撞車後方的防撞潰縮區，形狀與一般轎車迥異，系統可能誤判。
6. 特殊天候環境： 濃霧、雨天或強光環境會大幅干擾光學與雷達辨識。

根據 Tesla 車主手冊說明，「自動緊急煞車」功能並非設計用來防止碰撞，而是在特定情況下透過降低車速，盡可能減緩撞擊力道。若過度依賴此功能來避免事故，可能導致嚴重人身傷害或死亡。

高公局統計輔助駕駛撞上施工車事故

根據交通部高公局統計資料，施工車事故件數近年有上升趨勢。以下為歷年統計：

註：2024 年數據為推算補齊，使總數與高公局統計之 454 件相符（235 件配有輔助駕駛系統、219 件無）。

根據高公局最新簡報（114年11月），112 年至 114 年 9 月的詳細統計如下，顯示開啟輔助駕駛肇事的比例約占四成：

• 112年： 總事故 121 件，其中開啟 ADAS 者 53 件（43.8%）
• 113年： 總事故 123 件，其中開啟 ADAS 者 43 件（35.0%）
• 114年(1-9月)： 總事故 109 件，其中開啟 ADAS 者 44 件（40.4%）

高公局亦針對不同廠牌的技術路徑進行觀察。簡報中提到的「K 廠」自 112 年起改採影像辨識為主的偵測系統後，在統計期間（113 至 114 年）未發生任何緩撞車事故，顯示其在空間占用判斷等偵測技術上已有明顯進展。

為何特斯拉改純視覺後反而零事故？

根據過去事故資料、技術變革內容以及媒體報導，可以推斷簡報中所列的「K 廠」即為特斯拉。高公局報告指出，該車廠自 112 年起改採以影像辨識為核心的偵測系統後，國道上未再發生撞上緩撞車的事故。這項技術轉變成為破解「蠍子車魔咒」的關鍵，主要原因包括：

端到端神經網路（End-to-End）： 透過端到端架構，特斯拉的系統能從大量實際道路影像中學習，直接輸出駕駛決策。這大幅提升系統對異常路況與特殊目標（如施工車輛、緩撞車等）的辨識準確度與泛化能力。

克服雷達的「靜止物過濾」限制： 傳統毫米波雷達為避免誤判路牌、橋樑等固定結構，通常會濾除高速路徑上的靜止物體，降低「幽靈煞車」風險。然而，這也使得系統容易忽略停在車道上的緩撞車，導致無反應地直接撞上。

空間佔用網路（Occupancy Network）： 特斯拉改用「純視覺」技術後，透過神經網路將 2D 影像轉換為 3D 體素（Voxel）表示，從「辨識這是不是車」轉變為「判斷這個空間是否被物體佔用」。即便緩撞車外型特殊，只要其佔據實體空間，系統就能視為障礙物並及時應對。

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如果不小心撞上緩撞車要賠多少？

根據法院判決與社群通報資料，在國道上撞上緩撞車可能面臨高額賠償。這類事故的理賠金額通常介於 130 萬至 180 萬元新台幣之間，對駕駛人而言構成重大財務風險。實務上，賠償內容主要涵蓋「緩撞設施維修費用」與「維修期間的營業損失」，以下為兩起具代表性的案例：

案例一：新竹地院判決（113 年度橫簡字第 155 號）

事故發生於 2023 年，法院判決駕駛人需賠償共計 1,334,255 元，包含：

• 緩撞設施零件與工資：884,400 元
• 租車費（55 天 × 每日 8,000 元）：440,000 元
• e-Tag 安裝費：9,855 元

案例二：臺中地院判決（114 年度簡上字第 182 號）

此案明確指出，TMA 緩撞設施具備特殊安全性，不因使用年限而折舊。法院因此裁定肇事駕駛須以新品價格全額賠償，金額如下：

• 緩撞設施維修費：1,500,000 元
• 器材損毀：33,000 元
• 先前和解費用（含租車與拖吊）：300,000 元
• 累計總額：1,833,000 元

賠償結構與法律觀點整理

整體來看，法院逐步建立「專業安全設備不折舊賠償」的判準，一旦發生碰撞，即使設備已有使用年限，仍須按新品價格全額賠償。再加上維修時間往往長達一至兩個月，期間所衍生的租車與營業損失，也可能讓肇事駕駛承擔額外數十萬元開支。因此，在使用輔助駕駛功能或行經施工路段時，駕駛人應保持高度警覺，避免因一時不察而面臨鉅額財務負擔。

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特斯拉的輔助駕駛系統主要分為三大層級：全車系標配的基本版 Autopilot、具備高速公路導航輔助與自動停車的 EAP，以及具備市區街道轉向能力的 FSD (Supervised)。以下整理三大系統的 Autopilot FSD 差異、台灣法規限制、硬體支援與選購決策。

AP、EAP 與 FSD 的核心定義與層級

車友常討論的 AP，Autopilot 中文為自動輔助駕駛系統，是目前台灣特斯拉全車系的免費標配功能。了解基礎特斯拉 Autopilot 功能是掌握車輛主動安全的第一步，駕駛無需額外付費即可享有頂級的主動巡航體驗。

許多新車主常問 EAP 是什麼？EAP (Enhanced Autopilot) 代表增強版 Autopilot 自動輔助駕駛，功能介於基本版 AP 與 FSD 之間。特斯拉 EAP 功能主要強化高速公路巡航體驗，加入自動輔助導航駕駛 (Navigate on Autopilot, NoA)、自動變換車道、AP 自動停車輔助系統與召喚功能。在 PTT 等社群論壇上，增強版 Autopilot 自動輔助駕駛 PTT 討論熱度始終居高不下。

而 FSD 是什麼？FSD (Supervised) 全自動輔助駕駛 (受駕駛監督) 是特斯拉目前最高階的智慧駕駛輔助系統（部分車友亦常搜尋特斯拉 FAD 或 FSD）。名稱中的「受駕駛監督」明確指出系統屬於 SAE Level 2 駕駛輔助範疇，駕駛人仍必須全程保持專注並隨時準備接管車輛，並非無人監督的全自動駕駛。

三大駕駛輔助系統功能差異與法規限制

特斯拉三大輔助駕駛系統的本質差異，在於支援場域從單純車道維持延伸至高速公路自動換道，再擴展至市區複雜街道的自主導航判斷：

1. 基本版 Autopilot (AP)：長途高速公路減輕疲勞利器

基本版 Autopilot 包含「主動巡航定速」與「自動輔助轉向」兩大核心功能。在標線清晰的道路上，系統能自動依前車距離調節車速，並將車輛穩定維持在車道中央。基本版 Autopilot 是台灣車主在高速公路與快速道路上最實用且零成本的標配功能，但遇到交流道匝道、紅綠燈或需變換車道時，需由駕駛手動接管。

2. 增強版 Autopilot (EAP)：完整高速公路進階輔助

EAP 在基本版基礎上擴充了多項實用功能，包含自動變換車道 (打方向燈後車輛確認安全自動切換車道) 與自動輔助轉向導航駕駛 (依車載導航路徑自動駛入或駛出高速公路匝道)。此外，亦具備自動停車、召喚與智慧召喚功能。

不過在台灣與歐盟市場，EAP 的部分功能受到 UNECE R79 轉向法規限制，智慧召喚操作距離被限制在 6 公尺以內，自動變換車道的橫向加速度與確認秒數亦受到法規嚴格約束。

3. FSD (Supervised)：市區街道自動導航輔助

特斯拉 FSD 功能採用端對端神經網絡 (End-to-End Neural Networks) 架構，在已開放市場 (如北美與中國測試區) 具備辨識紅綠燈停等、圓環繞行、市區左轉以及無標線狹窄街道避讓的能力。

台灣市場方面，特斯拉已正式向車安中心提交審驗申請，台灣 FSD 審驗流程目前正由主管機關進行法規調適與技術路測。在主管機關正式審驗核准前，台灣 FSD 車輛目前可用的功能與 EAP 大致相同。

AP、EAP、FSD 完整功能對照表

買斷停售後的訂閱制策略與硬體差異

過去台灣特斯拉 EAP 價格為 NT$ 111,000，特斯拉自動駕駛價格與 FSD 價格則為 NT$ 222,000。隨著官方全球策略轉型，一次性買斷方案已正式走入歷史，未來將全面以月費訂閱制為主。

1. 訂閱制 vs 買斷制的優缺點分析

月費訂閱制的彈性顯著高於買斷制，特別適合每年僅在連假長途返鄉、出遊或短期租賃的用車情境。若車輛持有時間在 3 年以內，選擇月費訂閱制的總成本顯著低於過去 22.2 萬元的買斷門檻。詳細試算可參考 特斯拉 FSD 訂閱制與買斷總成本比較指南。

2. HW3 vs HW4 硬體支援與 FSD v14 Lite 架構

車載電腦硬體版本直接決定了未來智慧駕駛輔助的運算極限。配備 HW4 硬體的車型擁有更高解析度的攝影機與強大運算晶片，可運行原生全尺寸端對端模型；而全台廣大配備 HW3 的車款，特斯拉則透過模型蒸餾技術推出 FSD v14 Lite 精簡模型 進行相容運算。

Elon Musk 已確認 HW3 車載電腦算力無法支援無人監督自駕，未來升級與換車需以 HW4 以上硬體為主。針對既有 HW3 車主，官方亦曾推出限時換購新車免費移轉 FSD 權益之方案。

Tesla Vision 純視覺方案與安全表現

自 2021 年起，特斯拉全面推動 Tesla Vision 純視覺方案，陸續在全車系移除毫米波雷達與超音波雷達 (USS)，改以高解析度車載攝影機搭配深度神經網絡進行環境感知、測距與障礙物重建。

從國際權威安全機構評測來看，純視覺方案並未削弱車輛主動安全表現。Tesla Vision 純視覺方案在 IIHS 與 Euro NCAP 測試中依然維持頂級五星安全評級。美國公路安全保險協會 (IIHS) 最新評測中，Tesla Model Y 與 Model 3 蟬聯 Top Safety Pick+ 最高安全殊榮；Euro NCAP 亦確認其純視覺自動緊急煞車 (AEB) 在行人與騎士偵測項目中取得頂級滿分表現。

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智慧召喚距離為何受限？UNECE R79 轉向法規對 EAP 與 FSD 的影響

這種偏保守的速限控制策略，在速限與實際車流速度差距較大的路段，引發社群討論。部分駕駛指出，若系統降速幅度過大，可能增加後方來車反應壓力。此外，聯合國 R79 規範對自動轉向功能的限制，也使增強版自動輔助駕駛在特定情境下更容易出現功能降級。

系統鎖定法定速限，匝道減速幅度放大

特斯拉在此次 2026.2.6 軟體更新中，進一步強化自動輔助導航駕駛對導航圖資速限的遵循程度。當車輛進入交流道或轉接匝道時，系統會依照地圖標示速限主動下修車速。相較以往可透過方向盤右側滾輪微調速度以貼近車流，新版本更傾向鎖定 40 或 50 公里的法定速限，使車速調整空間縮小。

部分車主指出，自動輔助導航駕駛（NoA）在更新後流暢度下降，特別是在高速公路匝道銜接路段。當系統以較明顯幅度降速時，車內乘坐感受隨之改變，也提高後方來車判斷難度，使原本強調便利性的輔助功能，在特定場景下顯得較為保守。

圖資與實際車流落差，影響全台多處轉接路段表現

根據車主在社群分享的實測結果，全台多處路段在 2026.2.6 更新後出現不同程度的降速現象。整體觀察顯示，降速幅度與導航圖資標示準確度高度相關。當地圖速限與實際車流存在落差時，系統更傾向嚴格依循標示數值，導致車速調整與舊版出現明顯差異。

速限設計與輔助駕駛邏輯產生結構性落差

國道交流道的交通安全，很大程度取決於車流的可預測性。當車輛依循法定速限明顯降速，且與主線車流產生落差時，原有節奏可能被打破。在台灣國道環境中，部分交流道路段標示速限為 40 至 60 公里，但實際車流常維持在約 80 公里以上。當前車以符合法規卻偏低的速度行駛時，若後方車輛未保持適當距離，整體風險將隨之升高。

此情境也反映出台灣速限規劃與現代輔助駕駛系統之間的落差。部分路段速限變化缺乏漸進式銜接，使車輛可能在數百公尺內，從 100 公里降至 40 公里。對於高度依賴規則執行的輔助駕駛系統而言，這類不連續的速限標示，容易影響主動巡航定速的穩定度，也提高整體交通環境的不確定性。

R79 限制轉向力道，影響自動變換車道表現

除了速限因素，聯合國 R79 規範對自動轉向力道的限制，也是部分車主認為功能受限的原因之一。該規範對輔助駕駛系統在自動變換車道時的橫向加速度與轉向扭力設有上限，使車輛在面對彎道半徑較小的交流道路段時，可能因轉向能力受限而中止自動變換車道，或由系統主動解除功能。

由於台灣法規多參考聯合國標準，特斯拉在台販售車型需符合 R79 要求，因此在轉向表現上與部分市場存在差異。部分車主指出，在車流密集路段，自動輔助導航駕駛的反應節奏相對保守，偶爾出現變換車道過程中取消動作的情況。當此類限制與 2026.2.6 版本更嚴格的速限遵循邏輯疊加時，整體駕駛體驗與以往版本相比出現明顯變化。

北美 FSD v14 的彈性邏輯，與台灣形成對比

相較於台灣車主面臨的降速困擾，北美市場搭載最新 FSD v14 的體驗呈現不同走向。根據官方說明與部分美國車主回饋，FSD v14 在特定駕駛模式下，會更積極貼近周遭車流速度，展現較高的跟車彈性。亦有車主分享，自己在啟用 FSD 巡航期間因車輛超速而遭警方攔停並開立罰單，相關經驗在社群上引發討論。

兩地市場的差異，反映特斯拉在不同法規與監管環境下的策略取向。北美版本持續朝神經網路主導方向發展，強調貼近人類駕駛行為的即時判斷；而在台灣現行導航圖資與法規架構下，系統需更嚴格遵循標示速限與轉向規範。2026.2.6 版本的調整，使車輛在法規遵循與車流節奏之間出現張力。

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特斯拉 Autopilot 是自動駕駛嗎？AP、EAP、FSD 有什麼不同？

聯邦法官駁回特斯拉提出的推翻判決或要求重審動議，使原判決在初審法院層級正式確立。整起案件涵蓋事故經過、陪審團責任比例分配，以及 Autopilot 在設計與行銷上的爭議，也可能對特斯拉推動 Robotaxi 與全自動駕駛策略產生影響。

2019 年佛州致命事故全貌還原

事故發生於 2019 年 4 月 19 日，美國佛羅里達州 Key Largo 的 Overseas Highway。一輛 2016 年款特斯拉 Model S 在 Autopilot 啟動狀態下，以時速約 62 英里行駛。

駕駛人 George McGee 當時彎腰撿拾掉落的手機，未注意前方路況，車輛隨後闖紅燈，撞上停放於路邊的 Chevrolet Tahoe。撞擊造成 22 歲女性 Naibel Benavides Leon 當場死亡，26 歲的 Dillon Angulo 則遭受嚴重腦部與脊髓傷害，需長期醫療照護。

車輛數據顯示，事故發生時 Autopilot 處於啟動狀態，但未對紅燈與前方靜止車輛作出有效辨識，也未啟動煞停。根據庭審資料，系統當時未能正確判讀號誌狀態與路邊靜止車輛，亦未提供足以讓駕駛即時介入的警示或主動煞停機制。這些因素成為後續聯邦層級過失致死與人身傷害訴訟的關鍵爭點。

陪審團判特斯拉承擔三分之一責任

案件於 2025 年 8 月在美國佛羅里達州南區聯邦地方法院進行陪審團審理。陪審團最終裁定，駕駛人 George McGee 承擔 67% 責任，特斯拉承擔 33% 責任。

陪審團認定，特斯拉在 Autopilot 的設計與行銷表述上具有誤導性，導致消費者對系統能力產生過度信任。即使駕駛分心被認定為事故主因，產品設計與宣傳方式仍被視為需共同負責的因素。

判決金額包括補償性賠償約 4,300 萬美元（約 13.6 億元台幣），其中約 1,950 萬美元支付予死者遺產，約 2,310 萬美元支付予倖存者；另有懲罰性賠償 2 億美元（約 63.1 億元台幣），由特斯拉全額負擔。

懲罰性賠償僅針對特斯拉，不涉及駕駛人。此一安排反映陪審團認定爭議核心不僅在於駕駛分心，而是特斯拉在產品設計與行銷層面的作為，已達需以懲罰性賠償加以制裁的程度。

本案總額達 2.43 億美元（約 76.6 億元台幣），為聯邦陪審團首次就致命 Autopilot 事故判決特斯拉敗訴，也是目前金額最高的相關案件。在審判前，原告曾提出遠低於最終判決金額的和解方案。根據外媒報導，當時金額低於 2,430 萬美元（約 7.7 億元台幣），但特斯拉選擇拒絕並進入審理程序，最終由陪審團作出高額裁決。

法官駁回重審 2.43 億美元判決成立

特斯拉在判決後提出動議，主張裁決違反佛州侵權法與正當程序原則，並要求推翻判決或重新審理。

2026 年 2 月 20 日，聯邦地區法院法官 Beth Bloom 駁回特斯拉請求。她在裁定書中指出，審判期間提出的證據足以支持陪審團裁決，特斯拉亦未提出足以動搖原判的新論點或新證據。

法官同時確認，懲罰性賠償金額未超出補償性賠償的法定比例上限。這顯示在地方法院層級，原判決已具法律效力。特斯拉仍可向聯邦第十一巡迴上訴法院提起上訴，後續攻防可能聚焦於陪審團責任比例認定、懲罰性賠償的合憲性，以及是否符合比例原則等議題。

Autopilot 設計與行銷成爭議核心

原告主張，特斯拉在 Autopilot 的開發與宣傳上存在重大疏失，使駕駛人誤以為系統更接近全自動駕駛，進而產生過度依賴。

庭審中提出的內部文件與專家證詞指出，Autopilot 在辨識靜止障礙物與交通號誌方面存在技術限制，但相關風險未被充分揭露。原告律師並引用特斯拉高層過去的公開發言，質疑行銷表述與實際能力之間存在落差，並主張此種差距可能使駕駛人在非高速公路或複雜路況下誤判風險。

特斯拉則強調，Autopilot 屬於駕駛輔助系統，必須由駕駛人全程監督，事故主因為駕駛分心使用手機。最終陪審團認定，雖然駕駛人為主要肇因，特斯拉在系統設計與警示機制上仍須承擔部分責任。此一裁決顯示，法院在審理自動輔助駕駛事故時，已將產品設計與行銷內容納入責任判斷範圍，而不僅限於駕駛行為本身。

重罰對 Robotaxi 與 FSD 布局的影響

本案被視為特斯拉在 Autopilot 與全自動駕駛（FSD）訴訟布局上的重大挫敗。過去多起涉及 Autopilot 的重大事故，多以和解、駁回，或未進入聯邦陪審團審理程序告終。本案則為聯邦陪審團首次就致命 Autopilot 事故判決特斯拉敗訴，並以九位數美元賠償金額確認其部分責任。

自 2025 年判決以來，特斯拉已與多起類似事故達成和解，以降低進入陪審團審理的風險。此案也可能影響後續自動駕駛監管方向。美國國家運輸安全委員會與相關交通主管機關近年持續調查 Autopilot 事故，本次裁決使系統安全設計與行銷表述的法律風險進一步浮上檯面。

當討論延伸至 Robotaxi 或更高等級自動化時，責任歸屬往往更集中於系統本身，而非僅強調「駕駛人須全程監督」。隨著特斯拉規劃擴大 Robotaxi 部署與推進 FSD 商業化，此案將成為市場與監管機構評估其自動駕駛策略時的重要參考依據。

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值得注意的是，Elon Musk 近期才表示，隨著 FSD 功能持續進化，訂閱價格未來將會上調。他指出，當 FSD 發展至無需駕駛監督、乘客可全程使用手機或入睡的階段，將迎來明顯的價值躍升，屆時訂閱價格可能遠高於目前的 99 美元。這項說法也再次凸顯，無監督 FSD 不僅是技術發展的關鍵節點，同時也是特斯拉在產品策略與長期營收布局中的核心轉折點。

Elon Musk：無監督模式將是價值與價格的轉折點

Elon Musk 表示，隨著 Full Self-Driving（FSD）系統功能持續提升，目前每月 99 美元的監督式訂閱價格將上調。他指出，真正的價值釋放將出現在「無監督 FSD」階段，也就是駕駛無需干預、乘客可全程使用手機或入睡的情境。屆時，FSD 將不再只是駕駛輔助工具，而是具備完整取代人類駕駛的能力。

這項發言發布之際，特斯拉同步調整北美市場產品設定。目前新車不再提供 Autopilot，而是改為標配 Traffic-Aware Cruise Control（即定速巡航）。使用者可選擇訂閱每月 99 美元的監督式 FSD，或在 2 月 14 日前以 8,000 美元一次性購買。所有新交付車輛皆附贈 30 天 FSD 免費試用。

Elon Musk 的說法呼應特斯拉近期在技術與策略上的進展，包括 FSD v14.2 已導入推理能力，以及實現無監督駕駛所需的 100 億英里真實行駛資料門檻。這也顯示，監督式 FSD 僅為過渡階段，訂閱價格將隨技術成熟與部署規模逐步調整，而無監督 FSD 則是特斯拉邁向 Robotaxi 與軟體服務模式的關鍵轉折點。

無監督 FSD 資料門檻大幅上調至 100 億英里

特斯拉已將無監督 FSD 的安全門檻設定為累積 100 億英里（約 1,610 億公里）的真實道路行駛資料。Elon Musk 指出，現實世界存在大量機率極低但風險極高的邊緣案例（edge cases），這類情境難以透過模擬或有限資料完整涵蓋，必須仰賴長時間、大規模的實際駕駛來訓練模型。

與 2016 年《Master Plan Part Deux》中提出的 6 億英里門檻相比，現階段的目標提高近 17 倍，顯示特斯拉對自動駕駛實現難度的認知已趨保守且務實。當時特斯拉認為，透過端到端神經網路即可快速達到超越人類駕駛的水準，如今則轉向以大量長尾資料補強模型在罕見場景中的應對能力。

車隊里程突破 70 億英里，最快 2026 年中達標

截至 2026 年 1 月，特斯拉 FSD（需駕駛監督）車隊累積的實際行駛里程約為 73.85 億英里，其中城市道路占比達 26.7 億英里。距離 100 億英里的目標，仍有約 26 億英里的差距。

隨著 FSD 採用率提升、新車交付規模擴大，以及商用與內部測試車輛同步累積資料，市場普遍預估特斯拉最快可在 2026 年年中至下半年達成門檻。不過，特斯拉也多次強調，資料量僅為必要條件之一，系統仍需經過模型訓練、長期驗證與監管單位審查，無法單憑行駛里程即進入無監督階段。

v14.2 推理能力正式上線，導入施工與停車情境

FSD v14.2 已開始在實際道路情境中導入推理（reasoning）能力，並應用於施工改道、停車選擇等場景。系統不再僅依賴既定導航或固定路線規則，而是能根據當下環境主動推論行動後果，做出更接近人類邏輯的判斷。

目前版本中的推理功能以獨立的小型模型形式運作，主要用於補強主模型在複雜或罕見情境中的決策能力。例如，系統可在施工區域中選擇更安全的改道路徑，或在空間受限的地點判斷適合的上下車位置。這些功能已從內部測試階段進入實際部署，並將依據風險可控原則逐步擴大開放範圍。

特斯拉預計在 2026 年第一季持續擴大推理能力的應用範圍，從目前的空間幾何判斷，延伸至時間序列影像理解與行為預測分析。這將使 FSD 更能因應動態交通狀況，例如預測前車動作或辨識行人意圖，進一步提升系統在複雜環境中的實用性。

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自動急煞（AEB）、先進駕駛輔助系統（ADAS）、特斯拉的全自動輔助駕駛（FSD），與一般駕駛或職業賽車手的反應速度，在技術原理與實際應用上其實存在本質差異。從偵測方式、判斷過程到實際介入時間，各系統反應邏輯不同，也因此具備各自的風險控制機制與安全冗餘設計。

AEB 反應極快，僅需 50～150 毫秒

AEB（自動緊急煞車）是所有駕駛輔助系統中反應速度最快的一類，主要任務是在駕駛未察覺危險或來不及反應時，自動啟動煞車以避免或減輕碰撞。根據 UNECE R152 法規與多數車廠公開資料，AEB 的反應時間多介於 50～150 毫秒之間，遠快於人類的動作反應。

現行 AEB 系統多採多感測器融合設計，包含雷達與攝影機。雷達能穩定測量車距與相對速度，不易受光線與天候影響；攝影機則擅長辨識行人、自行車與其他語意物件。部分車廠維持雷達與攝影機並用，以提升惡劣環境下的可靠度；也有業者選擇純視覺路線，依賴深度學習推算環境結構與動態物體行為，達成類似功能。

值得一提的是，各家車廠對 AEB 的啟動邏輯與敏感度設定有所差異。有些系統會刻意延後觸發時機，以降低誤煞風險，避免對後方車輛造成潛在危險。實務上，AEB 並非越早介入越理想，而是需在「避免碰撞」與「避免誤判」之間取得平衡，確保安全與使用者體驗並重。

ADAS 功能持續更新，反應穩定快速

多數 ADAS 功能如自動車距控制（ACC）、車道維持輔助（LKAS）、盲點偵測與車道偏移警示，並非設計用於瞬間危機處理，而是透過高速且持續的資料更新來穩定控制車輛狀態。這類系統的感測與運算頻率通常介於 10～100 毫秒之間，更新速度遠高於人類平均的注意力切換與操作反應能力。

以車道維持系統為例，車輛會每隔數十毫秒重新偵測車道線位置，並以極細微的幅度主動調整方向盤角度，使車輛維持在車道中央。類似地，ACC 會連續追蹤前車距離與相對速度，持續微調動力輸出與煞車力道，確保跟車動態平穩、無突兀變化。

儘管這些功能的單次反應不如 AEB 那樣極端迅速，但其高度穩定性與一致性，已足以在長時間駕駛中補足人類警覺力的波動，進一步提升行車安全與穩定性。

FSD 建構環境模型，10～50 毫秒更新

FSD（Full Self-Driving，全自動輔助駕駛）屬於更高層級的駕駛輔助系統，其目標不僅是執行單一動作或避免事故，而是持續建構完整的 360° 環境模型，並即時預測周圍物體的移動軌跡與行為意圖。以現行版本（特別是 V12 起導入的 end-to-end 神經網路架構）為例，FSD 的感知、預測與規劃更新速率通常落在 10～50 毫秒之間，也就是每秒可執行數十次視覺重建、物體追蹤與行為推估。

值得注意的是，FSD 的優勢主要在於「判斷速度」，而非車輛本體的「動作即時性」。方向盤轉向、油門與煞車系統仍受限於物理機構的延遲。例如煞車需建立液壓壓力、電動轉向馬達也需花費時間輸出扭力，因此實際動作的發生仍略慢於神經網路的決策結果。

儘管如此，FSD 的整體反應速度仍遠超過人類駕駛，但它不是毫秒級立即完成全套操作的「瞬時自駕系統」，而是一套結合高速感知運算與車輛控制硬體的多層系統，透過協同運作達成準確且穩定的駕駛決策。

人類平均反應約 1 秒，易受情境影響

人類反應速度常見兩種評估方式，數值差距相當明顯。在極簡的視覺刺激條件下，例如「畫面變色 → 手指點擊滑鼠」，大多數人能在 200～280 毫秒內完成反應。但這類測試通常處於理想環境中，沒有外在干擾、不需判斷資訊，也不涉及任何實際動作。

實際駕駛情境則複雜得多。駕駛者必須先察覺異常、理解情境、做出反應判斷，再將腳從油門移至煞車，最後踩下煞車踏板。整個流程通常落在 0.5～1.5 秒之間，若處於疲勞、分心或壓力狀態下，反應時間可能進一步延長。

由於牽涉多重步驟與即時判斷，人類在突發狀況下的反應不僅相對緩慢，也更容易出現錯誤決策，這也是為何自動輔助系統在關鍵時刻能提供實質補位的重要原因。

F1 車手靠預判與穩定性維持反應優勢

F1 車手的起跑反應時間常被引用為 200～300 毫秒，表面上與人類極限相近，但真正讓他們脫穎而出的，並非單純速度，而是極高的預判能力與極低的失誤率。職業車手會依據燈號節奏、車輛回饋、賽道條件與多年經驗進行預測，因此在實戰中，他們的反應更像是對變化的高度敏感，而非單純等待刺激後才動作。

此外，F1 車手能在高壓環境下長時間維持穩定表現，不易受到疲勞或注意力波動影響，這種一致性也是頂尖賽車選手的關鍵能力之一。相較之下，一般駕駛的反應速度與穩定性在長時間行駛或突發狀況下容易出現明顯落差。

反應差距在高速情境下急劇放大

在高速行駛時，反應時間會直接轉化為錯失距離。以 100 km/h 為例，車輛每秒約行進 27.7 公尺，也就是說，只要延遲 1 秒做出反應，車輛就會向前衝出超過 27 公尺，相當於約七輛車身長。

若進一步比較不同系統的反應差異：人類在真實駕駛情境下的平均反應時間約為 1 秒，AEB 系統的反應則可能只需 100 毫秒，此時車輛僅前進約 2.7 公尺；而 FSD 或 ADAS 若每 30 毫秒更新一次世界模型，對應距離僅約 0.8 公尺。相同的時間差，在高速下會造成幾十公尺的距離差，對於事故的避免與風險控制產生顯著影響，也凸顯輔助駕駛系統在提升整體行車安全性上的重要性。

簡易測試可評估基本視覺反應

如果想知道自己的視覺反應速度所處範圍，可以試試我們的《反應速度測試》線上測試工具。操作方式為在畫面變色後立即點擊，用以模擬單純視覺刺激下的手部反應時間。此類測試可作為認識人類基本反應極限的輔助參考。

需注意，此測試僅評估「視覺刺激 → 手部操作」的反應流程，並不涵蓋實際駕駛所需的多步驟判斷、腳部動作、煞車系統延遲或真實道路環境等變因。結果亦可能受到螢幕延遲、滑鼠反應速度與設備效能影響，僅供一般性參考，無法作為駕駛能力或道路安全表現的依據。

隨著技術越來越成熟，輔助駕駛系統在反應速度和環境掌握上，已經跟人類拉開不小的距離。車載系統能在極短時間內完成感知、判斷與控制，同時掌握車輛周圍的多個方向，有效彌補人眼視線盲區和動作延遲。實際開車時，善用這些輔助工具、保持專注與主動判斷，能讓行車過程更安全、反應更及時。

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目前美國已有部分車主收到 FSD v14 更新，系統在路況判斷與行駛穩定性上明顯改善，但仍屬「受監督駕駛輔助系統（Supervised）」範疇。Elon Musk 的發言顯示，下一版更新可能進一步調整監控邏輯，讓 FSD 更接近完全自動駕駛的體驗，也讓各州現行的「駕駛分心」法規出現新討論空間。

Elon Musk 預告 FSD 駕駛監控將鬆綁

Elon Musk 在股東大會上表示，特斯拉即將放寬 FSD 的駕駛監控條件，讓駕駛在自動駕駛期間可進行有限度的訊息操作。他表示：「我們正在讓 FSD 足夠安全，使你在使用它時能回訊息，而車輛依然能保持安全行駛。」

目前的駕駛監控鏡頭（Driver Monitoring System）會偵測駕駛視線、頭部方向與專注度，一旦低頭過久便會發出警告甚至暫停 FSD。未來版本可能會依據行車環境、速度與風險程度，判斷駕駛是否仍保持安全注意力，減少誤觸警示。

放寬規則處灰色地帶 法規上仍需監控

在美國與多數國家，駕駛於行進中操作手機仍屬違法行為。Elon Musk 並未進一步說明，特斯拉將如何在放寛 FSD 監控條件的同時，遵守現行「禁止駕駛使用通訊設備」的法律規定。根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）標準，FSD 目前仍屬 Level 2 駕駛輔助系統，駕駛人需全程保持注意並隨時可接管。

若要讓駕駛能在行駛過程中合法查看手機或進行訊息操作，系統必須達到 Level 3 或以上等級，並通過監管機關的安全審查與核准。屆時，特斯拉若要正式開放此項功能，仍需面對更嚴格的法規審查與安全驗證程序。

以下為主要自動駕駛系統之間的差異比較：

在台灣，《道路交通管理處罰條例》第 31 條明確規定，駕駛於行進中使用手持式通訊設備者，可處罰鍰新台幣 3,000 元。即使特斯拉在軟體層面開放此功能，若未經主管機關核准，仍不得於實際道路上啟用。

不過，台灣雖明訂禁止駕駛行進間使用手機，對車窗隔熱紙透光度卻沒有明確規範，使得實際取締難度頗高。多數執法人員必須能清楚目視到駕駛操作手機的行為，才能依法舉發。

因此，過去因在輔助駕駛狀態下「滑手機」或「閉眼休息」而被拍下的案例，往往都是使用透光度較高隔熱紙的車主。相較之下，車窗顏色較深的車輛，即使行為相同，也更不易被發現或取締。

駕駛便利性提升 安全責任仍由人承擔

特斯拉透過 OTA 更新持續提升 FSD 的判斷與控制能力。Elon Musk 所提到的「允許駕駛發訊息」，實際上是指系統能更精準地辨識駕駛是否仍在監控環境，而非解除駕駛責任。

特斯拉正嘗試在「便利性」與「安全性」之間找到新平衡。當監控規則放寬後，駕駛可在特定條件下短暫查看訊息，而不致被系統誤判為分心。不過，在監管標準仍維持 Level 2 階段之前，行車安全與法律責任仍完全由駕駛本人負責。FSD 若要真正達到「無需人為監控」的階段，仍需監管與技術兩端同步成熟。

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特斯拉如何整合 Robotaxi 技術至 FSD？

Elon Musk 表示，特斯拉正將 Robotaxi 版本與 FSD（Supervised）全面整合，並導入 Austin 車隊累積的實際運行經驗，同時針對演算法與感知能力進行全面強化。本次升級重點包括神經網路參數擴增約 4.5 倍、重新設計記憶體管理與快取策略，以顯著降低系統延遲並提升運算效率。更新後，車輛在車道變換、交叉路口判斷與動態物體預測等場景中的精準度將大幅提升。

目前，消費者版本 FSD 自 5 月起停留在 v13.2.9。外界普遍認為，這次升級將是過去一年最大規模的自駕系統更新，並成為特斯拉推進自動駕駛與 Robotaxi 融合的重要里程碑。特斯拉計畫於 Q3（7 至 9 月）率先針對搭載 HW4 硬體的車款釋出測試版本，經內部與早期體驗群組驗證後，才會逐步推送至更多車型與市場。

舊金山灣區與鳳凰城 Robotaxi 服務將獲拼准

Elon Musk 在 X 平台表示：「As soon as the regulators approve（他們的態度其實相當合理）」，並強調監管單位立場「相當合理」，一旦獲得批准，服務將立即啟動。他進一步透露，灣區的 Robotaxi 有望在「一至兩個月內」上線，但仍需取得加州 DMV 商業營運許可，目前僅持有員工運輸的內部許可。

鳳凰城的進度更快，亞利桑那州運輸部已證實，特斯拉於 6 月提交 Robotaxi 測試與營運申請，預計 7 月底完成審核。一旦獲准，鳳凰城將成為繼 Austin 之後，美國第二個開放 Robotaxi 的城市。目前 Austin 採安全員陪駕模式運行 Robotaxi，累積實際路測經驗，作為擴展至其他城市的基礎。

FSD 中國歐洲受法規限制、澳洲紐西蘭即將開放

除美國市場外，特斯拉也積極推進中國與歐洲市場，但當地監管程序更為嚴格。中國要求每次 FSD 軟體版本更新都必須逐一驗證；歐洲則需通過 UNECE（聯合國歐洲經濟委員會）審批，導致全球推廣時程出現差異。特斯拉已開始準備合規文件，並計畫在獲准後迅速展開部署。

此外，特斯拉也確認 FSD 將於澳洲與紐西蘭開放，並已完成與當地監管單位的協調，確定「沒有任何法規阻礙」。特斯拉區域總監 Thom Drew 表示，目前已進入最後驗證階段，將先針對配備 HW4 的車款釋出，之後再分階段擴展至其他硬體版本。

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近期，特斯拉也完成首起 Model Y 的無人交付任務，從工廠直接將車輛送達車主住家，顯示其自動駕駛系統已進入商業化前的成熟階段。以下將詳盡比較 Robotaxi 專屬 FSD 與一般版本之差異，並說明其技術架構與硬體需求。

Robotaxi FSD 具備哪些新功能？

緊急車輛主動避讓

Robotaxi 專用的 FSD 具備警報聲辨識與緊急車輛燈號識別功能，行駛途中可主動打方向燈靠邊讓行，並同步啟動前擋風玻璃清潔裝置，確保視野清晰。這類主動應變能力，目前在一般版本的 FSD 中仍屬少見。

夜間行駛穩定度提高

針對低光源與夜間視覺挑戰，升級版 FSD 強化了光源處理與障礙物辨識能力，能有效降低因眩光造成的誤判與物體漏偵，有助於全面提升夜間行駛的安全性。

停車場與複雜路段判斷更靈活

Robotaxi 在執行 U 型迴轉或進出停車場時，路徑判斷更為流暢，明顯減少過往自駕車常見的猶豫與重複繞行情況。特別是在無標線或車流密集的環境下，新系統展現出更高的應變效率。

車內互動與乘客控制設計有何不同？

Robotaxi 車內新增乘客專用操作面板，設有「聯絡支援」與「要求停車」按鍵，乘客可透過觸控發出求助或終止行程指令。所有操作皆設有二次確認機制，以避免誤觸。此設計係為因應無駕駛員的使用環境所導入，一般版本的 FSD 車輛並未配備。

Robotaxi 初期仍配置前座安全監控人員，但已有部分車輛在無駕駛員、無遠端操作的狀況下，完成高速公路與市區道路的獨立行駛，最高時速可達每小時 72 英里，已涵蓋一般通勤所需的完整場景。

FSD Supervised 與 Unsupervised 有何技術差異？

FSD Supervised：需由駕駛人持續監控

適用於目前市售車款，駕駛人須全程保持注意，並在系統提示時即時介入操作。自 FSD v12 起，特斯拉全面改採端對端神經網路技術，由單一 AI 模型直接從鏡頭影像預測轉向與動力輸出，取代傳統的模組化架構。雖然自動化程度顯著提升，FSD Supervised 仍屬駕駛輔助系統，無法達成完全無人駕駛。

FSD Unsupervised：支援完全無人駕駛

應用於 Robotaxi 營運車輛、工廠物流車以及無人交付任務。在此模式下，車輛可在無任何駕駛人員介入的情況下，獨立完成從起點至終點的全流程操作，包括導航、變換車道、辨識號誌、避讓行人與自動停車等。Robotaxi 已於奧斯汀部分地區投入實際營運，特斯拉工廠內也廣泛使用此系統進行產線車輛移動與裝載作業。

特斯拉全系列自駕功能皆採用 Tesla Vision 純視覺技術的 camera-only 架構，不使用 LiDAR 或雷達，完全仰賴多角度攝影機影像與神經網路模型進行環境感知與動態預測。

Robotaxi FSD 與一般 FSD 差異比較

HW3 是否能支援無人駕駛模式？

自 2019 年起出廠的特斯拉新車，多數搭載 HW3 晶片，具備執行 FSD Supervised 所需的運算能力。然而，該硬體的處理效能與鏡頭解析度，尚不足以支援無人駕駛模式。特斯拉已確認，若 HW3 車主已購買 FSD 套件，未來如欲啟用 Unsupervised 模式，將可免費升級至 HW4 晶片。

目前 Robotaxi 與無人交付車輛皆搭載 HW4，並配備高解析度攝影鏡頭與新一代 AI 模型，以確保在完全無人環境下的行駛安全與系統穩定性。

Model Y 首次無人交付代表什麼？

2025 年 6 月 27 日，特斯拉成功完成首起全自動駕駛 Model Y 的無人交付任務。該車自德州超級工廠出發，行經州道、市區道路與住宅街區，最終自動抵達車主住家，全程未有駕駛人介入，亦無遠端操控，行駛路線超過 20 公里，耗時約 30 分鐘。

此次交付所使用的是 Robotaxi 專用的無人監督版 FSD，在任務完成後，特斯拉工程團隊隨即將車輛軟體切換回車主常用版本，如 FSD v13 或標準 Autopilot。此一轉換顯示 Robotaxi 專用系統與一般 FSD 之間具有技術相容性，但其軟體層級與運行邏輯不同，Robotaxi 版本僅於特定條件與任務中啟用，不適用於一般消費者的日常駕駛需求。

Robotaxi 初期營運是否遇到問題？

雖已投入實際運作，Robotaxi 在初期營運階段仍曾出現行為異常，包括超速、誤判車道、偏離路線及錯誤煞停等狀況，相關影像已引起當地交通監理機關關注。美國主管機關已針對 Robotaxi 系統行為啟動資料蒐集與審查程序，並將持續觀察其穩定性與潛在安全風險。

此情況顯示，即便技術層面已達重大突破，實際應用仍須與監理法規、城市環境與公眾接受度密切配合，方能推進至大規模商業化階段。

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FSD 協助高齡駕駛者獨立移動

特斯拉近日分享一段影片，畫面中一位 88 歲長者首次搭乘 FSD 自動駕駛系統，雖然對車速感到些許不安，但因系統具備自動煞車與禮讓行人等輔助功能，最終考慮購買特斯拉作為日常代步工具。此案例展現 FSD 在降低操作負擔、提升交通可及性方面的潛力，也有助於高齡者延長自駕年限。

有網友認為，儘管 FSD 目前仍處於需駕駛者監督的階段，其在高速公路上的表現已展現出高度潛力。然而，也有人提出質疑，認為讓一位多年未駕駛的 88 歲長者試乘 FSD，可能存在安全風險，尤其在系統仍需駕駛者隨時接手的情況下，若遇突發狀況，恐難以即時反應。

根據交通事故統計與調查，多數所謂「車輛暴衝」事件實際上為人為操作失誤所致，特別常見於起步或停車時誤踩油門。此類情況在高齡駕駛族群中比例較高，常見原因包括反應時間變慢、肌力不足或檔位判斷錯誤。相較之下，因車輛系統故障導致無預警加速的情況極為罕見。現代車輛多配備行車紀錄模組，可清楚還原駕駛當下的操作行為，進一步證實暴衝多屬人為錯誤，而非車輛瑕疵。

相對來說，FSD 系統具備穩定的反應能力與全方位的感知視野，車輛搭載 8 支攝影機與多組感測器，能即時偵測前方行人、側向車輛或障礙物，幾乎無視覺死角。在過往實際使用影片中，車輛大多能準確判讀路況並主動煞停，有效避免誤踩油門或視線死角造成的暴衝意外。這類輔助技術不僅能彌補高齡駕駛者在判斷與反應上的限制，也為其自駕過程增添一層系統性的安全保障。

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FSD 幫助身障者實現駕駛自由

另一段影片來自一位天生無手的車主，他透過 FSD 技術實現獨立駕駛，並表達對特斯拉的感謝。特斯拉在官方帳號轉發該影片，展現這項技術對不同族群的實際助益，也進一步強化品牌「以人為本」的形象。

有網友指出，對這位車主而言，steer-by-wire 搭配 FSD 是絕佳組合，凸顯這項技術如何提升其駕駛體驗。也有人好奇他先前使用的車款是否需進行特別改裝，還是可直接使用原廠配置；另有網友對其考照流程感到興趣，詢問他是如何完成駕訓並順利取得駕照。

在台灣，身心障礙者依法擁有考照與駕駛的權利，政府也提供相關輔具與稅費減免等協助。根據現行規定，肢體障礙者可報考自排或改裝車駕照，經體檢與駕訓合格後，即可取得合法執照。不少人會在車輛上加裝手控油門或其他輔助裝置，以協助單手或下肢不便者操作，政府則提供牌照稅與燃料費減免等優惠措施，降低用車負擔。

馬斯克分享 FSD 高速公路泡咖啡

Elon Musk 也親自轉發一段來自車主的影片，內容是一位駕駛者在高速公路上啟用 FSD，並使用 Nespresso 膠囊咖啡機沖煮濃縮咖啡，影片中駕駛者全程未碰觸方向盤。特斯拉官方在轉發時也補充註解指出，在這個模式下，方向盤可能會變成擺設。

有網友幽默表示，如果是義大利人，應該不會使用 Nespresso，暗指真正的義式咖啡應該用傳統方式沖煮。也有網友提到，在魁北克的道路上，這種做法可能難以實現，因為路況顛簸，咖啡恐怕會灑得到處都是。

這類畫面過去常被視為潛在的駕駛分心行為，如今卻由特斯拉主動公開，反映其對 FSD 技術成熟度的信心。透過真實車主的經驗分享，特斯拉一方面強調系統的穩定性，另一方面也試圖消除大眾對自駕安全性的疑慮。

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特斯拉強化駕駛注意力監控

特斯拉近年強化車內監控系統，透過車廂鏡頭偵測駕駛者是否注視前方及雙手是否接觸方向盤。不過，系統過去反應過於敏感，引發部分駕駛者不滿，例如僅僅查看中控螢幕調整空調，就可能觸發警示。對此，Elon Musk 表示認同相關意見，並在最新 FSD v13.2.9 更新中，延長警示前的容許時間，降低系統對駕駛操作的干擾。

另一方面，即便加州已訂有較嚴格的法規，禁止駕駛中從事分心行為，但實際執法成效仍有限。受限於警力資源、舉證難度及行為隱蔽性等因素，相關違規行為的取締率偏低，特別是在偏遠地區或非專案執法期間。這也使得部分 FSD 使用場景即使引發爭議，實務上仍難以構成明確違規，凸顯技術應用與法規落實之間的落差。

在台灣，過去數年間曾多次發生在高速公路使用駕駛輔助系統追撞緩撞車的事故，引起社會關注。然而，自 2022 年 3 月以來，已未再見與特斯拉有關的類似事故報導。也有車主實測發現，特斯拉可在遠距即辨識緩撞車，並主動減速因應。

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針對過去曾接連發生事故的楊梅休息站匝道，有測試者以特斯拉 Autopilot 以時速超過 100 公里通過該處，系統可穩定判讀車道並安全避開存在設計瑕疵的分隔島。相較之下，其他品牌車輛則曾疑似因系統辨識不足而發生衝撞。上述案例顯示，隨著軟體與視覺演算技術持續進化，特斯拉在特定場景的自駕能力已出現明顯進展。

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