文丨詹詹 编辑丨杜海 来源丨正经社（ID：zhengjingshe） （本文约为600字） 原告律师也指控：特斯拉明知系统仅适用于封闭高速公路，却放任其在城市道路激活；马斯克公开宣称"Autopilot比人类更安全"的营销话术，更模糊了技术 责任边界。 最新消息是，特斯拉不服判决，已申请重新审理。他们认为事故责任完全在司机的鲁莽行为，并警告此类判决可能会阻碍安全技术的研发。这不仅是目前特 斯拉遇到的赔偿金额最大的官司，同时也是特斯拉在有关辅助驾驶案件中的首次败诉。【《正经社》出品】 CEO·首席研究员|曹甲清·责编|唐卫平·编辑|杜海·百进·编务|安安·校对|然然 声明：文中观点仅供参考，勿作投资建议。投资有风险，入市需谨慎 喜欢文章的朋友请关注正经社，我们将持续进行价值发现与风险警示 转载正经社任一原创文章，均须获得授权并完整保留文首和文尾的版权信息，否则视为侵权 近日，美国佛罗里达州法院对特斯拉Autopilot系统致人死亡案作出历史性判决，裁定特斯拉承担33%的责任，赔偿总额高达2.425亿美元，约合人民币17.49 亿元。 这是一起2019年发生在佛罗里达州的致命车祸，一辆开启Autopilot的特斯 ...

评级与预期调整 - Baird分析师重申特斯拉中性评级 下调2025年下半年交付及监管信贷预期[1] - 分析师认为市场对特斯拉盈利预期仍偏高[1] - 公司需明确自动驾驶出租车与Optimus项目具体时间表[1] 法律与监管挑战 - 加州法官批准集体诉讼裁定 指控特斯拉在全自动驾驶系统能力上误导消费者八年[1] - 2019年自动驾驶仪相关撞车事故赔偿达3.29亿美元[1] - 佛罗里达州诉讼指控特斯拉推迟关键安全更新 并将Autopilot宣传为近乎自主系统[1] 责任框架与市场影响 - 法院要求车企对制造虚假安全感的营销行为担责 同时强调司机注意义务[1] - 惩罚性赔偿正在重塑自动驾驶责任框架[2] - 监管层面对人工智能系统道德部署审视趋严[1] 技术商业化要求 - 特斯拉需通过透明披露盈利路径与自动驾驶技术商业化时间表稳定市场预期[2] - 自动驾驶出租车与Optimus项目技术落地节点成为资本市场评估长期价值的关键依据[2]

法律诉讼与监管纠纷 - 特斯拉因2019年Autopilot相关致命事故被法院裁定承担部分责任 可能面临最高2.425亿美元赔偿 其中补偿性赔偿1.29亿美元 惩罚性赔偿需根据佛州法律削减至补偿性赔偿三倍以内[1] - 特斯拉已提交动议要求推翻或重审判决 主张事故完全由司机操作引发 车辆不存在设计缺陷 原告律师则指控特斯拉在Autopilot系统开发推广中存在鲁莽和不安全行为[1] - 马斯克旗下xAI起诉前工程师窃取Grok聊天机器人商业机密并跳槽至OpenAI 涉案工程师出售700万美元xAI股票后携带机密信息离职 并于8月14日承认掩盖踪迹[2] 市场竞争与行业动态 - xAI在德州起诉OpenAI与苹果 指控二者垄断苹果设备上的AI聊天机器人市场 凸显人工智能领域人才与技术竞争加剧[2] - 马斯克本人已对OpenAI及CEO奥特曼提起诉讼 指控其偏离造福人类初衷 OpenAI则在今年4月反诉马斯克构成骚扰[2] 股价表现与市场反应 - 特斯拉股价周五收跌3.5%至333.87美元 未能站上340美元关键技术位 结束此前连续三周上涨势头[3] - 年初至今特斯拉股价下跌约14% 但过去12个月累计上涨68% 盘中一度触及348.75美元[3] 监管管辖权争议 - 马斯克团队寻求将SEC诉讼从华盛顿特区转移至德州西区联邦法院 案件涉及2022年收购推特前迟报持股文件[2] - 马斯克家族办公室负责人声明称2020年以来马斯克约60%时间在奥斯汀工作生活 强调案件应在德州审理[2]

自动驾驶事故责任判决 - 特斯拉因2019年Autopilot系统致命事故被判承担33%责任 需支付2.43亿美元赔偿金（含4260万美元补偿性赔偿及2亿美元惩罚性赔偿）[2][3] - 事故发生时车辆以超60英里/小时（96公里/小时）速度撞击静止车辆 造成1死1重伤[3] - 陪审团认定系统未能识别静止障碍物且缺乏有效驾驶员监控 存在技术缺陷[4] 特斯拉技术缺陷与营销问题 - Autopilot被指控夸大L2级辅助驾驶为"自动驾驶" 营销策略被认定为故意淡化风险[4] - 系统允许驾驶员长时间脱手但缺乏生物识别监控 不符合安全标准[4] - 国家公路交通安全管理局2016年已警告改进监控系统 但公司未彻底解决[5] Robotaxi试点运营问题 - 奥斯汀试点投入10-20辆Model Y 搭载HW5.0硬件与FSD V12系统 宣称具备L4能力[6] - 试运营范围限于80平方英里（207.2平方公里）区域 每程收费4.2美元[6] - 出现转向异常、无故减速、车道保持不足、超速及违规变道等技术问题[7] 监管合规与竞争对比 - 加州要求安全员坐驾驶位 特斯拉仅获测试许可 未获公众运营授权[8] - Waymo在加州累计测试超1300万英里 获完全运营许可[9] - 特斯拉计划下月向公众开放服务并扩展至亚利桑那州和佛罗里达州[10] 商业化与法律风险 - 股东起诉特斯拉及马斯克证券欺诈 指控隐瞒自动驾驶安全风险并夸大技术前景[10] - 公司面临销量业绩下滑压力 试图将Robotaxi打造为新增长引擎[10] - 激进测试策略导致技术成熟度与监管要求矛盾凸显[11]

公司战略调整 - 通用汽车宣布召回约1000名从Cruise离职的工程与运营骨干人员[1] - 公司将自动驾驶研发目标明确为L3至L5级别[1] - 战略重心从Robotaxi平台化扩张转向乘用车ADAS领域[1][4] 管理层变动 - 新任首席产品官斯特林·安德森推动此次战略转向[1] - 安德森曾为自动驾驶卡车公司Aurora联合创始人及首席产品官[1][3] - 安德森曾在特斯拉主导Model X项目并领导Autopilot系统交付团队[3] 技术路线演进 - 采用混合感知安全冗余方案并注重成本约束与量产节奏平衡[1][6] - 复用Cruise在城市复杂场景、仿真验证及传感器融合方面的经验[4][6] - 将Ultra Cruise技术栈并入Super Cruise实现一体化平台化发展[6] 历史背景与挑战 - 2016年收购Cruise后曾以独立运营推动L4共享出行[4] - 2024年12月因事故、监管及资本压力搁置Robotaxi扩张计划[4][8] - Cruise此前在旧金山试运营期间遭遇交通事故导致运营许可被撤销[8] 发展目标 - 以个人车辆为核心载体推进软件定义与数据闭环技术[6] - 通过L2+/L3级别功能在更多车型落地积累安全数据与工程能力[9] - 为未来高阶自动驾驶预留技术和社会接受度发展空间[9]

特斯拉自动驾驶技术诉讼事件 - 投资者针对特斯拉及马斯克提出集体诉讼 指控公司在推出Robotaxi服务前夸大自动驾驶技术有效性 [1] - 诉讼称特斯拉隐瞒自动驾驶汽车可能存在危险驾驶或违反交通法规的风险 导致监管审查 [1] - 诉讼拟代表2023年4月19日起买入特斯拉股票的投资者 寻求证券法违规赔偿 [4] 事件影响 - 特斯拉股价在负面报道后两个交易日累计下跌6.1% 收于每股327.55美元 [1] - 周一盘中股价微跌0.068% 报309.05美元 [2] 相关法律案件 - 特斯拉在迈阿密自动驾驶致命车祸案中败诉 被判赔偿2.43亿美元 [5] - 案件涉及2019年Autopilot系统导致的事故 陪审团认定特斯拉承担33%责任 [5] - 这是特斯拉驾驶辅助系统相关首个重大法律败诉案件 公司表示将上诉 [5] 公司近期动态 - 特斯拉批准约300亿美元临时股票奖励计划 以激励马斯克留任 [5] - 公司称该奖励将促使马斯克继续领导特斯拉并创造股东价值 [5] - 今年以来股价承压 受马斯克政治角色争议及新车销售放缓影响 [5]

特斯拉Optimus项目高管变动 - 特斯拉Optimus人形机器人项目工程主管米兰·科瓦奇将于6月6日离职，职责由AI软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米接任 [1] - 科瓦奇在声明中表示离职为个人原因，强调不影响项目进展，其自2016年加入公司，2022年起负责Optimus硬件与软件平台搭建 [4] - 接任者埃卢斯瓦米现任特斯拉AI软件副总裁，曾主导Autopilot系统迭代升级，具备自动驾驶算法开发与系统优化经验 [4] Optimus项目进展与规划 - 公司计划2025年底在工厂部署1000台Optimus执行电池处理等任务，2026年实现大规模生产并对外销售，目标年产100万台 [4] - 马斯克称Optimus在移动速度、地形适应及任务精度方面显著提升，预计其规模增速将"超越史上任何产品" [4] 特斯拉战略布局 - 公司未来战略将基于自动驾驶汽车与自主人形机器人，Optimus项目与能源、自动驾驶业务形成生态闭环 [5] - 2026年百万台量产目标将成为检验公司AI战略的关键指标 [5]

智能驾驶事故分析 - 小米SU7以97公里时速撞向水泥护栏 事故暴露智能汽车安全性问题 车内三名大学生遇难[1] - 小米SU7标准版为降低成本移除激光雷达 纯视觉系统在车速超过85km/h时有效检测距离不足200米 应急反应时间仅7秒左右 低于行业安全阈值[2] - 智能汽车行业存在"标准套利"现象 企业利用监管滞后性选择宽松标准规避技术责任 在安全与成本间做出不利于长期用户安全的权衡[3] 航空业与智能驾驶监管对比 - 波音787飞控系统需通过FAA 300+项专项认证 飞行员转型培训标准为28天全沉浸式课程 含56小时模拟器训练[2] - 美国NHTSA自2016年推出自动驾驶框架 但未对L4+系统建立强制性认证标准 远低于航空业FAA严格标准[3] - 特斯拉Autopilot十年5次架构革新 但未对驾驶员提出培训要求 与航空业严格培训形成鲜明对比[3] 技术伦理与治理挑战 - 克隆技术治理迅速且严格 美国1997年禁止联邦资金用于人类克隆研究 欧洲1998年通过《欧洲人权与生物医学公约》附加议定书禁止生殖性克隆[5] - AI伦理治理严重滞后 DeepMind AlphaGeometry模型训练数据伦理争议无人问责 自动驾驶"电车难题"争论十余年仍无统一责任框架[7] - AI风险如无色无味气体 难以察觉但可能造成灾难性后果 需建立类似克隆技术的全球治理框架[8] 智能驾驶行业治理建议 - 应建立分级风险评估机制 对高风险应用实施差异化监管 引入"伦理黑匣子"记录决策过程 进行全生命周期安全审计[9] - 设立伦理激励政策 对合规企业提供税收优惠 构建强制责任保险制度 保费与安全性能挂钩[10] - 需建立超国家AI治理联席机构 在联合国框架内制定《全球人工智能白皮书》实现全球监管协同[10] 行业发展趋势 - 智能驾驶面临监管模式选择 是延续传统汽车渐进式监管 还是借鉴航空业预防性监管体系[4] - 需整合计算机科学 伦理学 法学等多领域专家智慧 共建跨学科全球治理框架[11] - 技术治理"曼哈顿计划"旨在为AI创新提供伦理基础 而非限制发展 人类完全有能力为高风险技术划定边界[11]