Die Robotaxis von Tesla in Austin erleiden mehr Unfälle als menschliche Fahrer
Die Flotte von autonomen Prototypen, die Tesla auf den Straßen von Austin, Texas, testet, ist in Verkehrsunfälle mit einer Häufigkeit verwickelt, die die der Autofahrer bei Weitem übersteigt. Berichte, die von der Regulierungsbehörde NHTSA angefordert wurden, enthüllen eine besorgniserregende Leistung in Sicherheitsfragen 🚗💥.
Eine alarmierende Unfallrate
Zwischen den Monaten Juli und November 2025 waren diese modifizierten Model Y für den Betrieb als fahrerlose Taxis in neun Unfällen verwickelt. Diese Zahl entspricht einem Unfall pro etwa 88.000 Kilometern, die sie zurückgelegt haben. Der Kontrast zur menschlichen Fahrweise in derselben Zone ist überwältigend, wo die Daten einen Vorfall pro 800.000 Kilometer anzeigen. In diesem Zeitraum legte die Flotte insgesamt nahezu 800.000 Kilometer zurück.
Registrierte Kollisionstypen:- Kollisionen mit anderen Fahrzeugen im Verkehr.
- Anpralle gegen feste Hindernisse auf der öffentlichen Straße.
- Ein Unfall, der einen Radfahrer betraf.
- Ein weiterer Vorfall, bei dem ein Tier involviert war.
Die Daten der NHTSA bieten eine objektive Metrik, um zu bewerten, wie diese Technologie in der realen Welt abschneidet.
Vergleich mit anderen autonomen Technologien
Die Leistung der Tesla-Robotaxis ist nicht nur schlechter als die der Fahrer, sondern liegt auch hinter anderen Unternehmen zurück, die autonome Fahrzeuge entwickeln. Firmen wie Waymo weisen Betriebsberichte mit günstigeren Sicherheitsindizes vor. Dieser Kontext stellt die Prototypen von Tesla in eine vergleichsweise weniger vorteilhafte Position als erwartet.
Relevante Faktoren in den Tests:- Tesla hatte die menschliche Überwachung in der Kabine bei einigen dieser Fahrzeuge reduziert.
- Der Übergang zu größerer Autonomie korrelierte nicht mit einer Verbesserung der Sicherheit.
- Die Unfallzahlen waren erheblich schlechter.
Der Weg des praktischen Lernens
Es scheint, dass das autonome Fahrsystem von Tesla in Austin derzeit die Verkehrsregeln auf die direkteste Weise lernt: durch Kollisionen mit einer Vielzahl von Elementen, sowohl beweglichen als auch statischen, die es auf der Straße antrifft. Diese Daten werfen entscheidende Fragen zur Entwicklungsphase und zur tatsächlichen Bereitschaft dieser Technologie auf, sich massiv und sicher in den städtischen Verkehr zu integrieren 🤖❓.