5 月 26 日，广东韶关某高速服务区发生的特斯拉 Model Y 追尾大货车事故，再次将纯视觉方案的安全性推上舆论风口浪尖。监控画面显示，车辆在撞击前未明显减速，车头严重损毁，驾驶员当场遇难。这是继 2021 年广东韶关、2022 年广西泉南高速等多起类似事故后，特斯拉再次因静态障碍物识别问题引发争议。

事故调查显示，特斯拉的纯视觉方案（Tesla Vision）在低光照、静态异形物体场景下存在显著缺陷。EDR 数据表明，系统在撞击前 1 秒才识别到静止货车，比人类平均反应时间晚 0.3 秒。技术分析指出，毫米波雷达因过滤静态障碍物功能，将货车误判为 " 背景噪声 "，而摄像头受货车尾部反光标识脱落影响，将红色车尾误认为 " 天际线 "。对比测试显示，搭载激光雷达的车型在此类场景下的误判率比特斯拉低 47%。

此次事故暴露出纯视觉方案的内在局限性。尽管特斯拉宣称其算法可通过软件迭代优化，但硬件架构的先天不足使其在复杂环境下的可靠性存疑。例如，在无光环境下，摄像头的可视距离仅为 100 多米，而激光雷达能在 200 米外探测到静止物体。这种技术路线的差异，导致特斯拉在应对夜间停放的无尾灯货车等极端场景时，存在不可忽视的安全漏洞。

事件的另一焦点在于人机责任划分。行车记录仪显示 Autopilot 处于激活状态，但特斯拉援引用户协议强调 "L2 级辅助驾驶需驾驶员全程监控 "。行业专家指出，特斯拉的 " 单踏板模式 " 和激进的人机交互设计，可能导致驾驶员过度依赖系统，降低应急反应能力。这种 " 技术神话 " 与 " 人为疏忽 " 的责任推诿，在过往事故中屡见不鲜，反映出智能驾驶法律框架的滞后性。

事故对特斯拉品牌的影响已显现在市场层面。JD Power 调查显示，特斯拉事故频发使其品牌安全评分下降 23%，25% 潜在买家转向配备激光雷达的品牌。二手市场 Model Y 残值率较 2024 年下跌 8%，投资者对其纯视觉路线的信心受到冲击。与此同时，小鹏、蔚来等车企加速激光雷达普及，行业技术路线分化加剧。

监管层面，清华大学汽车研究院建议建立自动驾驶事故独立调查机制，以解决 " 技术举证难 " 问题。随着《智能汽车数据安全法》的实施，如何平衡车企数据保护与事故调查需求，将成为亟待解决的法律课题。特斯拉的困境表明，在智能驾驶技术尚未完全成熟的当下，任何试图以技术垄断规避责任的做法，终将付出品牌信任的代价。