特斯拉電動汽車的自動駕駛技術是一個備受關注的話題。

從目前的情況來看，它具有一定的可靠性，但也存在一些需要改進的地方。

特斯拉自動駕駛系統(tǒng)由攝像頭、雷達、超聲波傳感器和全球定位系統(tǒng)等設備組成，通過深度學習算法處理數(shù)據(jù)來實現(xiàn)自動駕駛。

從科學角度看，在某些方面它比人類司機表現(xiàn)更出色，比如能避免近 90%的交通事故，在有限條件下發(fā)生事故的幾率比人類駕駛員低。為保障安全性，特斯拉進行了大量道路測試和數(shù)據(jù)收集，還多次通過軟件更新增強自動駕駛系統(tǒng)的功能和安全性，能通過遠程獲取的算法更新進行升級學習新的交通場景和路況。行業(yè)內的科學實驗數(shù)據(jù)也表明，在美國相關機構組織的無人駕駛系統(tǒng)測試中，特斯拉車輛表現(xiàn)卓越成功避免了更多事故。

不過，技術存在局限性和不可預測因素。比如在應對復雜交通環(huán)境、惡劣天氣和突發(fā)狀況時還需要進一步改進和完善。像純視覺方案可能導致攝像頭未正確校準，不同攝像頭識別不一致從而影響障礙物識別。

還有自動輔助駕駛事故頻發(fā)，多次因自動駕駛問題進行大規(guī)模召回，自動駕駛經過長時間測試仍然不成熟，自動駕駛選裝率低等問題。

特斯拉前職員爆料也指出了一些安全隱患，如對功能安全性的懷疑，車輛未遵守相關安全運行規(guī)定，存在“幽靈剎車”等情況。

總之，特斯拉自動駕駛在控制、感知、決策等方面有較高技術能力，也在不斷提升安全性能，但不能完全依賴，駕駛員仍需保持警惕必要時進行干預。目前它有優(yōu)勢也有不足，未來還需不斷改進完善。