Ashok, Robotaxi'nin şimdiye kadar denetimsiz sürülen 380.000 mil boyunca kusursuz bir güvenlik geçmişine sahip olduğunu belirtti. Ancak birçok gözlemci, ciddi bir kazanın sadece an meselesi olduğu konusunda endişeli.
Bu endişe mantıksız değil. Hizmet ölçeklendikçe ve kümülatif kilometre arttıkça, ilk büyük olaylar istatistiksel olarak kaçınılmaz hale geliyor. Geçerli soru, bunların olup olmayacağı değil, ne zaman ve hangi şiddette olacağıdır.
Önceki bir analizde, Ashok'un belirttiği haftadan haftaya büyüme oranını ve kurulu Cybercab üretim kapasitesini kullanarak olası Robotaxi kilometre yörüngesini modelledik. Bu projeksiyonu kamuya açık NHTSA verileriyle birleştirerek, Robotaxi'nin zaman içinde farklı şiddetlerdeki kazalara karışma olasılığını tahmin edebiliriz.
Önemli bir açıklama: Aşağıdaki rakamlar, karışma oranlarıdır, saf kusur oranları değildir. Hangi tarafın birincil olarak sorumlu olduğuna bakılmaksızın, bir Robotaksi'nin yaralanma veya ölümle sonuçlanan bir kazada bulunma olasılığını tanımlarlar. Bu, gelecekteki güvenlik performansının değerlendirilebileceği gerçekçi bir temel sağlar.
Bölüm 1 – İnsan Temel Seviyesi: Bugün Yol Güvenliği
Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi'nin (NHTSA) en son ayrıntılı ulusal istatistikleriyle başlıyoruz.
2023'te, binek araçlar Amerika Birleşik Devletleri'nde kat edilen tüm araç millerinin yaklaşık %89'unu oluşturuyordu. Bu araçların yolcuları için oranlar şöyleydi:
Mutlak anlamda, bu, yaklaşık 2,9 trilyon binek araç milinde yaklaşık 24.000 yolcu ölümü ve 1,95 milyon polise bildirilen yaralanmaya karşılık geliyor.
Polise bildirilen yaralanmalar KABCO ölçeğinde sınıflandırılır:
Bu analizin geri kalanı için, "tüm binek araçlar" oranlarını insan temel seviyesi olarak benimsiyoruz (100 milyon mil başına 0,83 ölüm ve 68 yaralanma). Ardından, olgun bir Robotaxi sisteminin bu insan ortalamasından 10 kat daha güvenli olacağını varsayıyoruz — sektörde yaygın olarak atıfta bulunulan iddialı bir hedef (ve Waymo'nun da kendi güvenlik raporlamasında referans olarak kullandığı bir hedef).
Bu 10 kat varsayımı, aşağıdaki istatistiksel projeksiyonların temelini oluşturuyor.
Bölüm 2 – Olaylar Neden Poisson Sürecini İzler?
Trafik kazaları, kat edilen çok büyük miktardaki mile göre nadir olaylardır. Olaylar seyrek, bağımsız ve kabaca sabit bir ortalama hızda meydana geldiğinde, belirli bir maruziyetteki (burada mil) oluşum sayısı bir Poisson dağılımı ile iyi tanımlanır.
Bir Poisson süreci altında, M milden sonra tam olarak k olay gözlemleme olasılığı şöyledir:
Burada λ, mil başına beklenen olay sayısıdır.
Öncelikle en az bir olay yaşama olasılığıyla ilgileniyoruz. Bu, basitçe sıfır olay olasılığının tümleyenidir:
λ nasıl elde edilir
Bölüm 1'deki NHTSA verilerinden, insan tarafından kullanılan binek araçlar için olaylar arasındaki ortalama mil sayısını zaten biliyoruz. Bu nedenle mil başına olay oranı, bunun tersidir:
Eşdeğer olarak, yayınlanan oran 100 milyon mil başına verilmişse:
Temel seviyemiz (tüm binek araçlar) için:
- Ölüm: λ_insan = 0,83 / 10⁸ = mil başına 8,3 × 10⁻⁹
- Yaralanma (tüm şiddetler): λ_insan = 68 / 10⁸ = mil başına 6,8 × 10⁻⁷
Robotaxi'nin 10 kat daha güvenli olduğunu varsaydığımız için bu oranları basitçe 10'a böleriz:
Bunu daha önceki ifadede yerine koymak, herhangi bir kümülatif M milinden sonra en az bir olay olasılığını verir:
Bu, sonraki bölümdeki tüm projeksiyonlar için kullanılan formüldür.
Bölüm 3 – İlk Olaylar Ne Zaman Olası Hale Gelir?
Şimdi Bölüm 2'deki Poisson formülünü ilgili dört sonuç kategorisine uygulayabiliriz:
- Ölüm (K)
- Ciddi / Güçten düşüren yaralanma (A)
- Hafif / Güçten düşürmeyen yaralanma (B)
- Olası yaralanma (C)
Bölüm 1'deki insan temel oranlarını kullanarak ve 10 kat güvenlik varsayımıyla ölçeklendirerek, her kategori için ayrı bir olay oranı λ elde ederiz. İlk görünüm, en az bir olay olasılığını kümülatif denetimsiz Robotaxi millerine karşı çizer:
Mileden takvim zamanına
Önceki makalemizde, Ashok'un belirttiği haftadan haftaya çift haneli büyüme oranlarını kullanarak, haftada yaklaşık 2.400 araçlık Cybercab üretim kapasitesi (Tesla'nın 125 binlik yıllık hedefi) ve araç başına günde 200 millik yüksek kullanım varsayımıyla sınırlandırılmış, ileriye dönük bir haftalık denetimsiz mil modeli oluşturduk.
Merkezi senaryo olarak %14 büyüme durumunu alıp sınırlandırılmış haftalık milleri biriktirmek, takvim zamanına göre kümülatif bir mil yörüngesi üretir. Bu kümülatif mili Poisson formülünde yerine koymak, her bir olay türünün olasılığını zamanın bir fonksiyonu olarak verir:
Bu yörünge altında, %50 olasılık eşiklerine yaklaşık olarak aşağıdaki gibi ulaşılır:
Waymo'nun mevcut kümülatif kilometresi
Ölçek açısından, Waymo'nun yaklaşık kümülatif tamamen sürücüsüz millerini mil grafiğinde işaretledik.
Waymo'nun resmi Safety Impact paneli, Mart 2026 itibarıyla 220,6 milyon sadece yolcu mili bildiriyor. Haftada yaklaşık 4 milyon sadece yolcu mili olan son dönem hızıyla, 2026 ortası/sonuna ekstrapolasyon yaklaşık 280–300 milyon ücretli mil verir. Boş yeniden konumlandırma ve bekleme millerini hesaba katarak, bu rakamı ihtiyatlı bir şekilde ikiye katlayarak tahmini ~600 milyon toplam otonom mil elde ediyoruz.
Waymo'nun gerçek dünya sicili
Waymo olaylarına ilişkin kamuya açık SGO / NHTSA raporlaması, KABCO ölçeğine göre eşlendiğinde, yaklaşık olarak aşağıdaki resmi verir:
Önemli gözlemler:
- Bildirilen yaralanma vakalarının büyük çoğunluğu daha düşük şiddet kategorilerine (C ve B) düşmektedir.
- Waymo'nun kendi güvenlik araştırması, yalnızca doğrulanmış polis raporlu A veya K vakalarını "ciddi yaralanma veya daha kötüsü" olarak ele alır.
- Waymo, 220 milyondan fazla sadece yolcu mili boyunca, aynı operasyon bölgelerindeki insan referansına kıyasla yaklaşık %94 daha az ciddi yaralanma veya daha kötü kaza ve herhangi bir şiddette yaklaşık %82 daha az yaralanma kazası bildirmektedir.
- Bu karşılaştırmalar kusur gözetmeksizin yapılmıştır. Az sayıdaki ciddi (A) ve ölümlü (K) olayda, mevcut kamuya açık bilgiler, Waymo aracının genellikle birincil kusurlu taraf olmadığını göstermektedir.
Bu gerçek dünya sicili, Robotaxi için de önemli olan ayrımı göstermektedir: yeterli ölçekte, kazalara karışmak istatistiksel olarak kaçınılmaz hale gelir. Belirleyici soru, sistemin aynı milleri kat eden insan sürücülerden daha az sıklıkla kusurlu olup olmadığı ve daha az ciddi sonuç üretip üretmediğidir. Burada geliştirilen Poisson çerçevesi, Tesla Robotaxi'nin 10 kat güvenlik varsayımı altında aynı olay kategorileriyle ne zaman karşılaşmaya başlayabileceğini basitçe kalibre eder.
Kümülatif mil grafiğinin gösterdiği gibi, sürücüsüz bir filo birkaç yüz milyon mile ulaştığında, 10 kat güvenlik varsayımı altında bile ciddi ve hatta ölümlü olaylara karışmak istatistiksel olarak kaçınılmaz hale gelir. Bu nedenle Waymo'nun sicili, Poisson modelinin bu ölçekte tahmin ettiğiyle tutarlıdır: artık geçerli soru bu tür olayların olup olmadığı değil, sistemin ne sıklıkla kusurlu olduğu ve şiddet profilinin insan sürücülerle nasıl karşılaştırıldığıdır.
Sonuç
Sistemin nihayetinde ortalama insan kullanımlı binek araca göre 10 kat güvenlik iyileştirmesi elde ettiğini varsayarak, Robotaxi'nin farklı şiddetlerdeki kazalara karışma olasılığını modelledik. Bu varsayımı önceki analizimizde geliştirilen mil yörüngesiyle birleştirmek, net, niceliksel beklentiler ortaya koyuyor: daha düşük şiddetteki yaralanmalar 2027'nin ilk yarısında, ciddi yaralanmalar aynı yılın sonlarında ve merkezi büyüme senaryosunda 2027'nin sonuna doğru bir ölüm olası hale geliyor.
Waymo'nun gerçek dünya sicili, aynı modelin birkaç yüz milyon kümülatif milde tahmin ettiğiyle tutarlıdır. İnsan sürücülerden önemli ölçüde daha güvenli olan bir sistem bile, yeterli ölçekte ciddi ve ölümlü kazalara karışacaktır. İstatistikler bunu kaçınılmaz kılmaktadır.
İki ayrım temel olmaya devam ediyor. İlk olarak, bu projeksiyonlar karışma ile ilgilidir, kusurla değil. İkinci olarak, ilk kusurlu ölüm de istatistiksel olarak eninde sonunda kaçınılmazdır; tek açık değişken, halkın teknolojiyle ilgili yaşadığı deneyime göre bunun ne zaman gerçekleşeceğidir.
Tesla için temel stratejik zorluk budur. İlk kusurlu ölüm, çok sayıda insanın Robotaxi'yi kullanmış, sıradan performansına güvenmiş ve insan sürüşüne kıyasla güvenliğini anlamış olduğu bir zamanda gerçekleşmelidir. Benzetme ticari havacılıktır. Modern uçaklar hala insanları öldürür, ancak ölüm oranı 100 milyon yolcu milinde yaklaşık 0,01 ölüm mertebesindedir — bu, 10 kat daha güvenli bir Robotaxi'den (100 milyon milde ≈ 0,08 ölüm) kabaca bir büyüklük sırası daha düşüktür. Toplum, artık havacılık riskini kabul eder çünkü faydası büyüktür ve göreceli güvenlik iyi bilinmektedir. Robotaxi'nin, ilk açıkça kusurlu ölüm meydana geldiğinde aynı kanıtlanmış, büyük ölçekli performans temeline ihtiyacı olacaktır.
Tesla'nın geçmesi gereken eşik budur.
