4月7日，在德克萨斯州普莱诺的18街AOL铁路道口，上演了惊心动魄的一幕。当时，车主约书亚·布朗（Joshua Brown）驾驶着一辆处于全自动驾驶（FSD）模式的特斯拉靠近道口。尽管此时栏杆已经放下，警示灯闪烁不止，远处的达拉斯地区快速铁路（DART）列车也已清晰可见，布朗原本坐在驾驶位上，预估还需等待约一分钟时间，然而危险却在这一刻毫无预兆地降临了。
正当布朗放松警惕时，这辆特斯拉却突然自行启动。由于FSD系统未能正确识别面前的阻碍，车辆在没有得到任何指令的情况下开始向前加速。这一突如其来的变故让布朗措手不及，他后来回忆称，系统在整个过程中没有发出任何警告，情况万分紧急。
“我的特斯拉在没有预警的情况下突然加速，我当时完全陷入了震惊。在做出反应之前，时间已经过去了一整秒——这个反应时间比我愿意承认的还要长，”布朗在接受采访时说道。作为一名拥有赛车驾驶经验的人，他在那个决定生死的瞬间意识到，单纯的制动可能已经来不及阻止事故。
布朗采取了非比寻常的应对措施。他没有猛踩刹车，而是遵循赛车理论中“犹豫不决就给油”的逻辑，将加速踏板踩到底，试图抢在火车到达之前强行通过。伴随着巨大的撞击声，车辆直接撞碎了铁路栏杆，冲击力导致驾驶座一侧的车窗受损，仪表盘和中控台上的物品散落一地，但车辆最终在最后一刻惊险地跨过了轨道。
“在那个混乱的瞬间，我向右看去，火车正疾驰而来——强烈的光线晃得人睁不开眼，汽笛声震耳欲聋。它离我们真的非常近。奇迹般地，车子冲到了轨道的另一侧，这时我才踩下刹车，”布朗心有余悸地描述。停下车后，特斯拉屏幕上跳出了询问信息：“自动辅助驾驶已禁用。发生了什么？”
布朗本人在这场劫难中幸免于难，仅受惊过度。他并不是一名新手司机，其开启FSD模式的驾驶里程已经超过4万英里（约6.4万公里）。他坦言，这是该系统第一次在关键时刻出现如此严重的失误，几乎让他付出了生命的代价。
目前特斯拉FSD采用的是一种名为“端到端”的神经网络架构，这种“纯视觉”（vision-only）方案完全依赖8个摄像头提供的数据，而不使用雷达。虽然这套系统在高速公路环境表现稳健，但在铁路道口这类特殊场景下却表现出不稳定性：它有时能正确停下，有时却会完全无视横在路上的栏杆。部分道口甚至没有物理遮挡或灯光信号，这使得系统的感知盲区更具威胁。
事实上，普莱诺的这次险情并非孤例。2026年3月，加利福尼亚州西科维纳的一辆Model 3也在FSD模式下以37公里的时速冲过了铁路栏杆。NBC新闻曾记录了社交媒体上超过40起关于此类系统失效的报告，而在2025年，宾夕法尼亚州甚至发生过FSD模式下的特斯拉与列车相撞的惨剧。
特斯拉爱好者乔·特格特迈耶（Joe Tegtmeyer）也曾在奥斯汀的一次机器人出租车（Robotaxi）测试中见证了类似险境。他描述道，当火车的红色警示灯亮起、栏杆开始下落时，Robotaxi似乎完全“失明”了，最后是由坐在副驾驶位置的特斯拉员工紧急手动介入才避免了冲撞。
这些接二连三的事故引起了立法者的极大关注。参议员埃德·马基和理查德·布鲁门撒尔已致函美国国家公路交通安全管理局（NHTSA），要求对FSD在铁路道口的行为进行专项调查。目前，NHTSA正在处理约80起类似的违规案例，其中包括58起已发生的各类事故，涉及14起碰撞和23人受伤，其范围涵盖了从非法变道到闯红灯等多种违章行为。
参议员们在声明中严厉指出，尽管错过普通路牌或非法变道也很危险，但在铁路道口出现计算错误可能导致大规模伤亡事故，不仅会危及汽车内的乘客，还会对列车乘客及铁路工作人员构成严重的生命威胁。
就在布朗遭遇险情的第二天，特斯拉便开始推送FSD v14.3版本更新。新版本引入了全新的编译器，号称将系统响应速度提升了20%，并特别强调改善了对“罕见、非典型、突出或悬挂物体”的识别能力。尽管官方说明中没有明确提到“铁路栏杆”，但外界普遍认为这一优化正是针对近期频发的道口故障。
即便冠以“全自动驾驶”之名，该系统在现阶段仍被定义为SAE二级自动化，本质上是驾驶辅助，而非无人驾驶。埃隆·马斯克此前曾公开表示，从系统能够基本运作到其安全性能够显著超过人类驾驶，这一跨越仍需数年时间的打磨。在高速公路上，FSD确实表现出众，但在极端边缘案例下，它依然存在短板。
美国联邦铁路管理局的数据指出，2024年铁路道口事故共夺去了267人的生命。约书亚·布朗的遭遇是对所有车主的一个警示：FSD是一项处于进化中的技术，而非万无一失的保险。在系统能够像人类一样识别每一道“无聊”的拦路杆之前，驾驶员必须时刻握好方向盘，保持对路面的实时监控。
