特斯拉前休斯敦FSD测试经理哈维尔·梅德拉诺以“非法报复”为由起诉特斯拉，指控公司拒绝增补资源导致Robotaxi测试车队成为“公共道路上的移动危险”。
本次事件并非新车发布或外观变更，而是聚焦特斯拉FSD测试车队的运营安全现状。涉事车辆为搭载FSD软件的特斯拉测试车，其核心争议点在于安全操作员与管理人员的配置比例严重失衡。据诉状披露，梅德拉诺负责管理的操作员团队从基准15人激增至38人，远超特斯拉Autopilot部门主管设定的1:15管理基准。在2024年10月至2025年5月期间，该团队需执行驾驶片段审核、每周随车检查及事故处理等任务，且经理需全天候待命。这种超负荷运转直接导致管理层无法保障基本休息，进而引发安全隐患。虽然不涉及量产车外观设计，但这一内部运营状态直接关系到未来Robotaxi车型上路后的公共安全底线。
FSD测试体系的科技监管漏洞在此次诉讼中被具体量化。作为验证FSD软件的核心环节，安全操作员需在车内实时监控并随时接管，而经理则负责远程调度与应急指挥。诉状指出，在2025年3月30日凌晨的一起侧撞事故中，处于睡眠状态的梅德拉诺被迫远程处理现场，因疲劳发出错误指令，导致操作员在危险现场滞留一小时并遭遇第三方人员接近。此外，路透社此前报道也佐证了软件层面的隐患，数据标注员透露FSD连基本驾驶任务都难以完成。这表明特斯拉FSD不仅在算法端存在夸大宣传嫌疑，在人工兜底的安全监管链条上也已出现系统性失效，科技验证流程的完整性受到严峻挑战。
此次诉讼揭示了FSD测试体系在人力资源配置上的致命短板，这比单纯的动力参数更影响Robotaxi的落地进程。特斯拉坚持纯视觉路线，极度依赖大量路测数据与安全员的实时反馈来迭代算法。然而，当管理团队长期处于过劳状态，数据采集的质量与应急响应的时效性必然大打折扣。梅德拉诺在反映人手不足后反遭解雇，进一步暴露了内部安全反馈机制的阻塞。对于关注特斯拉自动驾驶进展的行业人士而言，这一内部管理危机意味着FSD的大规模商业化部署可能面临比技术本身更严峻的合规与安全风险，测试里程数据的可信度也因此打上问号。
梅德拉诺目前诉求包括恢复原职、追讨未归属股权及工资损失，以及精神损害赔偿。本案预审会议定于2026年11月19日举行，届时将裁定是否推进审理，案件结果或将直接影响特斯拉FSD测试体系的整改方向。