特斯拉汽車的自動駕駛系統具有一定的可靠性，但也存在一些局限性。

其由攝像頭、雷達、超聲波傳感器和全球定位系統等設備組成，通過深度學習算法處理數據。從科學角度看，在某些方面比人類司機表現出色，能避免近 90%的交通事故，在有限條件下發生事故的幾率比人類駕駛員低。

特斯拉進行了大量道路測試和數據收集，多次通過軟件更新增強功能和安全性，還能通過遠程獲取的算法更新進行升級學習新路況。行業內的科學實驗數據也表明其比較安全可靠，在美國相關機構組織的無人駕駛系統測試中表現卓越。

但技術存在局限性和不可預測因素，在應對復雜交通環境、惡劣天氣和突發狀況時需改進，比如純視覺方案可能導致攝像頭未正確校準、識別不一致影響障礙物識別。

激活了 Autopilot 以及其它安全功能的情況下，特斯拉的汽車平均每 694 萬公里就有一起事故被記錄，沒開啟 Autopilot 也關閉主動安全的，平均每 256 萬公里就發生一起事故。

特斯拉自動駕駛系統有進步，和 2018 年相比有 1/3 左右明顯提升，但從 2020 年開始數據基本保持平穩。在車輛的 Autopilot 和主動安全功能打開的情況下，事故發生率低，但能開啟 Autopilot 功能的狀況多在高速公路和城市快速路，市區道路中多處于關閉狀態且更容易發生事故。

其采用純視覺+神經網絡方案，不依賴高精地圖，具有很強的自主學習能力，FSD 系統穩定性和功能全面性不錯，大部分情況不需要接管，能精準識別前方車輛、行人，遇紅燈自動停下綠燈自動起步，高速上能減輕疲勞。

但在復雜路況下如多個紅綠燈指示、施工區域、臨時改道、窄路、車流量大的地方會犯迷糊，反應比人類駕駛員慢。特殊情況如光線不好的黑夜或雨霧低能見度條件下，純視覺方案可靠性有待考驗。

FSD 在中國市場推送受法規限制，即便引入也需重新學習累積適應國內復雜道路環境。目前 FSD 系統仍處于測試階段，使用時用戶要保持謹慎遵循指導實時監控車輛狀態，且價格不便宜，存在綁定車輛、后續可能需繼續付費等問題。