外媒報導， 近期發生的Model X致命事故表明， 特斯拉從車主的車輛上無線上傳大量圖像和感測器資料來記錄潛在的道路危險， 並訓練其車輛避免這些危險依然任重道遠。
繼Uber自動駕駛汽車車禍致死事件之後， 3月23日一輛Model X在加州山景城的101號高速公路上行駛時撞上了混凝土交通車道隔板， 導致車主遇難。 當時， 車主正使用特斯拉的半自動駕駛系統Autopilot。 根據種種資訊， 特斯拉已經確定了一個車禍因素。
特斯拉上月底在其博客文章中宣稱：“這次事故如此嚴重的一個原因在於碰撞衰減器， 這是高速公路上的安全屏障， 它的設計目的是為了減少對混凝土車道隔板的影響。 在事故發生之前， 它要麼被移除， 要麼被壓碎， 但卻沒有及時更換。 我們的資料顯示， 自2015年首次推出Autopilot以來， 特斯拉的車主們已經利用它在這條高速公路上行駛了大約85000次， 今年以來已經行駛裡了2萬次，
這起車禍事件的根本原因是高速公路上的碰撞衰減器的問題？特斯拉發佈的一張照片顯示， 該衰減器至少在事故發生的前一天已經損壞。 對此， 加州運輸部並沒有澄清說明。
不過， 該事故也反映了特斯拉Autopilot並非面面俱到。 特斯拉收集的所有用於研發的圖像和感測器資料似乎都沒有記錄物理危險（比如受損的車道隔板）和提醒標誌， 也沒有訓練Autopilot避開這些危險。 而這些看似極小概率的事情對自動駕駛而言是十分必要的， 因為它事關駕駛者和行人的人身安全。
特斯拉已經通知客戶， 它收集廣泛的車輛使用資料， 原因是監測車輛的總體性能和狀態以及Autopilot的使用。 它還可以跟蹤車輛的位置，
針對近期的Model X車禍致死事件， 特斯拉表示：“在這條道路上， 每天有超過200次Autopilot支持的成功自動駕駛旅行。 ” 然而， 該說法並沒有透露有多少次旅行使用了出現車禍的車道， 也沒有具體說明有多少人需要控制方向盤。