驾驶员状态检测的准确率并没有统一数字，主流摄像头方案在理想条件下对疲劳分心的识别率可达90%以上，但夜间、戴墨镜或低帽檐时容易受限甚至被系统提示。

　　一、技术路线决定准确率上限

　　摄像头方案：通过面部特征判断疲劳与分心，特斯拉FSD 12.4.1已弃用方向盘扭力监测、改由摄像头监测驾驶员状态。

　　扭力监测：依靠方向盘转动幅度推断，对轻微分心或手扶但不看路的场景不够敏感。

　　融合方案：摄像头加红外补光再叠加方向盘信号，能覆盖更多场景，但成本与算力要求更高。

　　二、现实场景中的准确率折损

　　光照条件：夜间或强逆光下，普通摄像头识别率明显下降，红外摄像头相对稳定。

　　面部遮挡：墨镜、低帽檐、口罩会遮住关键特征，特斯拉摄像头监测在夜间、带墨镜和低帽檐时都会给出提示。

　　个体差异：眼镜反光、面部角度偏转、座椅位置都会影响特征提取的稳定性。

　　三、误报漏报与行业趋向

　　误报代价：过于敏感的监测会频繁提示，部分用户可能选择关闭功能，反而削弱实际保护效果。

　　漏报风险：监测不足则可能放过真正的疲劳或分心状态，司机情绪化、疲劳驾驶带来的危险并不少见。

　　趋严方向：随着辅助驾驶接管率下降，防止车主把辅助驾驶当自动驾驶，驾驶员状态监测趋严是大势所趋。