根据美国车辆管理局的数据，一辆自动驾驶汽车去年在加州每三小时会失灵一次。
每年一月份，在加州进行自动驾驶汽车测试的汽车制造商必须详细说明他们汽车在去年发生故障的次数。这就是故障报告（disengagement reports），其详细描述了每一次人类安全驾驶员需要迅速控制汽车的情形，这些故障可能是软件或硬件问题，也可能只是安全驾驶员怀疑出现问题。
这份报告列出了 9 家公司在 2016 年实施道路测试（road-testing）的详细故障，从而能了解到不同公司所做的测试次数、做测试的地点和它们所发生的故障等信息。在此需要注意的是，2016 年发生的所有自动驾驶汽车故障（disengagements）都没有导致事故。
Alphabet（谷歌） 旗下子公司 Waymo 仍然是迄今为止最大的无人驾驶汽车测试项目，其测试里程为 635,868 英里，占据了 2016 年加州自动驾驶汽车测试总里程的 95%。Waymo 的 60 辆自动驾驶汽车总共报告有 124 次故障，其中有 51 次是软件故障。这意味着去年开始，Waymo 的故障率有了大幅度的下降，每千英里自动驾驶故障率从 0.8 下降到 0.2。
相比之下，博世（Bosch）三辆自动驾驶汽车总共里程才 983 英里却报告了 1400 次故障，相当于每千英里自动驾驶大约 1467 次故障。但是这并不意味着 Waymo 的自动驾驶汽车要比 Bosch 的安全 8 千倍，因为每一个公司都有它自己的方式计算故障的次数。
例如，Waymo 就不计算人类安全驾驶员抓住方向盘进行控制的次数，同时它也承认一年这样的事情会发生几千次。相反，Waymo 后来会模拟如果人类安全驾驶员不进行控制会怎么样，并只报告自动驾驶汽车会做出一些不安全的情况。在 2016 年它计算如果司机不采取任何行动的情况下有 9 次故障会导致自动驾驶汽车撞上障碍或其他路面物体——从前年的 13 次降低到去年的 9 次，并且自动驾驶里程还多了 50%。
南卡罗来纳大学教授 Bryant Walker-Smith 说：「Waymo 的报告似乎表明了实质性的进步，但是我更想知道的是 Waymo 的系统能否在最小风险条件下解决任何系统启动的故障（system-initiated disengagements），例如偏离路线而不是立即脱离系统控制。」
「故障」（disengagement）率比较的另外一个不足之处在于不同的公司将加州测试许可用于不同内容的实验。只有 Waymo 和 Cruise Automation（现已被通用汽车公司收购）这两家公司在进行大型通用（general-purpose）测试项目。在第一年的加州道路测试上，Cruise 的 24 辆无人驾驶汽车的测试里程从 2015 年 6 月少于 5 英里增长到 2016 年 9 月 2000 多英里。与此同时，Cruise 的「故障」率也大幅下降，从每千英里 500 多降到每千英里低于 3 的「故障」数。
2016 年没有一家公司的无人驾驶测试里程超过 5000 英里，全球大型汽车制造商包括宝马、福特以及奔驰在内的无人驾驶测试里程都不到 1000 英里。「测试里程数低，同时故障数目高，这两者综合起来表明在特定项目中研发工程师会偶尔使用车辆局部测试来获取对该项目有用的真实环境下的汽车表现数据，」Walker-Smith 说。
尽管持有测试许可，本田和大众从去年至今在加州公众道路上没有任何的无人驾驶测试里程出现，它们偏向于非公众道路测试或者州外公路测试。
又一次，最不可思议的故障报告还是来自 Tesla。在 2015 年，Tesla 向外界的报告中称其无人驾驶测试没有出现任何故障，表明 Tesla 要么在加州没有进行公开道路测试，要么 Tesla 的无人驾驶汽车完美无瑕。今年，其报告中承认在 550 英里的无人驾驶测试中出现 182 个故障。
然而，这些故障中除了少数不是，其它所有故障都是发生在 2016 年 10 月一个周末 4 辆无人驾驶汽车的测试中，并且很可能是在宣传广告视频的录制过程中出现的。尽管成千上万的装配了 Tesla 自动驾驶仪的汽车用户可以为 Tesla 提供数百万英里的道路行驶数据，Tesla 在州外的公路测试和追踪上依旧下了很多功夫。
2016 年在加州开始无人驾驶测试的公司包括初创公司 Zoox、Drive.ai、法拉第未来以及 NextEV，在明年的这个时间之前这些公司不需要向外公布故障数据。Uber 放弃了其在旧金山的无人驾驶测试项目 Volvos，而不是申请新的许可，目前 Uber 正在亚利桑那州和宾夕法尼亚州进行道路测试，这两个州都不需要公布无人驾驶故障或者失败报告。
2016加州自动驾驶报告：https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report_2016
