相較於手動駕駛 Tesla 車輛（具備或不具備主動安全防護功能），FSD 全自動輔助駕駛（受駕駛監督）的安全優勢非常明顯。這是最直接且統計有效的比較設定，因為是在同一車隊內使用相同遙測管道所得的資料。
此外，Tesla 車輛會與非 Tesla 車輛的車主在相同的道路上駕駛。因此，根據美國道路道路的一般安全性來評估 FSD 全自動輔助駕駛（受駕駛監督）的安全性是審慎的做法。若要進行此評估，可量化的方法是使用美國政府發佈的資料來估計美國的碰撞率，該比率為最佳來源。如下所述，為建立美國的平均基準，Tesla 使用美國政府資料來估算總行駛英里數（分子）和涉及碰撞的車輛總數（分母）。
美國政府公佈數項資料來源以供參考。對於總行駛英里數（分子），研究中常用的來源是聯邦公路管理局（FHWA）的「車輛行駛英里數」（VMT）年度報告（最新發佈的是 2023 年的資料）。對於涉及碰撞的總碰撞數（分母），Tesla 參考三個取樣和通報系統：美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的碰撞報告取樣系統（CRSS）來擷取全國由警察報告的事故率。第二是美國國家公路交通安全管理局的碰撞報告取樣系統（CISS)，對警察報告的碰撞資料（車禍現場至少有一輛客車接受拖吊的碰撞事故）進行取樣。第三是 NHTSA 的死亡分析報告系統（FARS）用來衡量美國國內的死亡事故。在這些取樣與報告系統中，CISS 主要關聯的是跟 Tesla 重大碰撞追踪方法最接近的碰撞嚴重程度，因為 CISS 會擷取至少有一輛客車接受拖吊的碰撞，而且不受傷害結果限制。相較之下，CRSS 主要擷取可能尚未啟用安全氣囊或其他防護裝置的事故 （例如，在 2023 年 CRSS 中，約有 71.7% 的車禍事故僅為財產損失，而展開裝置的事件則表示撞擊的嚴重程度更高，也更有可能造成較大的傷害）。進一步對比，FARS 著重於致命程度的碰撞，並主要擷取某些特定範圍內的高嚴重程度的啟動事件，以及某些未啟動或涉及因為某些物體類型而難以偵測的事件。
綜合所有因素，為計算「美國平均」的重大碰撞預估值，Tesla 用 FHWA 車輛行駛英里數（所有車輛的報告）除以 CISS 通報事故中涉及的估計車輛總數（請參閱 CISS 報告表 2 中的總值）。
CISS 和 FHWA 資料庫不包含可直接與 Tesla 資料比較的公路或非公路故障詳細資料。因此，為了按照高速東路和非高速公路分類估算「美國平均」碰撞率基準，Tesla 計算了駕駛本人在高速公路和非高速公路駕駛 Tesla 車輛時，行駛中碰撞率佔總碰撞率的相對分數。接著，Tesla 將這些分數套用至主要「美國平均」碰撞比率，以預估公路和非公路駕駛的「美國平均」碰撞率。我們採用相同的方式，透過計算 Tesla 手動駕駛發生輕微碰撞事故與重大碰撞事故的比率，來估算「美國平均」輕微碰撞事故發生率。由於 Tesla 手動駕駛車隊對於這些比例來說是一個相當具有代表的近似值，手動駕駛的車隊規模（超過美國三百萬輛）、地理分佈 （遍布美國每個州） 和車主構成（Model Y 在 2023 至 2024 年是第二暢銷的非皮卡車型）和活動（在美國每年行駛超過 300 億英里）。
Tesla 認識到，任何資料調整都可能會在無意中帶來噪音和偏見。如上所述，為了保持計算美國平均值並將其和 Tesla 碰撞率做計算比較的準確與完整性，Tesla 特意將對任何資料的處理或調整限制在最低程度，僅在必要的時候進行。即使如此，由於 Tesla 的資料和美國政府公開資料的收集方法存在差異，該方法涉及必要且不可避免的假設。這些假設可能包含以下方面的限制：報告準則、未報告的事故預估數量（NHTSA 估計，60% 的財產損失事故和 32% 的人身傷害事故未向警察通報 [Blinkoe 等人的 2023 年資料]）、聯邦資料庫樣本量，以及車輛分佈。其中部分限制可能使美國平均計算結果高於或低於車輛安全報告中顯示的結果。儘管有這些限制，使用 FSD 全自動輔助駕駛（受駕駛監督）在現實世界中改進安全性的程度是有目共睹且不可否認的。這一點從 Tesla 的 FSD 全自動輔助駕駛（受駕駛監督）與手動駕駛車輛的直接比較中就能清楚地看到。美國的平均預估值（即使有其局限）也印證了上述結論。