Het scherm ziet meerdere wandelaars, maar in het echt is het doodstil. Wat registreert de Tesla dat wij missen?

Een virale video die meer vragen oproept dan beantwoordt

Een Tesla in Massachusetts rijdt langzaam langs grafstenen wanneer het dashboard plots meerdere menselijke silhouetten toont. De bestuurder kijkt uit het raam, maar ziet niemand. Het scherm blijft toch voetgangers detecteren, alsof er mensen tussen de zerken staan.

De korte clip verscheen eerst op enkele lokale accounts, maar verspreidde zich daarna razendsnel naar TikTok, Instagram en X. Binnen een dag stond de video op talloze internationaal bekeken kanalen.

Het format is herkenbaar en onweerstaanbaar: een schemerig kerkhof, een verbaasde reactie en technologie die iets registreert wat zichtbaar ontbreekt. De perfecte cocktail voor speculatie.

Van griezelverhalen tot technische verklaringen

Onder de hashtag #TeslaGhost verschenen talloze reacties. Sommige gebruikers zagen meteen een fout in de software. Volgens hen doen Tesla’s dat wel vaker: in parkeergarages, bij winkelpoppen en zelfs bij rotsformaties.

Andere kijkers gingen juist vol in het mystieke. Een kerkhof, nachtelijke beelden en detecties die opduiken en verdwijnen: het was genoeg voor discussies over geesten, energievelden en paranormale activiteit.

De video werd nagespeeld op andere kerkhoven. Sommige creators probeerden zelfs vergelijkbare resultaten te forceren bij standbeelden of bewegende schaduwen.

De verleiding is duidelijk: het idee dat een auto dingen ziet die mensen niet zien, prikkelt de fantasie. Zeker op een plek waar sfeer en symboliek al uitvergroot aanwezig zijn.

Wat ziet een Tesla werkelijk?

Tesla reageerde niet specifiek op deze ene video, maar in documentatie en eerdere verklaringen is de technische uitleg helder. De herkenning van voetgangers en objecten werkt op basis van camerabeelden en, afhankelijk van het modeljaar, soms ook ultrasone sensoren.

De detectie is probabilistisch. Dat betekent dat het systeem contouren analyseert en op basis van kansberekening bepaalt wat het ziet. Op een kerkhof kunnen verschillende factoren die inschatting beïnvloeden:

• Glanzende of natte grafstenen die reflecties geven.
• Smalle verticale vormen die op afstand lijken op benen of silhouetten.
• Bloemen, kaarsen of decoraties die koplamplicht weerkaatsen.
• Onregelmatige echo’s van ultrasone sensoren op korte afstand.

In het donker versterken koplampen schaduwen en lichte kleurverschillen. Die combinatie kan genoeg zijn om een object als voetganger te classificeren, zelfs als er feitelijk niemand staat.

Belangrijk detail: Tesla’s veiligheidslogica is ingesteld op voorzichtigheid. Een vals alarm is minder erg dan het mislopen van een echte voetganger. Daarom kiest het systeem liever voor een spookmelding dan voor onderdetectie.

Waarom zulke verhalen ons blijven fascineren

Dat deze video viraal ging, zegt niet alleen iets over Tesla’s sensoren, maar ook over ons. Een kerkhof roept vanzelf vragen op over wat zichtbaar is en wat niet. Voeg daar een hypermodern algoritme aan toe dat soms ‘menselijke’ vormen ziet, en je hebt een verhaal dat zowel technologie als verbeelding raakt.

Onze hersenen zoeken continu patronen. Algoritmes doen in essentie hetzelfde. Wanneer beide iets herkennen dat niet volledig te plaatsen valt, ontstaat ruimte voor mysterie.

De verklaring is meestal nuchter en technisch. Maar juist doordat technologie zo nauwkeurig lijkt, voelt een fout sneller als iets bijzonders. Die spanning tussen ratio en suggestie houdt de fascinatie moeiteloos in stand.