Tesla 自動駕駛事故報告出爐,車主不顧警報致車禍身亡
Tesla 自動駕駛事故報告出爐,車主不顧警報致車禍身亡

2016 年 Tesla Model S 一名車主在高速公路上發生車禍身亡,由於當時 Tesla Model S 處於自動駕駛模式狀況下,這起車禍引發了大眾對於自動駕駛技術安全性的質疑。事故發生一年後,美國交通運輸安全委員會發表了調查報告,車主在行駛過程中沒有按照 Tesla 的要求,將手始終放在方向盤上,且多次不顧駕駛系統發出的警報,最終導致事故發生。

在一年前車禍身亡的 Tesla Model S 車主 Joshua Brown 是一位 Tesla 品牌的忠實愛好者,他駕駛 Tesla Model S 行駛在美國佛羅里達高速公路上時,直接撞向正前方的拖車且沒有任何減速,在極高速度下撞擊導致 Joshua Brown 車禍身亡。由於 Tesla Model S 有設置自動駕駛功能,且這功能主要是行駛高速公路時使用。這起 Tesla Model S 的車禍中最受關注的就是無人駕駛系統的安全性,Tesla 是否技術還未成熟就急於將這功能推向市場,且缺乏應變機制。

經過長達一年的調查,美國交通運輸安全委員會發表 Tesla Model S 事故調查報告。調查後確認在行駛過程中 Joshua Brown 沒有將手放在方向盤上,儘管收到 7 次系統警報,警報共持續 37 分鐘,平均速度是每小時 74 英里(約時速 120 公里),超過行駛道路每小時 65 英里(約時速 105 公里)的限速,在車禍發生前,系統沒有接收到任何人為減速操控。

美國交通運輸安全委員會得出的結論與先前美國高速公路安全管理局的調查結果一致。兩份調查報告都表明,在車禍發生前和發生時沒有任何緊急制動或碰撞警告發出。

Tesla 公司在事故發生後一個月曾發文稱,司機和無人駕駛系統都沒有注意到白色拖車。光線充足的白天,白色的車輛並不容易辨識,另外拖車底盤較高,無人駕駛系統的定位系統認為車可以順利通過,導致接近拖車時沒有減速,最終 Tesla Model S 的擋風玻璃部分直接撞上拖車底部。

Tesla 在 2016 年 9 月大幅升級無人駕駛系統,將基於鏡頭的位置感測系統調整為雷達感測系統,雷達能更準確地感知路上的障礙物,障礙物的形狀和顏色不會對辨識的準確率產生影響,如果系統發出警告後司機仍沒有把手放在方向盤上,無人駕駛系統會自動關閉。

本文授權轉載自:科技新報

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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