太空船爆炸、電動車也自燃!馬斯克的公司事故頻傳
太空船爆炸、電動車也自燃!馬斯克的公司事故頻傳

編按:最近馬斯克的公司不太平靜,週六才傳出SpaceX載人艙Crew Dragon爆炸事故,未來數月將與夥伴NASA合作調查,估計會影響到今年SapceX載人升空的計畫。

結果沒想到週日又傳出一起爆炸事故。昨(21)日晚間上海一輛特斯拉在地下車庫中突然自燃。對此特斯拉表示,在得知事故後,昨晚公司第一時間派出團隊趕往現場,目前正在積極聯絡相關部門並配合核實情況。

昨日晚間,微博上流傳出一段地下車庫監控影像,在錄像中,20點15分一輛停放在車位內的特斯拉先是冒白煙,接著直接爆炸並伴隨大量火焰。

澎湃新聞記者從徐匯消防部門獲悉,4月21日20時32分許,上海市徐匯區文定路某小區地下車庫發生火災,徐匯支隊立即調派15輛消防車到場處置。消防力量於20時39分到場,經奮力撲救,火災於21時18分熄滅。現場為獨立地下二層車庫,層面積約1,300平方公尺。起火部位在地下一層,有特斯拉、奧迪、雷克薩斯三輛轎車發生燃燒,其中,一輛特斯拉新能源轎車燒損較嚴重,另兩輛車不同程度燒損。現場無人員傷亡。目前,火災原因和財產損失正在進一步調查核實之中。

另據新聞晨報消息,社區居民介紹,突發情況發生後,住在社區高層建築內的居民被緊急疏散。因地下車庫散發出刺鼻氣味,消防員一度無法進入車庫,只能透過朝車庫內灌水進行撲救,車庫入口也被封閉。

特斯拉表示,根據目前的信息顯示,沒有人員傷亡。

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圖/ 網易科技

此前,美國媒體報導過幾次特斯拉的燃燒事故。 2019年2月,一位名特斯拉車主在佛羅里達行駛時發生車禍,導致車輛被大火包圍,車主當場死亡。而這輛特斯拉的電池在事故發生一天後,在警方停車場多次燃燒。

2018年5月,佛羅里達發生特斯拉嚴重碰撞事故,導致三名青少年兩死一傷,該車的電池重新燃起了兩次。而在同年3月,一輛Model X SUV在加州山景城撞毀,其電池五天後在停車場再次起火。

對於上面的事故,有分析認為,特斯拉的電陣列安裝在車輛底部,為了突出操控性,這加大了電池陣列受撞擊的可能,進而造成電芯或模組是非常容易移位,並聯和串聯用的導線也會脫落和短路,造成起火,同時,Model S、Model X的18650型電池陣列為了減輕重量和成本,還將最外的絕緣層取消,這也是充電過程中或碰撞後自燃的根源。

不過這幾起燃燒事故都與車禍相關,並非視頻中的停車自燃現象。

另據資料,在今年3月,廣州市一輛特斯拉Model S發生自燃,受損嚴重。發生自燃的時候該車正在停車場,既沒有充電,也沒有發生碰撞,與此次事故情形類似。

本文授權轉載自:網易科技

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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