懸掛系統出包,特斯拉在中國召回近3萬輛Model S、X!律師卻稱:是車主濫用
懸掛系統出包,特斯拉在中國召回近3萬輛Model S、X!律師卻稱:是車主濫用

特斯拉Model S和Model X車主,至少從2015年就開始抱怨車子的懸掛系統有潛在危險。而在上週五,中國政府採取了行動,中國國家市場監管總局下令召回特斯拉生產並出口到中國的約3萬輛Model S和Model X汽車。受影響的汽車生產時間為2013年至2017年。

特斯拉被召回
圖/ T客邦

延伸閱讀:特斯拉做工又出包!倒楣車主剛買 Model Y,一上路車頂直接飛走變敞篷車

汽車被召回,是否就表示特斯拉的設計真有問題?而這件事在其它地區也受到關注,特別是美國當地。不過,當天美國國家公路交通安全管理局NHTSA則對外表示,「知道特斯拉因懸掛系統問題在中國召回。目前,該機構還沒有收到與這些問題有關的重大投訴。我們正與特斯拉保持聯繫,並密切關注情況。」

特斯拉汽車俱樂部論壇上的特斯拉車主,至少從2015年開始就一直在抱怨懸掛的問題,而抱怨也一直持續到今天。該特斯拉已經在美國發佈了服務公告,指導特斯拉員工為出現相關機械問題的車輛更換懸掛零件,以及對車輪進行校準。公告稱該問題為「已知的非安全相關狀況」。

這次被中國召回的特斯拉車子,其提供的相關細節很少。只知道此次召回不涉及特斯拉Model 3,也不包含去年年底特斯拉在上海新工廠組裝的中國製造版本。

但外媒隨後報導,其實早在9月4日特斯拉律師發給NHTSA的一封信中,該公司將問題歸咎於中國司機,稱並沒有所謂的安全問題,且表示沒有在中國以外發佈召回的計畫。特斯拉律師Elizabeth H. Mykytiuk在信中寫道:「問題的根本原因是駕駛員的濫用,這在中國市場是獨有的嚴重問題。」信中也談及,「路邊撞擊」和「嚴重的坑洞撞擊」,但沒有提供任何細節來支持「中國車主濫用汽車」的說法。

信中表示,「特斯拉並沒收到任何與懸掛系統相關的事故、受傷或死亡的報告。」。但信中也提到,受影響的車主將「收到新的電子元件」,讓車主在「濫用的情況下,性能可以得到改善」。

信中最後談到,即使在中國安全機構「認為」有必要召回之後,特斯拉也沒有召回的必要。不過特斯拉最後決定「進行自願召回」,而不是對召回令提出異議。因為「我們只能選擇自願召回,否則將背負沉重的行政負擔。」

該消息一經曝光,中國網友立即爆炸了。有網友表示,「有一次進停車場,我親眼見到有輛Model Y的輪子就這樣歪掉了。」更有網友調侃到,「寫的很清楚,讓你們謹慎使用,沒事停在家裡拍幾張照片就可以了,不要開出去滿街跑,很危險的。」

特斯拉被召回
圖/ T客邦

有鑒於美國收集事故統計資料的方式,很難確定懸掛問題是否造成了死亡或受傷。NHTSA沒有公佈此類資料,而保險公司會收集此類資料,但會對其保密。

過去,特斯拉一直試圖對懸掛問題保持沉默。2016年,汽車新聞網站Daily Kanban報導指出,特斯拉在車主的保修範圍之外維修懸掛,特斯拉擬定一份「善意」的維修合約,要求特斯拉車主對協議進行保密,並同意不以懸掛問題為由起訴公司。

根據NHTSA的網站顯示,關於Model S懸掛系統的投訴有351起,遠多於競爭汽車製造商的投訴。例如,在2016年的車型中,Model S的懸架投訴有116起,而BMW 200、300、400、500、600和700系列車輛的懸架投訴只有3起,奧迪A3、A4、A5、A6、A7和A8車型則沒有。然而,幾起投訴中包括「控制臂已斷裂」、「高速上時速70公里時,左前控制臂斷裂」等等抱怨。

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:T客邦

關鍵字: #特斯拉
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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。

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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。

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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。

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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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