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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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