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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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