特斯拉起火要耗75噸水撲滅!電動車火災成消防新難題,復燃問題怎麼解?
特斯拉起火要耗75噸水撲滅!電動車火災成消防新難題,復燃問題怎麼解?

藝人林志穎今(22)日上午駕駛特斯拉載著兒子,卻撞上中央分隔島電線桿,車輛瞬間起火燃燒,被救出時父子兩人意識清醒,不過林志穎臉部骨折,他的兒子嘴唇則有撕裂傷。特斯拉過去在國外也曾發生因車禍引起火災的案例,鋰離子電池復燃經常讓火勢一發不可收拾。以下為2021年原報導。

隨著上路的電動汽車越來越多,車禍導致電動汽車火災發生的情況也隨之增加。但消防員對付這類火災的辦法不多,且相當費時和精力。休斯頓郊區伍德蘭茲鎮消防局局長帕默.巴克(Palmer Buck)認為電動汽車火災相當棘手。

日前消防員接到911電話後趕到現場。一輛發生車禍的特斯拉Model S正在燃燒,而車內的兩位乘客已因車禍身亡。

消防員撲滅了大火,但已經燒焦的車底又竄出小火苗。眾人迅速撲滅了這團火焰,但沒過多久,汽車再次起火。

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圖/ 網易科技

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「到底怎麼了?我們怎樣才能把它完全撲滅?」巴克表示。他們迅速查閱了特斯拉緊急應變指南,意識到所需要的消防員人數和水量遠遠超出想像。 8名消防員最終花了7個小時才把火勢撲滅,並且用掉了106噸水,相當於整個部門一個月的用水量

相較之下,燃油車起火通常用1噸多的水就可以迅速撲滅,只需一台消防車的載水量便已足夠。

隨著電動汽車的普及,消防員意識到眾人還沒有完全準備好應對火災,因此他們經常共享訊息、互相幫助。巴克最近就透過Zoom向一群科羅拉多州消防員講述了這一事件。

當電動汽車相撞或發生嚴重事故時,其供電方式會引發燃燒時間更長的火災。電動汽車靠鋰離子電池提供動力,但與手機中的鋰電池不同的是, 特斯拉Model X中大電池所儲存的能量相當於一個普通美國家庭兩天以上的用電量

因此,當一輛電動汽車發生事故並起火時,受損的電池會導致溫度失控,由此產生的大火可能需要大量的水來撲滅。對急救人員來說,這些車輛巨大的儲電能力有著相當大的危險。

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圖/ 奧迪

但是,隨著出現在全美道路上的電動汽車越來越多,撲滅其火災的培訓卻沒有及時跟上。根據產業分析公司IHS Insight的數據,美國電動汽車的註冊比例達到了創紀錄的1.8%,預計到今年底將翻漲至3.5%。IHS指出,到了2025年,預計每10輛上路行駛的汽車中,就會有1輛是電動汽車。

美國各地大多數的消防員都未接受過充足的相關培訓,也不清楚撲滅燃油車火災和電動汽車火災之間的關鍵區別。一些歐洲同業則發明出不同方法,有時甚至會把一輛燃燒的電動汽車放入改裝過的集裝箱或垃圾箱中,等於是給燃燒的電動車洗個澡,這樣就不會帶來更多危害。但特斯拉在公開的緊急應變指南中表示,這種方法是不可取的,仍應使用大量的水來滅火。

這個問題已經變得非常普遍。去年底,美國國家運輸安全委員會(NTSB)發表了一份報告,指出 所有汽車製造商的緊急應變指南「訊息不足」 。該機構進一步指出,儘管電動汽車存在著「切斷迴路」的斷電機制,但這種機制在嚴重事故中經常受損。NTSB還表示,急救人員普遍缺乏如何撲滅此類火災的知識。

NTSB表示,大多數製造商在應對高壓鋰離子電池火災的緊急應變指南中,缺少了必要的滅火細節。但該機構對這個問題無能為力。

「我們沒有任何監管權力,也沒有任何執法權力,」NTSB發言人艾瑞克.韋斯(Eric Weiss)說,並指出這些權力屬於國家公路交通安全管理局(NHTSA)。

NHTSA發言人露西亞.桑切斯(Lucia Sanchez)在一封電子郵件中表示,這個話題對NHTSA來說相當重要,該機構「正積極與包含急救人員在內的利益相關者進行溝通」。在最近與NTSB的通訊中,NHTSA表示將繼續展開研究,「為直面問題的人制定實際可行的策略」。

美國最大電動汽車製造商特斯拉並未做出回應,但在加州弗里蒙特消防部門任職14年的柯瑞.威爾森(Cory Wilson)說,過去8年裡,特斯拉一直與他的消防部門合作。弗里蒙特是美國製造特斯拉的生產基地。不過,威爾森仍建議,還是讓消防員複製一份特斯拉緊急應變指南並放在消防車上。

僅供報導用途_shutterstock_652388239_特斯拉_Tesla
圖/ Shutterstock

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水量、水源問題成消防挑戰

早在2008年,第一輛特斯拉汽車就已出現在美國街頭,但NTSB直至2017年8月25日才開始調查電動汽車火災。當時一輛Model X在加州森林湖附近一條住宅區街道上,以每小時110公里的速度行駛時發生了車禍。

據NTSB稱,駕駛員失去了對汽車的控制,該車輛穿越人行道並衝入排水溝,撞上了涵洞和一面牆,最終衝進一座車庫,並與一輛停放的BMW相撞,差一點撞到原先坐在車內的一名男子。特斯拉Model X隨即起火並蔓延至BMW,最後點燃了車庫和房屋。

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圖/ 網易科技

當奧蘭治郡消防員在20分鐘內撲滅了部分大火時,他們發現上方閣樓因特斯拉的復燃而繼續燃燒,隨即又花費30分鐘才把特斯拉遷出車庫,但它接著又起火了。

在特斯拉火勢再度被撲滅的45分鐘後,它又復燃了。消防人員開始用大量的水持續噴灑汽車,每分鐘的耗水量將近0.75噸,但「這並沒有撲滅火焰,」NTSB說。晚上9點13分左右,在接到第一次報警近3個小時後,消防員每分鐘的用水量達到了2.2噸。最後, 滅掉這場電動汽車火災總共使用了75噸水

奧蘭治郡消防部門發言人肖恩.多蘭(Capt. Sean Doran)表示,電動汽車火災是「遊戲規則的改變者」,因為它們需要大量的水,且事故持續的時間可能比一般情況要長幾個小時。

他說:「消防的其中一個理念,就是不要做你無法完成的事。」、「我們不想在找到水源之前就開始大量用水。」

對於消防員來說,要大量取水通常有一定難度,因為很多事故現場並沒有足夠的消防栓或自然水源 。這也是伍德蘭鎮消防部門先前在應對特斯拉火災時所得出的結論,消防隊長巴克說:「在高速公路上,想要找到近75噸水簡直是一場噩夢。」

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圖/ 截圖自YouTube

電動車火災知識需更加透明

消防官員表示, 他們面臨的最大問題之一,是特斯拉和其他主要汽車製造商在緊急應變指南中,往往未提供足夠的細節 。2018年5月8日,一輛2014年款特斯拉Model S在佛羅里達州羅德岱堡限速50公里的路段,以每小時186公里的速度過彎。這輛車撞上住宅區牆面後起火,接著又撞到一根電線桿,最後停在車道上。司機和前座乘客皆喪生,而後座乘客則受重傷。

羅德岱堡消防隊在接到報警電話四分鐘後趕到現場,並用水柱噴灑汽車。據消防隊長助理史蒂芬.戈蘭(Stephen Gollan)說,任職機構在這起事故前接受過「少量培訓」,但他在現場查閱了特斯拉緊急應變指南,指南描述要切斷迴路來關閉高壓系統,但消防隊員們根本無法接觸到電池迴路。這份指南中還警告:「要使用大量的水來冷卻電池。」。

戈蘭表示,特斯拉指南不僅缺乏對「大量」水的定義,也沒有詳細闡述消防隊員該如何處理剩餘的損壞電池,要知道這些電池可能仍儲存著具危險的能量。儘管特斯拉不建議使用泡沫,羅德岱堡消防隊最後仍使用水柱和泡沫來撲滅火勢。「特斯拉指南只說需要大量用水,卻沒有指明如何放掉電池儲能。」戈蘭說。

最後,這輛特斯拉被裝上拖車運走,但電池在這個過程中復燃了兩次。

撲滅這場火災後,就像巴克的情況一樣,戈蘭發現自己很快就接到了來自許多同僚的電話,他們試圖了解更多關於如何撲滅電動汽車火災的知識。

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圖/ 截圖自Twitter

針對相關問題提供實質培訓

雖然一些消防隊員現在正向同行尋求幫助,但美國國家消防協會(NFPA)等組織也提供著更多培訓。

據NFPA稱,儘管在過去12年裡該組織針對這個問題培訓了大約25萬名消防員和應急救援人員,但全美110多萬名消防員中,仍有近80%的人尚未接受培訓。

對於消防來說,電動汽車是一個新情況 。」NFPA主管安德魯.克洛克(Andrew Klock)說。

兩年前退休的羅伯特.斯韋姆(Robert Swaim)曾在NTSB工作了30多年。2013年,一架波音787客機在波士頓起火後,他開始研究鋰離子電池的問題。

斯韋姆自行展開類似於NFPA的培訓,有線上直播,也有現場授課,他認為這些培訓要比汽車製造商發佈的文件更實用。在最近發佈了一些PPT後,斯韋姆表示自己的網站流量增加了10倍以上。

「你是想告訴我,一個消防志願者會去福特官網上查閱福特汽車的緊急應變指南嗎?」斯韋姆說,「這是不可能的事。」

滅火時間變長耗盡消防員心力

因為這些問題,消防隊所需的滅火時間變得更長。過去,大多數汽車火災在一個小時之內就會被撲滅,現場隨即移交給當地執法部門,並由拖車公司將車輛移走。

如今我們不得不待在現場,通常需要45分鐘到一個小時的時間,來確保電池不會復燃 ,」弗里蒙特消防隊長威爾森說。

Fireman
圖/ 截圖自Twitter

今年夏季,巴克將為自己工作了27年的奧斯汀消防部門做報告。德州首府奧斯汀將建造特斯拉新的製造中心,電動皮卡車也預計在該地生產。巴克擔心,隨著電動汽車越來越大,它們需要更大的電池,這可能意味著燃燒時間更長。他指出,這對小型消防部門來說是一個巨大的負擔。

他說:「花在現場的時間比用水量更讓人頭疼。」、「我們都快變成汽車保姆了,這是有問題的。」

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本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #特斯拉
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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