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

延伸閱讀:特斯拉再爆死亡車禍!駕駛座沒人、2乘客罹難,電動車戰局更趨白熱化

「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。

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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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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