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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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