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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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