特斯拉車主必收!停電時要怎麼手動開門?4大車款的「救命」指南一次看
特斯拉車主必收!停電時要怎麼手動開門?4大車款的「救命」指南一次看

不知道你是否和我有過一樣的疑問「電車沒電的時候,該怎麼用手動方式打開車門」,這是一個非常重要但是很容易被忽略的問題。

特斯拉停電時的話,怎麼手動開門?

新能源車發展到現在,造車新勢力們在電車使用的電子元件越來越多,將大多傳統的車輛控制方式都改成了電動,但是這些改動也會引發一些問題。

據 autoblog 報導,多名特斯拉車主表示自己因為不知道如何以手動方式打開車門,導致自己在車輛失去電力時被長時間困車內。

其實特斯拉有手動開車門的方法,但是這些方法被放在了特斯拉用戶手冊中,只有你主動查詢了才會知道。

我相信許多人可能會忽略這一細節,因此愛范兒將在這裡向你介紹Model 3、S、X和Y四款車型的手動開啟車門方式,以應對特斯拉車主可能遇到的意外情況。

Model 3

在Model 3失去電力時,用戶可以上拉駕駛座車窗按鍵前段,這樣就可以打開駕駛座的車門。需要注意的是, Model 3只有前門配備了手動開門的方式。

特斯拉model3解鎖
圖/ 特斯拉官網

但是在 Model 3 的行李廂裡有機械解鎖裝置,用戶在有需要時可以放下後座,通過行李廂機械解鎖裝置,從內部打開行李廂後離開。

特斯拉model 3解鎖.png
圖/ 特斯拉官網

Model S

在 Model S 失去電力時,和 Model 3 一樣,用戶可以上拉駕駛座車窗按鍵前段打開前車門。

特斯拉model3解鎖
圖/ 特斯拉官網

而後門手動打開車門的裝置則在了後排兩側座椅下方,用戶將後座下方的地毯邊緣折疊起來後,就能看到該裝置,將任意一方的裝置向中間拉,便可以打開Model S 的後門。

特斯拉model S解鎖.png
特斯拉model S解鎖。
圖/ 特斯拉官網

Model X

在 Model X 失去電力時,和前兩款車型一樣,用戶可以上拉駕駛座車窗按鍵前段打開前車門。

特斯拉model X解鎖.png
圖/ 特斯拉官網

但是後門的手動開啟方式可能會比較複雜,若要開啟鷹翼門,可以從車門小心卸下揚聲器格柵,然後向下然後向車輛前端方向拉機械式解鎖纜線。閂鎖鬆開後,請手動向上抬起車門。

向上打開車門時車門會停在打開的位置,所以不必擔心車門砸下。

特斯拉model X解鎖2.png
圖/ 特斯拉官網

Model Y

在 Model Y 失去電力時,和前三款車型一樣,用戶可以上拉駕駛座車窗按鍵前段打開前車門。

特斯拉model y解鎖.png
圖/ 特斯拉官網

後門需要用戶取下門把手下方的隔板,按下紅色鎖片拆下檢修門,此時會看到一根纜索,向上拉便可打開車門。需要注意的是,並不是每款 Model Y 車型都配備了後門手動開啟裝置。

特斯拉model Y解鎖2.png
圖/ 特斯拉官網

注意事項

特斯拉發展的這些年間,每款車都發布過不同的改款車型。所以並不是每款車型手動開啟車門的方式,或者手動開啟裝置的位置都是一樣的,用戶需要透過愛車的中控螢幕主動查詢相關的操作。

同時有外媒提到,雖然自己的 Model Y 有後門手動開啟的裝置,但是車內的中控螢幕顯示的用戶手冊中卻沒有提到,目前仍不知是什麼原因。

且某些 Model X 、S 的行李廂同樣具有內部解鎖裝置,可目前特斯拉中國官網中關於這兩款車型的用戶手冊也並未提及。所以還是需要用戶自己檢查愛車是否具備手動開啟車門的裝置。

雖然電車上很多更現代化的設計提升了我們日常體驗,但是也不能忽略手動裝置的重要性。因為這些小裝置可能會在意想不到的時刻幫你一個大忙。最後,希望所有的車主都能主動查詢車輛用戶手冊中關於緊急操作的部分。

這些是所有車企不希望你用到、但希望你知道的內容。

延伸閱讀:特斯拉給車主看的是「快樂表」?哩程、續航數字都誇大了,怎麼回事?

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯: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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