市場現狀：感測器百花齊放，如何選擇最適方案？
人型機器人的環境感知系統需融合多種感測器，包括攝影機、超聲波雷達、毫米波雷達等。然而，激光雷達因具備高精度、抗環境光干擾等優勢，成為導航與避障的核心元件。本文深入比較Airy激光雷達與其他技術的優劣，並探討其如何重塑產業鏈。
技術對決：Airy激光雷達的五大優勢
- 精度與範圍全面碾壓超聲波：
超聲波雷達成本低廉，但探測距離通常低於5公尺，且易受溫度、濕度影響。Airy的30公尺測距與厘米級精度，更能滿足戶外長距離導航需求。 - 暗光環境表現勝過攝影機：
傳統RGB相機在低光或逆光場景中效能驟降，而Airy依靠主動發射激光，不受照明條件限制，適合24小時運作的安防機器人。 - 輕量化設計突破機械式雷達限制：
早期機械旋轉式雷達（如Velodyne產品）體積龐大且價格高昂，Airy的固定式MEMS設計不僅降低成本，更符合人型機器人對「頭部」或「胸腔」內嵌元件的空間需求。 - 數據豐富性優於毫米波雷達：
毫米波雷達擅長偵測金屬物體，但對塑膠、玻璃等材質解析度不足。Airy的點雲數據能辨識更細緻的輪廓，例如區分玻璃門與開放通道，避免誤判。 - 即時性與功耗平衡：
對比同類MEMS競品（如禾賽科技的FT系列），Airy的8W功耗更低，可延長機器人續航力；20Hz的刷新率則確保行進間數據即時更新，避免運動模糊。
成本分析：Airy如何推動商業化落地？
根據供應鏈消息，Airy的批量訂單價格已壓至300美元以下，較同性能產品降低40%。速探聚創透過以下策略實現降本：
- 自動化產線：深圳工廠採用全自動化組裝，良率提升至98%。
- 晶片整合：自研的MEMS微鏡模組減少外部元件依賴，降低物料成本。
- 規模效應：隨著人型機器人市場起量（如特斯拉Optimus年產目標20萬台），成本有望進一步下探。
案例分享：台灣新創團隊的實測經驗
台北某機器人新創公司技術長李明哲表示：「我們在開發教育陪伴機器人時，曾測試紅外線與ToF方案，但孩童快速移動時常出現漏偵測。改用Airy後，即使在遊樂場環境中，機器人能準確跟隨目標，家長回饋安全性顯著提升。」
挑戰與因應：激光雷達的普及障礙
儘管優勢明顯，激光雷達仍面臨兩大挑戰：
- 極端天氣影響：大雨或濃霧可能衰減激光訊號。速探聚創的解法是透過動態調節發射功率，並結合AI補償算法，實測中可在小雨環境維持80%以上偵測率。
- 數據處理算力需求：高解析度點雲需搭配高效能處理器。對此，Airy提供「輕量模式」，可切換至低解析度輸出，適用於算力有限的嵌入式平台。
未來趨勢：感測器融合成主流
業界共識認為，單一感測器無法滿足所有場景。Airy已預留硬體介面，可直結速探聚創的視覺模組，未來透過「激光+視覺+IMU」的多感測器融合，將進一步提升機器人環境理解能力，例如辨識交通號誌或人類臉部表情。