台灣產業升級為何需要LiDAR技術？
隨著全球供應鏈重組，台灣工業光達製造業正面臨「缺工成本高」與「國際碳關稅」雙重壓力。經濟部2023年報告指出，超過60%企業計劃在三年內導入智慧化系統，而Hesai激光雷達憑藉毫米級精度與即時3D建模能力，正成為轉型核心工具。
從半導體廠的無人搬運車（AGV），到離岸風電的結構檢測，Hesai雷達已成功協助台灣企業降低30%以上營運成本。以下解析五大應用場景，揭露如何用光達技術搶攻智慧商機。
場景一：智慧製造——提升產線效率與品管精度
應用案例：半導體晶圓廠的物料管理
台灣某晶圓大廠在無塵室中導入Hesai QT128雷達，透過每秒50萬點雲的掃描能力，實現兩大突破：
- 機械臂防撞系統：在0.1秒內偵測人員進入危險區域，立即暫停運作。
- 晶圓盒定位：取代傳統條碼辨識，直接以3D輪廓確認擺放角度，錯誤率歸零。
效益分析
- 過去依賴人工巡檢，每月工時達120小時，改用雷達後完全自動化。
- 產品良率因精準定位提升1.5%，年增淨利逾新台幣2,300萬元。
場景二：無人機巡檢——克服地形與氣候限制
應用案例：離岸風場葉片檢測
台灣西部海域風機常受鹽霧侵蝕，傳統人工檢測需搭船攀爬，單次成本超過20萬元。Hesai與本土無人機廠合作，搭載XT32雷達達成：
- 葉片裂縫辨識：在30公尺距離外掃描0.5mm以上的結構缺陷。
- 抗風穩定性：即使海面陣風達7級，點雲數據仍保持95%以上完整度。
效益分析
- 檢測週期從3個月縮短至2週，年省逾500萬元人力費用。
- 提前發現潛在故障，避免單次葉片更換損失（約1,200萬元）。
場景三：交通管理——解決都會區壅塞痛點
應用案例：台北市智慧路口計畫
透過路側安裝PandarXT雷達，即時監測車流與行人動態：
- 壅塞預警系統：偵測路口排隊長度，動態調整紅綠燈週期。
- 違規舉證：AI辨識機車鑽縫、行人違規穿越，準確率達98%。
效益分析
- 試辦路段平均車速提升15%，肇事率下降22%。
- 整合雷達數據與市府交通控制中心，減少90%人工監控需求。
場景四：環境監控——守護山林與河川
應用案例：南投山區土石流預警
HesaiXT32雷達架設於易崩塌區域，結合AI模型實現：
- 地表位移偵測：每月生成毫米級地形變化圖，預測崩塌風險。
- 夜間監測：不受光線限制，24小時追蹤植被覆蓋率。
效益分析
- 2023年颱風季成功預警3起土石流，零傷亡。
- 比傳統衛星監測節省70%成本，且數據更新頻率提高至每日一次。
場景五：建築與文化保存——數位化歷史資產
應用案例：台南古蹟3D建模
使用Pandar40P雷達掃描赤崁樓結構：
- 高精度建模：捕捉磚瓦細微裂縫，精度達±3mm。
- 非接觸檢測：避免架設鷹架破壞古蹟表面。
效益分析
- 修復工期縮短40%，節省1,200萬元工程費。
- 數位模型提供VR導覽，帶動周邊觀光收益成長25%。