危城香港響起「聲波炮」⋯⋯港警拿它對付反送中,要是被「擊中」會怎樣?
危城香港響起「聲波炮」⋯⋯港警拿它對付反送中,要是被「擊中」會怎樣?
2019.11.19 |

根據資料顯示香港警隊於2009年購入6部「銳武」,是警隊使用的第3代裝甲車,全車具有防彈功能,而同年也引入2部俗稱「聲波炮」的長距離揚聲裝置,為美國海軍和英國的軍事武器。

當初香港警方曾表示,這個裝置只會接駁於裝甲車使用,用於嚴重災難、反恐行動或嚴重保安事故期間,在嘈吵環境下作廣播用途,向羣眾作有效長距離訊息傳送,或協助進行疏散等,不會在公眾集會及遊行活動中使用。

香港警方也承認曾在現場使用該裝置,向「暴徒」發出警告,但強調該裝置是一種廣播系統,並非武器。

聲波炮1
香港反送中情勢緊張,在昨天的香港理工大學,出現了兩輛水炮車及一輛裝甲車進行清場,期間,警方於裝甲車頂部上首次使用「聲波炮」,以聲音干擾示威者。
圖/ T客邦

「聲波炮」的原理及歷史

「聲波炮」的全名為長距離揚聲裝置(LongRange Acoustic Device,簡稱LRAD),當初開發這種長距離聲波裝置的是來自於美國海軍2000年左右開發的,最初的目的是用來向接近美國戰艦的小型船隻發出定向的尖銳聲波,以防止遭到小艇的自殺式攻擊。

不過後來經過這十多年的演進,聲波砲已經漸漸被用在其他的用途,美國警方甚至還用來當作取締超速的新武器。不過,最為人所知的,還是在2009年的時候,G20會議在匹茲堡舉行時,美國政府就動用過聲波砲。

根據《紐約時報》的報導,當時的聲波炮「發射了尖銳的聲響,讓抗議群眾都蓋上耳朵並節節後退。」

聲波炮2
圖/ T客邦

聲波砲主要的形狀為多半為平板狀,可以用來傳播高指向性語音或警告音。而它的啟用的時候,會以約為30度角的範圍向外打出聲波。根據資料,香港警方使用的這款裝置有效傳送距離約為300公尺、聲波高達150分貝。

聲波炮3
圖/ T客邦

以美軍的使用流程來說,美軍士兵是先以喊話方式,要求目標對像配合行動,如果對方仍無適當反應,則可將長距離聲波裝置的「平板」揚聲盤,對準約30度夾角內的目標施放警告音。基本上,聲波砲是可以控制發射的功率的,一開始應該先是用較小功率進行警告,最終才用最大功率來進行反制。

聲波炮4
LRAD的背面操作面
圖/ T客邦

所以,聲波砲本身是有角度問題的,當你面對聲波砲的時候,距離越近當然危害越大,但是相對的影響角度越小,因此可以在越接近揚聲盤的情況下,以較大的角度來繞開聲波的範圍。距離越遠的話,可能你要跑的距離就越遠才能躲開。

不過要注意的是,而當聲波砲開始以最高功率來發送的時候,距離越近當然會受到的聲波「打擊」越大,一公尺內的最高音可達150分貝,這個音量等同是有一架波音 747 客機在你旁邊降落的程度,可導致頭痛耳鳴,使用不當可致聽力受損。

聲波炮5
圖/ T客邦

另外,以美國來說,LRAD目前並非被美國歸類於防禦性武器的分類下,所以不需要美國政府的輸出許可,所以目前許多國家都有採購這個裝置。LRAD的價格從5,000美元就可以買到一款手持式的基本裝置,而最貴的則可達到10萬美元到19萬美元之間。不過,因為這款裝置使用不當會對人體造成永久性的聽覺損害,因此實際上使用的場合、誰來使用、需不需要管制都是有爭議的。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:T客邦

往下滑看下一篇文章
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓