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

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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