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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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