自駕車商業化卡關，感測技術卻先突圍：LiDAR、雷達與 3D 感測如何打開港口、機器人與智慧城市新市場？
對自駕車與汽車公司而言，2016 年曾是一個充滿想像的關鍵年份。當時，每週都有數百萬美元的相關投資發布，福特（Ford）更曾大膽預測，將在 2021 年為消費者量產自駕車。
不過，到了 2026 年，消費型全自駕車仍未真正問世，Robotaxi 僅在少數城市中運行，自駕卡車也大多停留在試點專案階段。就在自駕車夢想延後的同時，部分 2016 年的自駕明星公司已經退場或重整，例如 LiDAR 公司 Luminar 於去年 12 月聲請破產，通用汽車（GM）也在 2024 年關閉 Robotaxi 公司 Cruise，將重心重新放回個人車輛。
然而，當自駕車的落地進程因現實挑戰而放緩時，這些原本為車輛開發的技術卻未隨之沉寂，像是透地雷達（Ground-penetrating radar, GPR）、3D 雷達與先進光學雷達（advanced LiDAR）等技術，正全面擴散到智慧城市、居家長照服務、船廠重型吊車、風力渦輪監測等領域，甚至也在機器人與 AI 系統中找到新出口。
LiDAR 成為城市、機場與偏遠機房的基礎設施守護者
在這些尋求新出口的技術中，LiDAR 獲得最廣泛的應用。由於 LiDAR 能透過近紅外光反射物體來建立周遭環境的三維（3D）視圖，因此非常適合用於交通監測等傳統攝影機容易受強光或完全黑暗影響的場域。
例如收購 LiDAR 先驅 Velodyne 的 Ouster 公司，不僅將感測器應用於 John Deere 的農業設備中，更將其部署於田納西州 Chattanooga 等城市的數百個路口，用於城市交通管理。此外，研發 LiDAR 技術的 Innoviz 創辦人 Omer Keilaf 表示，LiDAR 可用於測量車輛大小以支援收費系統，而另一家 Outsight 公司則將 LiDAR 運用於達拉斯沃斯堡國際機場的人流監測。
為了適應戶外環境，《紐約時報》指出，如今變得更小的 LiDAR，也成為軍事設施或關鍵基礎設施的安全防護利器。Ouster 創辦人 Angus Pacala 分享，最明顯的案例就是位於森林中的遠端資料中心。由於夜間攝影機視距有限，金屬圍欄和電線又會干擾傳統雷達，相較之下 LiDAR 能在黑暗中看得很遠，因此可以取代人類警衛巡邏圍欄的工作。
雷達技術從車廂安全轉向室內居家長照
在 LiDAR 逐步進入室外空間的同時，雷達技術則在室內找到全新價值。原本用於汽車避免碰撞與自適應巡航控制的標準雷達，後來演進為「毫米波雷達（mmwave radar）」，能在惡劣天候下比早期雷達看得更遠、更準確，如今也開始尋求更廣泛的應用。
大約十年前，Pontosense 公司原先使用毫米波雷達來提醒駕駛後座有兒童，並透過偵測呼吸與心率來監測乘客或駕駛的健康狀況。然而，因車用市場採用速度緩慢，在四年前 Pontosense 便開始轉向居家長照需求。這項技術現在被用來追蹤浴室、臥室等私人空間的長者活動，其數據精細度足以在人員跌倒或呼吸困難時發出警報，且因為沒有影像錄影，能讓屋主保有高度的隱私。
定位與感測技術的工業化出口：鹿特丹港的自動化升級
自駕技術延伸出來的另一個極佳測試場，就是高度可控的工業環境，特別是大型港口。例如在定位技術方面，能看見地下數英尺處的「透地雷達（GPR）」曾被寄望用於引導自駕車。WaveSense 公司在 2017 年成立時，就希望能藉此在沒有 GPS 或路面積雪時追蹤自駕車。
然而，後來市場未如期成形，WaveSense 便轉向航運與港口應用，並被荷蘭公司 BTG Positioning Systems 收購。BTG 技術長 Tom Cashman 指出，傳統自動化港口需要開挖基礎設施以埋設應答器，但有了透地雷達，就不需要埋設任何東西。
另一方面，自動化解決方案供應商 AMLab 近期在鹿特丹港取得合約，為 34 台自動化軌道式門式起重機供應 LiDAR 感測系統。這套解決方案包含兩大核心：「目標定位系統」專門管理自動引導車輛與貨櫃堆疊間的介面；「堆場剖面感測系統（SPSS）」則提供即時的堆場高度建模。
每台吊車配置的 3D LiDAR 感測器能全面掃描門架與小車的移動範圍，消除盲區並提供公分等級的連續測量資料。這讓吊車在朝目標移動時能同時接收定位資料，免去傳統「暫停並掃描（pause-and-scan）」的延遲流程。SPSS 系統更透過多平面 LiDAR 即時建立 3D 貨櫃模型，讓吊車預先計算吊具移動路徑，提升貨櫃降落的精準度。
AMLab 董事總經理 Shanil Herat 表示：「現代貨櫃碼頭面臨提升安全與營運表現的壓力，而 3D LiDAR 這類高精度感測技術正是實現此目標的關鍵。」他強調，這反映出歐洲市場對感測技術的強勁需求，證明先進感測系統能有效整合既有設施並強化營運。
自駕車技術的新價值，在於讓機器看懂現實世界
十年前，自駕車技術是市場追捧的焦點，如今這股能量正流向目前最熱門的領域：AI 與機器人技術。Boston Dynamics 技術長 Zack Jackowski 表示，機器人技術正大幅受益於汽車領域的研發結晶，包括改良的高動態範圍（HDR）攝影機、符合嚴格安全標準的微處理器，以及更平價的 LiDAR 感測器。事實上，Boston Dynamics 許多負責安全與感知團隊的成員，皆來自 Waymo 與 Zoox 等自駕車企業，因為他們正在處理極為相似的安全課題。Bosch 自動駕駛工程總監 Stefan Sellhusen 也指出，隨著成本下降，配備 LiDAR 的割草機與掃地機器人等消費性產品已經問世。
自駕車商業化或許未如當年預期順遂，但相關技術的價值從未消失。LiDAR、毫米波雷達、透地雷達與 3D 感測能力，正從充滿不確定性的公路場景，擴散到港口、城市、長照及機器人等實體場域，這些應用共同指出了一個新趨勢：自駕技術的核心價值不僅僅是「讓車自己開」，而是提供機器看懂環境、判斷位置並安全執行任務的能力，成為驅動下一波實體 AI 浪潮的重要基石。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The New York Times》、《Port Technology》，圖片來源：AMLab