户外自动化
变电站、监狱、机场或军事禁区等关键设施，对周界安全有着极高的要求。传统的红外对射系统容易受飞鸟、落叶干扰产生误报；摄像头监控存在视觉盲区且夜视效果有限；物理围栏则无法防止攀爬或破坏。安保人员难以实现24小时无死角的有效监控，且误报频发导致巡查效率低下。
在散货港口或电厂煤场，斗轮堆取料机是庞然大物，作业半径极大。在全自动或远程作业过程中，悬臂极易与周围的煤堆、其他机械或车辆发生碰撞，导致严重的设备损毁。此外，港口海风由于含有盐雾且作业现场粉尘极大，普通的传感器探头极易失效，导致机器“致盲”。
港口码头是典型的全天候、非结构化户外场景。无人运输车（IGV/ART）在作业时，面临着复杂的光照挑战：正午的强眩光、夜晚的低照度以及积水地面的反光，都会严重干扰视觉相机的判断。此外，码头地面常散落着集装箱锁扣、维修工具或路锥等低矮细小物体，传统的单线激光雷达极易从物体上方“漏扫”，导致车辆碾压异物爆胎或受损，影响港口作业效率。
无人清扫车主要运行于公园、广场或人行道等户外场所。为了保证清洁覆盖率，车辆通常需要进行“贴边清扫”，即紧贴路沿行驶。这对感知的精度要求极高：既要识别路沿的位置以保持航向，又要防止轮毂剐蹭路沿。此外，户外环境光照变化剧烈（树荫、强光），且路面常有低矮的石墩、台阶（负障碍）或非刚性的垃圾（如成堆落叶），普通传感器难以稳定区分“可通行的垃圾”与“必须避让的障碍”。
无人配送车、无人清扫车等低速无人驾驶车辆通常在户外非结构化道路上运行。车顶的主激光雷达虽然看得远，但在车头下方存在较大的近距离盲区。对于低矮的障碍物（如路沿、宠物、锥桶）或路面坑洼（负障碍），主雷达往往难以发现。此外，户外强烈的阳光照射对传感器的抗干扰能力提出了极高要求，普通的深度相机容易在强光下失效。
在煤矿或港口的散料发运环节，装车效率直接影响物流吞吐量。传统的溜槽装车往往依赖操作员经验进行“盲装”，极易出现偏载（货物分布不均）、欠载（空间浪费）或超高溢出（环境污染与安全隐患）。如果装载不均，车辆行驶易侧翻；如果装载过满，不仅造成撒料浪费，还面临严厉的环保和路政处罚。如何在粉尘弥漫的环境下实现“装得满、装得平、不撒料”，是实现无人化装车站的核心难题。
在生物质发电厂，秸秆、树皮等燃料通常按重量收购。但由于燃料密度差异大、含水率不一，仅靠地磅称重容易出现“注水掺假”或“以次充好”（如由高密度重物冒充轻质燃料）的情况，导致电厂亏损。此外，运输车辆往往装载极不规范（如超宽、超高堆叠），人工测量不仅效率低下、数据误差大，还极易因车辆超限导致卸料口设备损坏或发生安全事故。
铁路作为国民经济的大动脉，其安全运行至关重要。然而，沿线复杂的地理环境使得落石、泥石流、闯入的行人或动物等“异物侵限”风险时刻威胁着行车安全。传统的视频监控易受光照、雨雪干扰，难以实现全天候精准识别；而人工巡检效率低、覆盖面有限。如何构建一道全天候、无死角的“隐形防护网”，在异物侵入的第一时间发出警报，是铁路安全运营的迫切需求。
针对 ETC 车道传统地感线圈破路施工中断交通、维护难故障率高、易受干扰导致跟车漏车、功能单一无法升级的痛点，以及 “不破路安装、精准检测、稳定运维、拓展功能” 的核心需求，ETC 激光线圈提供升级方案。
站台端部连接着列车运行区间，是严禁旅客进入的高危区域。然而，部分旅客由于安全意识淡薄或因接打电话等原因，常常无意越过安全黄线甚至进入端部禁区，不仅自身面临巨大的安全风险，还可能逼停列车，严重影响铁路运输秩序。传统的物理隔离或人工劝阻方式，存在覆盖盲区大、响应滞后、人力成本高等问题，难以实现24小时全天候的有效管控。
铁路平交道口是路外安全事故的高发区，人车抢行、车辆故障滞留等险情时有发生。传统的“看守员+栏木机”模式难以完全杜绝违规闯入，而基于视频的监控方案极易受强光、夜间、雨雾干扰，存在识别盲区和延迟。一旦发生异物侵限，如果不能在几秒钟内准确感知并发出警报，高速行驶的列车往往来不及制动，极易酿成重大安全事故。
随着“全国一张网”运营和“货车必检、超限禁入”政策的深入实施，高速公路收费站入口面临着前所未有的通行压力。传统的静态称重效率低，极易造成拥堵；而老旧的动态称重系统在应对跳磅、冲磅、S形行驶等新型作弊手段时往往力不从心，且难以精准获取车辆的长宽高数据，导致超限车辆漏管、误判，不仅流失了通行费，更给高速公路带来了严重的安全隐患。
