LeoLabs
自建雷達網做出 LEO 最完整的商業目錄，服務含美國太空軍
LeoLabs 跟純軟體的太空態勢感知公司不一樣：它自己蓋雷達。這件事決定了它在產業鏈裡的位置——別人分析資料，它生產資料。
功能特色與適用場景
核心產品是 Persistent Orbital Intelligence 平台，官網說搭配的是一個「增生式感測器網路」（proliferated sensor network），由可快速部署的雷達組成，提供全天候、不間斷的覆蓋。它宣稱維護著「低軌道最完整的商業物體目錄」。
自建雷達的意義在於獨立性。太空態勢資料長年高度依賴美國政府釋出的追蹤資料，而政府資料有它的更新頻率與精度限制，且涉及國安時未必願意公開。有自己的觀測能力，就能提供政府目錄裡沒有的東西——例如更小的碎片、更新的軌道解、以及對特定物體的加密觀測。
AI 的角色在上層：官網描述為「AI 驅動的平台」，提供可行動的情報、關鍵洞察與即時威脅警示。服務涵蓋太空域感知、太空交通管理與發射作業支援。客戶包含衛星營運商與聯邦機構，並持有美國太空軍的合約。累計募資約 1.2 到 1.3 億美元。
適用場景：需要獨立第三方軌道資料的營運商、國防與情報單位、發射服務業者。對台灣而言，這類公司的存在提醒了一件事——太空的「感測基礎建設」正在被少數幾家商業公司掌握，這本身就是地緣戰略議題。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話有一件事值得台灣讀者放在心上：太空的「看得見」這件事，正在快速商業化，而掌握感測基礎建設的是少數幾家美國公司。這跟半導體的供應鏈邏輯很像——不是誰的演算法比較聰明，是誰有那個實體設施。LeoLabs 願意花錢在地上蓋雷達而不只是寫軟體，長期看是很硬的護城河。想理解太空產業的人，這家值得追。
主要功能
- 自建可快速部署雷達網
- LEO 最完整的商業物體目錄
- 全天候不間斷觀測覆蓋
- AI 驅動的威脅偵測與即時警示
- 接近事件警告
- 發射作業支援
- 太空交通管理
- 聯邦與國防客戶服務
適用場景
- 衛星營運商取得獨立的第三方軌道資料
- 國防單位的在軌威脅偵測
- 發射窗口的碰撞風險評估
- 追蹤未列於公開目錄的小型碎片
- 太空政策與法規研究的資料來源
LeoLabs 的優點與缺點
優點
- 自有雷達網代表資料獨立，不依賴政府釋出的追蹤目錄
- 全天候覆蓋，不受天候與日照限制
- 持有美國太空軍合約，能力受官方驗證
- 同時提供原始觀測與上層 AI 分析，客戶可依需求取用
缺點
- 不公開定價，且屬國防等級採購
- 官網未揭露雷達數量與追蹤物體總數等具體規模
- 資料涉及國安敏感，非美國客戶的取用條件未公開
- 服務對象極為專業，一般開發者無從接觸
價格方案
官網未公開定價。
LeoLabs 常見問題
LeoLabs 跟 Neuraspace 這類公司差在哪？
差在產業鏈位置。LeoLabs 自建雷達，是資料的生產者；[Neuraspace](/tools/neuraspace) 這類公司主要做上層的 AI 分析與決策建議，資料多來自外部來源。兩者其實是互補而非直接競爭。
為什麼需要商業雷達？政府不是有嗎？
政府追蹤目錄有更新頻率、精度與釋出範圍的限制，涉及國安時也未必公開。商業雷達能提供更小碎片的追蹤、更頻繁的軌道更新，以及對特定物體的客製觀測。對商業營運商來說，也降低了對單一政府資料源的依賴。
台灣的機構取得得到這些資料嗎？
官網未公開非美國客戶的取用條件。這類資料涉及國安敏感度，取得通常需要走特定的合作或政府間管道。實際可行性建議直接向該公司或透過台灣的太空中心相關單位詢問。
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LeoLabs 評測：值得用嗎？
一句話結論
LeoLabs 賣的不是演算法，是它蓋在地上的那些雷達——在太空態勢感知這個領域，實體感測基礎建設才是真正的護城河。
實際能做什麼
核心產品是 Persistent Orbital Intelligence 平台，搭配官網稱為「增生式感測器網路」的可快速部署雷達群，提供全天候、不間斷的覆蓋。它宣稱維護著低軌道最完整的商業物體目錄。
自建雷達的意義在於獨立性。太空態勢資料長年高度依賴美國政府釋出的追蹤資料，而政府資料有更新頻率與精度限制，涉及國安時也未必公開。有自己的觀測能力，就能提供政府目錄裡沒有的東西：更小的碎片、更新的軌道解、對特定物體的客製觀測。
AI 的角色在上層，官網描述為「AI 驅動的平台」，提供可行動的情報與即時威脅警示。服務涵蓋太空域感知、太空交通管理與發射作業支援。客戶包含衛星營運商與聯邦機構，並持有美國太空軍合約。累計募資約 1.2 到 1.3 億美元。
優點
- 自有雷達網代表資料獨立，不受單一政府資料源牽制
- 全天候覆蓋，不受天候與日照限制（這是雷達相對光學的結構性優勢）
- 持有美國太空軍合約，能力經過官方等級的驗證
- 原始觀測與上層 AI 分析都提供，客戶可依需求取用不同層次
缺點
- 不公開定價，且屬國防等級採購，一般商業使用者接觸不到
- 官網未揭露雷達數量與追蹤物體總數，規模只能靠第三方報導推估
- 資料涉及國安敏感，非美國客戶的取用條件完全沒有公開說明
- 上層 AI 的描述相當籠統，與同業把演算法效能寫成對照數字的做法差很多
適合誰
需要獨立第三方軌道資料的衛星營運商、國防與情報單位、發射服務業者。這不是一般人能採購的產品。
替代方案
上層的 AI 分析與決策建議，Neuraspace 的歐洲團隊把風險評估從約 8 小時壓到幾分鐘，且支援 5 到 500 顆的機隊。模擬、異常偵測與情報層次，Slingshot Aerospace 有 TALOS 與 AGATHA 兩個具名 AI。想低成本入門的學術單位，Kayhan Space 的 Satcat 有免費版。
台灣觀點
有一件事值得台灣讀者放在心上：太空的「看得見」這件事，正在快速商業化，而掌握感測基礎建設的是少數幾家美國公司。
這跟半導體供應鏈的邏輯很像——不是誰的演算法比較聰明，是誰有那個實體設施。LeoLabs 願意花錢在地上蓋雷達而不只是寫軟體，長期看是很硬的護城河，也是很硬的地緣槓桿。
台灣目前的太空產業聚焦在零組件、地面設備與衛星製造，這些都在上游。但真正決定話語權的，往往是「誰能獨立看見天上發生什麼事」。我們對在軌狀況的掌握，目前幾乎完全依賴國外資料源。
這不是一家公司能解決的問題，是政策層次的事。但至少該有人開始問：如果哪天資料不給了，我們有什麼？
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年9月