FIDO Tech 用 AI 分析管线的声学讯号，判断哪里在漏水、漏得多严重，并依规模排序，让水公司知道该先修哪一条。全球自来水系统平均有两到三成的水在送到用户前就漏掉，这是它要解的问题。
功能特色与适用场景
传统检漏靠师傅拿听音棒沿路听，经验决定成败，且难以规模化。FIDO 把声学资料丢给模型判读，能处理大量感测点的资料并量化漏水规模——这点很关键，因为水公司资源有限，修「最大的那几个漏点」比平均分配人力有效得多。公司在多个缺水严重的流域有实际专案。
适合自来水事业单位、园区与大型场馆的供水管理者。台湾自来水的漏水率长年是公共议题，管线汰换预算有限，用资料决定优先顺序这件事，比再多盖一座水库实际。
主要功能
- 声学讯号 AI 判读漏水
- 漏水规模量化与排序
- 管网持续监测
- 大范围感测资料处理
- 维修优先顺序建议
常见用途
- 自来水管网检漏
- 供水系统无收益水降低
- 园区供水监测
- 缺水地区水资源管理
主要功能
- 声学讯号 AI 判读漏水
- 漏水规模量化与排序
- 管网持续监测
- 大范围感测资料处理
- 维修优先顺序建议
优点
- 把检漏从师傅经验变成可规模化流程
- 量化排序让有限人力用在刀口上
- 有实际的国际专案案例
缺点
- 需要在管网布建感测资料来源
- 老旧管网的讯号环境复杂，准确度受影响
- 专案型合作，非即买即用的软体
使用场景
- 自来水管网检漏
- 供水系统无收益水降低
- 园区供水监测
- 缺水地区水资源管理
编辑点评
台湾人习惯把缺水问题想成「要不要盖水库」，但每年从破管漏掉的水，才是最容易捡回来的那一块。
常见问题
跟传统检漏比，优势在哪？
传统做法能找到漏点，但很难回答「哪一个漏最多」。当你只有预算修十处、却有一百处在漏时，排序能力比侦测能力更值钱。
台湾能用吗？
技术原理适用，但要看管材、埋设深度与既有感测基础。台湾老旧管线比例高、地下环境复杂，导入前建议先做小范围试验。