海洋委員會今（2）日表示，為加速臺灣海洋科技發展與智慧海事應用及落地透過「海洋科技專案計畫」補助執行「AI巡航與聯邦式學習海域新物件架構-無人船規模化應用可行性與穩定性實證」，近期在高雄港外海成功完成中大型無人船（USV）的自主巡航與智慧化驗證。這項結合「AI巡航」與「聯邦式學習」的創新技術，不僅突破了海事數據的保密難題，更為我國智慧海洋治理寫下嶄新的一頁。海委會強調，關鍵技術國產化與在地生產，是擺脫國外出口管制、厚植我國海域態勢感知（MDA）與海防治理韌性的核心關鍵；本案透過公私協力，深化無人載具前瞻研發，為臺灣邁向「安全、永續、共榮」海洋國家奠定堅實基石。

過去，海事影像因為常涉及國防或港區機敏性，彼此之間形同一座座孤島，導致AI模型的訓練受到很大限制；本計畫導入了先進的「聯邦式學習」架構，首創「數據不動、模型動」的創新模式。簡單來說，就好比每一艘無人船都是獨立在自己的「考場」自習，練習結束後，大家不把機敏的原始照片傳出去，只交換「學習心得（演算法參數）」。這種方式既能兼顧資安與機敏影像的保護，又能讓整個無人船隊實現跨載具的「協同進化」，大幅提升無人船的智慧識別效能。

在AI的學習過程中，常常會碰到學了新東西卻把舊技能忘光光的「災難性遺忘」技術風險。為了克服這項難題，研究團隊導入了「彈性權重鞏固技術」，這讓無人船在學會辨識全新物件（例如海上新出現的特定警示浮標）時，絕對不會忘記原本就已經非常熟練的各類商船與漁船辨識能力。在實測表現上：核心目標偵測平均精確率（mAP50）超過90%、即時推論速度達每秒15張畫面（15 FPS）以上、及舊類別的辨識遺忘率更成功控制在10%以內，展現高度穩定與可靠的辨識水準。

為了讓科技真正走向實用，團隊將無人船帶到高雄港外鳳鼻頭水域進行壓力測試:在2級以上海象與複雜光照等真實環境考驗下，無人船順利完成了AB點避障、六邊形繞行、Z字巡航及「割草型」大面積搜索等高難度任務。同時，計畫也建立了國內首套中大型無人船的實海域作業標準流程（SOP），並具備「3秒內人工/斷線緊急安全接管」機制，確保航行萬無一失。

海委會強調，本計畫的全系統演算法為百分之百自主研發，並緊密鏈結本土供應鏈，希冀成功擺脫國外出口管制限制，大幅強化我國的海洋科研與海防治理韌性。這項補助計畫的推動，不僅展現產官學跨界合作及深化海洋科技的卓越成果，更成功驗證了無人船科技應用的可行性與高穩定性。