AI 智慧監控升級港口安全　台灣不明船舶偵測技術補足防護缺口

台灣港口安全管理持續導入智慧科技。隨著近岸與港區船舶活動日益頻繁，台灣的海岸線與港區安全管理的挑戰也隨之升高。根據相關單位表示，小型船隻活動型態多元、路徑彈性高，以往單一監控設備已顯現負荷壓力。因此，提升港區即時掌握能力，成為最重要的課題。

為了回應管理的需求，國內科技業者積極開發結合人工智慧 (AI) 與多源資料比對的「不明船舶偵測技術」，從原本「入侵後發現」的監控模式，轉化為「主動告警」的防衛體系，協助管理單位更快掌握異常狀況。

小艇偷渡事件帶來的新考驗

近年台灣海域的偷渡事件時有所聞，讓既有系統的限制逐漸浮現。例如2024 年 6 月「淡水事件」，一名阮姓男子駕駛快艇從福建出發，在淡水漁人碼頭被逮捕。2024 年 9 月與 2025 年 5 月，分別發生了王姓男子及宋姓父子，利用橡皮艇從浙江和福建出發，在新北林口與桃園觀音上岸。這些事件反映出一個核心問題：多數港口監控架構，原本就是為大型船舶與固定航線而設計。當目標變更小、路徑更不固定，單靠人力巡查或單一感測設備，往往跟不上現場變化，因此，港口安全轉向整合式、智慧化管理勢在必行。

核心技術突破：AI 視覺與電子身分證的「多源感知比對」

驊宏資通(6148)指出，新一代的「不明船舶偵測技術」不再依賴單一資訊，而是採用「多源感知比對邏輯」作為核心，確認資料是否能交叉驗證。

當岸邊的攝影機捕捉到海面目標時，AI影像系統會即時辨識船隻類型，區分為商船、漁船、公務船或非典型小型船隻等，並自動標註位置；再與自動識別系統(AIS) 船舶資料進行比對。當視覺影像偵測到船隻，卻找不到「對應身分」，或「船型與登記資料不符」，系統會立即標示提醒為「不明船舶」，執勤人員就能快速進一步確認。

夜間與惡劣天氣，不再是空窗

不讓低光源與天候不佳成為破口，為了達成全天候監控，技術團隊導入熱成像技術，透過捕捉目標所散發出的熱源輪廓，即使在深夜、濃霧或暴雨中，仍具有辨識能力。對於偵測橡皮艇、浮具，甚至是試圖潛入的人員等非典型目標至關重要，補足傳統攝影機在特殊環境下的視野限制，提升整體監控的穩定度。

管理平台升級，縮點通報與反應時間

為了能在發現威脅後能迅速反應，後端管理系統也結合了智慧化管理工具。整合式管理介面可一目了然海域內的船舶總量、風險分布與移動軌跡；當系統偵測到高風險目標時，也能依循既有流程，將異常畫面與數據同步傳送至執勤人員，確保在第一時間啟動應變程序。

科技輔助，建構具韌性的現代化智慧港口

透過驊宏資通專業團隊整合能力，系統能依港區需求調整，降低導入門檻，政府也能更有效彌補巡防的死角，打造更具主動性的「數位防線」。

隨著智慧科技的逐漸成熟，港口安全管理正朝向更精準、即時的方向發展。透過AI影像辨識與資料整合應用，科技守護海疆不只是一句口號，將成為港區穩定運作的基礎，更是建構國土安全韌性的強大後盾。