公私協力串聯海洋治理與AI創新，國海院攜手工研院運用AWS技術啟動國際競賽

 

配合政府推動人工智慧應用、數位轉型與公私協力的政策方向，國家海洋研究院（下稱國海院）今（30）日攜手工業技術研究院，運用 Amazon Web Services（AWS）技術，共同啟動「2026 海廢影像辨識國際 AI 競賽」。分別結合海洋治理場景、雲端 AI 技術、產業社群推廣等能量，期望實現 AI 驅動的海洋科技治理願景，並讓臺灣的海洋資料與技術成果接軌國際。

面對海洋廢棄物跨域、跨境且長期累積的治理挑戰，單靠政府機關或單一技術團隊難以完成從資料建置、模型訓練到現地應用的完整鏈結。國海院因此以實際海岸問題為起點，引入雲端服務、研究機構與產業社群共同參與，呼應《人工智慧基本法》鼓勵跨域合作、公私協力、資料開放共享與可信任 AI 發展的方向。

首先，由國海院提出海洋治理需求、建置海廢影像資料基礎，並將競賽成果銜接海岸巡查、無人機影像判讀及長期環境監測等應用情境。國海院希望透過真實場域問題與公開競賽，讓AI研發不只停留在實驗室，而能回應政府治理、科學研究與環境永續的實際需求。

AWS 延續長年在臺灣推動雲端 AI 人才培育、創新轉型作法，於本次競賽提供 AI 技術支持，透過全託管機器學習服務 Amazon SageMaker AI 與雲端服務資源，提供彈性模型、運算資源及完整開發環境與專用訓練基礎設施，協助參賽團隊在一個整合的平台進行海廢影像辨識模型開發、訓練及測試，以及藉由 Amazon SageMaker AI 的模型自訂功能、HyperPod 自動化管理功能，加速模型的訓練與驗證，並進行推論優化。同時，AWS 可彈性擴充的雲端環境，讓參賽者能依模型訓練需求，即時在雲端安全調用全球運算資源，進行大規模影像資料訓練，藉此降低硬體門檻，將更多心力投入辨識精準度、模型效率及創新應用；更有機會讓未來創新解決方案，可透過 AWS 全球雲端基礎設施出海、為國際的海洋永續挑戰做出貢獻。

接著，由工研院 AIdea 人工智慧共創平台負責競賽執行、資料支援及自動化評測，提供一致的繳交與評分環境。平台將以標準化流程評估參賽模型，確保競賽公平性與結果可重現，也讓優秀成果有機會進一步連結產業研發與應用驗證。

國海院院長陳璋玲表示，海洋科技治理需要長期資料累積，也需要跨域夥伴把資料轉化為真正可用的工具。此次合作不是單純把不同單位排列在一起，而是從治理需求、資料基礎、雲端服務、競賽驗證到社群推廣形成完整鏈結，讓政府、研究機構與產業各自發揮專長，共同擴大公共價值。

AWS 臺灣董事總經理王定愷表示，臺灣本島加上離島的海岸線長度超過 1,500 公里，若僅依賴人工巡查海洋廢棄物，不僅成本高、效率低，也難以全面覆蓋，因此導入無人機、AI 與自動化技術，將是提升海岸巡檢效率的重要方向。AWS 很榮幸參與國家海洋研究院的計劃，期盼透過開放資料、開放場域，結合政府、企業與新創力量，共同推動智慧海洋發展的願景。亞馬遜擁有無人機、自動化及AI等技術經驗，還可提供雲端與 AI 服務、電腦視覺以及機隊管理等技術支援，期盼能提升智慧巡檢能力，讓臺灣智慧海洋成果邁向國際。

AWS 臺灣解決方案架構部副總經理謝世衡表示，AWS 提供完整開發環境與彈性運算資源，能降低模型開發的技術與硬體門檻，讓參賽團隊專心發想創新應用。AWS 長期支持雲端 AI 人才培育、協助臺灣數位創新發展與 AI 技術落地，也期待透過此活動，協助臺灣創新成果運用雲端平台為全球海洋保育做出具體貢獻。

本次競賽使用國海院首度公開的 MDImageNet 海廢影像資料集作為訓練基礎，資料總數已達 2 萬多張真實海岸影像，並完成逾 4.2 萬個海廢物件標註框。

國海院指出，國際競賽是一個起點，未來將持續與政府、研究機構及產業夥伴合作，擴充海洋資料、提升 AI 技術能力並推動技術落地，實現 AI 驅動科技海洋治理願景。透過公私協力與國際社群參與，逐步建立從資料、模型到治理應用的海洋科技生態系，讓 AI 成為提升海洋調查效率、支援科學決策及守護海洋環境的重要力量。

 

 

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