智能清海時代：AI 無人機、清理艇聯手攻克大太平洋垃圾

面對海洋塑膠危機，龐大的挑戰也激發各個領域專家學者努力研發新的技術來因應，因為僅靠人力顯然無法應對。近年來，AI 正成為海洋清潔的新英雄，從最前線的偵測、航線規劃，到後端的分類與水質監測，AI 已全面參與淨塑各個環節，改變我們保護海洋的方式。從航線優化、空海偵測，到分類回收與水質監測，AI 正在每個環節帶來質變。

AI 導航：優化海洋清潔航線

在太平洋中部，一片被稱為「大太平洋垃圾帶」的漂浮塑膠聚集區，面積相當於美國德州大小。過去只能以經驗與簡單直線航法來進行清理，靠著拖曳巨型攔截機器進行網式清除，效率受限於航線安排與洋流變化。

船艙堆滿形形色色的龐大海洋塑膠垃圾，小型挖掘機與工作人員正在甲板忙碌清理，遠處蔚藍海面映襯污染嚴重。圖片來源：The Ocean Cleanup FB

近期發表於《Operations Research》期刊的研究指出，透過 AI 演算法即時分析海面塑膠密度、風速和洋流流向，能在數秒內規劃出最佳清理路線，比傳統方法多清理超過 60% 的塑膠，同時不提升成本或燃料消耗 。這套路徑優化技術已被相關環境組織實際部署於作業中並有顯著成效，打造更聰明、更省資源的海洋清潔模式 。

海洋清潔組織 The Ocean Cleanup 同時推出名為 ADIS（Automatic Debris Imaging System）的 AI 視覺辨識工具，結合船載光學相機與深度學習算法，能在海上即時判斷塑膠的大類型與尺寸，並輸出各類塑膠密度分佈圖，幫助後端回收廠進行分流處理、提升再生資源價值 。

海空並進：無人機 + 偵查挺 + 清理艇

要有效清理，首先要知道塑膠在哪裡。以往仰賴人工撒網或飛機拍攝，成本高且難以全面覆蓋。現在 AI 結合無人機與衛星影像，成為空中監測的利器。The Ocean Cleanup 團隊透過高解析度無人機航拍，並應用深度學習模型，自動分辨水面上的漂浮塑膠與自然物質，生成精準的塑膠熱點圖；當資料量累積，模型準確率更不斷提升 ，不僅可用於開放海域，也適用於河口與沿岸線，讓清潔行動更加主動、快速。

在海上，透過偵查艇繞行區域，蒐集塑膠分布資料並回傳；清理艇則根據 AI 指令前往指定熱點進行回收。兩者透過強化學習（Reinforcement Learning）演算法不斷優化協作策略，確保最少重複航行、最短移動時間，並最大化回收量。

航拍視角下，巨大半圓形浮動攔截屏障漂浮在海面上，船隊圍捕塑膠垃圾，利用洋流聚集，減少對海洋生物干擾。圖片來源：The Ocean Cleanup FB 

水質守護者：AI 光譜技術即時檢測

塑膠清理前後，水質監測同樣關鍵。近期科研結合 AI 與 UV-Vis 光譜技術，可在船上或岸邊即時估算化學需氧量（COD）等污染指標，快速判斷清潔行動成效或偵測潛在污染區域。這套系統不僅能監測海面製程，也適用於河流、湖泊的長期觀測，為決策者提供更即時、透明的環境數據 。

面對複雜的環境變數，決策者更需要模擬工具。歐盟 Mercator 科研團隊開發「海洋數位雙胞胎」平台，將洋流、氣候調節、污染物傳輸等變量整合入 AI 模型，能在政策制定前進行多方案模擬，評估不同清潔策略的長期效益與風險，避免實地試錯 。這種數據驅動的沙盤推演，為政府與 NGO 提供全新決策思維。

海洋清道夫清理船以 V 形攔截網自動化匯聚漂浮垃圾，廢棄物集中於船尾平台，有效阻擋入海污染。圖片來源：The Ocean Cleanup FB

儘管 AI 正改變海洋清潔的面貌，仍有幾大挑戰待克服。首先，不同機構與國家間的監測數據尚未統一格式，缺乏跨界共享平台，限制模型準確度；其次，真實海況變化多端，AI 模型需針對高波浪、強風、光照干擾等情境進一步優化以提升韌性；最後，開發與維運 AI 系統需龐大資金，目前多仰賴政府或基金會贊助，如何吸引企業投資，並將技術轉化為自持商業模式，將決定此場科技革命能否永續 。

下次你在蔚藍海岸散步時，不妨想想：那片海，正有一群看不見的 AI 系統，在默默守護。