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【大成報記者張淑慧／高雄報導】海洋委員會國家海洋研究院為提升海洋垃圾監測效率，並推動海洋治理數位轉型，30日正式發布全臺首套AI-Ready「MDImageNet海廢影像資料集」，同步宣布啟動「2026海廢影像辨識國際AI競賽」。活動由海洋委員會指導，Amazon Web Services（AWS）提供AI技術與雲端資源支持，工業技術研究院AIdea人工智慧共創平臺負責競賽執行，透過資料集開放及國際競賽雙軌並進，串聯產官學研能量，加速海洋垃圾智慧辨識技術發展，打造智慧海洋治理新基礎。
國海院指出，海洋垃圾會隨海流跨境漂流，臺灣海岸長期承受本地及境外海廢累積，傳統調查方式需耗費大量人力進行撿拾、分類、量測、拍照及登錄，後續還須整理照片、核對資料及統計分析，不僅效率有限，也難以維持一致的判讀標準。為改善現況，研究團隊歷經多年建置MDImageNet海廢影像資料集，目前已累積超過2萬張真實海岸影像，完成4.2萬餘個海廢物件標註，打造符合AI模型訓練需求的高品質資料庫。
資料集採用國際淨灘行動（ICC）分類架構，並進一步建立NAMR三層級分類系統，同時兼顧國際接軌與國內調查需求，依循《人工智慧基本法》推動資料治理、開放共享及再利用，並以CC BY 4.0授權公開，提供學術研究、教育機構及產業界共同投入AI創新應用。
海洋委員會副主任委員吳欣修表示，海洋資料的價值來自跨域共享與實際應用，海委會與國海院及合作夥伴共同推動海洋AI發展，象徵海洋治理正式邁入AI新時代。目前國海院已建置整合全國海洋資訊平臺，累積超過300億筆海洋資料，未來將持續推動資料標準化、結構化與治理工作，提升資料品質與共享效益，讓海洋數據成為AI訓練、科研發展及政策制定的重要基礎。
國海院院長陳璋玲表示，開放共享的高品質資料是AI發展的重要根基，MDImageNet資料集的正式公開，不僅完成多年海岸調查成果的數位化整理，也提供研究機構、學界與產業界投入AI模型訓練及技術開發。此次同步舉辦國際AI競賽，希望吸引全球人工智慧與電腦視覺人才參與，持續提升辨識模型效能，推動海洋科技創新，讓AI成為海洋監測、污染治理及永續管理的重要工具。
AWS臺灣董事總經理王定愷表示，臺灣本島及離島海岸線總長超過1,500公里，若完全仰賴人工巡查，不僅成本高且效率有限，導入無人機、AI及自動化技術將是提升巡檢能力的重要方向。AWS將運用雲端、AI、電腦視覺、機隊管理及無人機等技術，攜手政府、企業及新創團隊，推動智慧海洋發展，協助臺灣智慧巡檢成果走向國際。
Xpark董事小倉經敬表示，Xpark長期與地方政府、企業及社區合作推動淨灘與海洋保育，將海岸環境維護列為企業永續的重要工作。此次MDImageNet資料集的發布，展現科技與海洋保育結合的新契機，未來除可強化臺灣海洋環境監測能力，也將支持全球海洋科學研究、教育推廣及國際交流，為海洋永續發展帶來更多助益。
配合資料集發布，國海院同步啟動「2026海廢影像辨識國際AI競賽」，首度公開研究團隊建置完成的Baseline Model，提供參賽隊伍作為模型開發起點及效能比較基準。競賽以物件偵測平均精確度均值（mAP）及模型輕量化效能為評比重點，開放高中職、大專院校學生及社會人士組隊參加，即日起受理報名至8月10日截止，總獎金30萬元，另設最佳輕量化優化獎，鼓勵兼具高準確率與高部署效率的AI模型，期盼集結全球人工智慧、資料科學、電腦視覺及海洋科學人才，共同推動智慧海洋與永續發展。
（圖片來源：海洋委員會國家海洋研究院）
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