精選解讀｜APAS AI雷達一年實測啟動：智慧航運決策與產業變革的新篇章
精選解讀｜APAS AI雷達一年實測啟動：智慧航運決策與產業變革的新篇章
從CB Pacific油輪啟航，見證AI如何重塑全球航運安全、政策標準與產業鏈生態。
InfoAI 編輯部
當AI與大海邂逅：一場智慧航運新時代的序幕
2025年夏末，北海浪濤下的CB Pacific化學油輪正進行一場前所未有的科技實驗。船橋上，傳統雷達螢幕與一套嶄新的AI輔助平台並肩而立，每一次警示與提示，都有望改寫未來航運的安全標準。這不是科幻小說，而是英國Lomar集團與美國Mythos AI攜手展開的APAS（Advanced Pilot Assistance System）系統一年期實測，預示著全球海運智慧升級的巨大轉捩點。
智慧海運的進化論：從人力判斷到AI數據決策
過去一百年，航運安全靠的是經驗豐富的船長、完整的國際規則（如COLREGs）、以及一連串高度仰賴人眼判斷的感測工具。隨著航運規模爆炸性成長、全球海運網路愈加複雜，加上海象惡化與人為疏失，碰撞、擱淺、船舶失聯等重大事故層出不窮。雖然雷達、AIS（自動識別系統）和視覺監控設備提升了資訊可得性，但「資訊過載」成為新世代船員面臨的最大挑戰。
進入2020年代，AI技術進步終於為這個產業帶來質變契機。APAS 以「雷達優先」為核心，整合AIS、機器視覺等多重感測資料，並引入AI演算法進行即時風險預測、決策輔助與優先警示，從根本上改寫了「人—機—海」三方互動的平衡。
APAS系統解構：雷達優先的技術哲學與多重數據協同
為什麼選擇雷達為主？
AI領域許多自駕車、無人機方案以影像為核心，但海上條件變化劇烈，夜間、濃霧、惡劣氣候等讓單靠機器視覺風險極高。APAS以雷達為核心感測，具備全天候、遠距、高穿透力等優勢，再融合AIS的動態資訊（船舶位置、速度、航向）以及高解析度影像，組成一個多源協同的「決策大腦」。
AI演算法關鍵突破：從資料到行動
APAS的AI模組負責實時計算「碰撞概率」、「合規性判斷」及「決策優先順序」三大指標。這套系統不僅能判讀多艘船舶交會的複雜態勢，更能根據COLREGs即時推送最合適的避碰建議。例如，當AI判斷右舷前方有漁船橫越時，能在法規與安全之間找到平衡，發送清晰指令，減少船員壓力與決策模糊空間。
CB Pacific試驗全記錄：從規劃到現場，挑戰每一道關卡
嚴選測試對象與場域
CB Pacific為CB Tankers公司所屬，2020年建造的現代化化學貨船，長183米、載重27250噸，配備Furuno高階雷達。Lomar集團選定其為APAS實驗場域，看重的是該船在歐洲北海固定航線的多元環境：繁忙港口、惡劣氣候、極夜和濃霧皆一應俱全。
全方位場景驗證，嚴謹數據積累
實驗從2025年9月正式展開，橫跨春夏秋冬各種典型天候。測試內容涵蓋狹窄水道、港口進出、跨國航道、夜航與低能見度環境。每次警示、預報、船員回應皆完整記錄。Lomarlabs與Mythos AI定期回收、分析數據，評估APAS系統在誤警率、應變速度、資訊展示友善度上的表現，並根據實驗結果持續升級軟體與演算法。
COLREGs合規性驗證的產業意義
國際海上防碰撞規則（COLREGs）一直是海事科技進步的最大門檻。APAS團隊特別針對「會船、交叉、追越」等情境設計AI模型，並與英國船級社、保險公司及航運監管單位密切合作，務求AI決策建議絕不違規。這不僅保障了實驗合規，也為AI系統未來商品化鋪路。
產業鏈革命：AI系統如何推動全球航運生態全面升級？
1. 航運公司：效率、安全與永續經營的三重收益
AI船橋系統協助船公司大幅降低碰撞與人為誤判風險，降低保險賠償頻率與費用，並減少意外造成的環境污染或船期延誤。更重要的是，航運管理層可透過AI回饋的營運數據，進行航線優化與船隊績效分析，讓決策從經驗驅動走向數據驅動。
2. 船級社與監管單位：建立AI時代的新合規標準
全球各大船級社（如Lloyd's Register、DNV）及IMO正積極參與APAS等AI系統的標準訂定。未來智慧船舶將需通過AI安全性認證，船東才能取得合規保險與進出權限。APAS的實驗成果，將直接影響新一代合規標準的制定。
3. 保險業與風險管理：從事後理賠到預防性數據分析
當船橋輔助AI系統逐步獲得認證，保險公司將有能力根據實際數據進行「動態費率」設計。AI可預先分析船舶風險，協助業者進行預防性維修與調度，有望讓保險從被動賠償轉向主動管理風險。
4. 台灣產業鏈機會：從零組件到AI軟體國際接軌
台灣擁有全球前段班的航運公司、港口自動化設備、AI演算法團隊與感測器硬體製造能量。面對APAS帶來的新賽道，本地企業可透過產學合作、國際聯盟與試點專案，搶占智慧船舶感測器、雷達、數據融合平台與遠端維運等新市場。
深度剖析：APAS系統背後的AI決策邏輯與工程挑戰
感測器融合演算法的技術細節
多感測器資料的整合，需要AI處理來自不同設備的時延、誤差、數據缺漏與異常。APAS系統採用動態權重分配（dynamic weighting）技術，讓AI能在部分感測器故障或數據異常時，自動提升其他數據來源的重要性，維持整體預警準確度。這在大風浪、濃霧等惡劣條件下尤其關鍵。
場景推理與即時決策架構
APAS的決策核心是「即時場景推理模組」。AI不僅要判斷前方物體距離與相對速度，更要根據航運規則判定誰該讓路、什麼時候主動避讓，還要即時通知船員並預測對方反應。此模組仿效人類判斷流程，確保決策具可解釋性、合規性與可追溯性。
用戶介面設計與認知科學應用
除了運算精度，APAS團隊特別重視人機介面的易用性。所有警示採用色彩分級、簡易語言描述，並配合聲光提示。研究團隊持續進行認知負荷測試，確保提示既清楚又不會過度打擾，防止船員因資訊轟炸而分心。
國際案例借鏡：AI智慧航運的多元發展路線
北歐智慧港口推進實錄
北歐國家積極發展自動化碼頭與無人船方案。例如芬蘭Aker Arctic及挪威Yara Birkeland均已完成無人貨船試航，強調雷達與AIS感測資料的重要性。英國則以倫敦港為AI智慧航運平台實驗基地，納入APAS等AI決策系統並實際運行於大型商船。
美國內陸航運AI應用實驗
Mythos AI除了CB Pacific外，也於美國南方Devall tow vessel拖船上安裝APAS系統，在密西西比河進行高密度、流速多變的內陸水道測試，證明AI不僅適用於遠洋航運，也能協助內陸貨運船隊提升安全。
日本AI自駕船舶產業聯盟發展
日本大型船公司如商船三井、NYK等正與軟體、造船業者組成AI智慧航運產業聯盟，目標推動自駕船舶於2027年商用。這些專案強調法規先行、數據標準化與人機協同，與APAS系統理念高度呼應。
政策、標準與治理：智慧航運的全球競賽與台灣因應
國際治理大格局：IMO、船級社與區域法規同步演進
智慧船舶與AI系統的合規化，牽涉國際海事組織（IMO）標準、各大船級社安全認證，以及各國（如歐盟、美國、亞洲）區域法規的銜接。APAS團隊已與Lloyd's Register、DNV等船級社展開合作，預計將實驗數據提供作為未來標準訂定依據。台灣若能提前參與標準化流程，有機會影響亞洲地區規範，搶得政策先機。
台灣政策落地建議
建立AI船橋實驗認證專案：政府可與航運公司、學研機構合作設立「AI智慧船橋測試專區」，並提供資料補助與標準化支援。
法規前瞻審查機制：成立跨部會智慧航運法規工作小組，定期檢討現行法律、責任歸屬與保險理賠規則，配合AI新技術動態調整。
產業鏈人才共創平台：整合海事院校、AI軟體公司、感測器硬體廠，推動產學合作與海外實習，打造「智慧海運國家隊」。
航運人力轉型：AI時代船員的新素養與專業定位
AI協作能力將成為未來船員基本功
隨著AI輔助決策系統普及，船員需熟悉AI警示訊息的判讀、與系統協作、理解演算法原理，並能在系統發生異常時主動接管。AI素養、數據素養與數位安全將納入新一代船員培訓標準。
人機共決的領導與組織文化調整
船長與橋樓主管未來不只是經驗傳承者，更是人機協作領航員。未來航運企業的競爭力，取決於能否將AI技術與組織決策文化深度融合，創造安全、透明、數據驅動的決策環境。
APAS技術可擴展性：未來智慧運輸全場景藍圖
APAS的雷達優先、感測器融合與AI決策平台，未來可延伸至更多運輸場域。包括：
自動化漁船、遊艇安全輔助：在台灣漁港、觀光遊艇產業導入，強化小型船舶安全。
智慧港口岸基系統整合：AI系統可與港口自動引導、物流監控、遠端操控平台整合，提升港口營運效率與物流安全。
跨國AI海事聯盟與資料共享：台灣可主動參與國際智慧船橋資料聯盟，貢獻在地海象、流況與海上操作經驗，提升國際能見度。
產業升級的關鍵挑戰與前瞻佈局
1. 資料透明度與公開試驗結果的重要性
APAS實驗能否全面提升產業標準，關鍵在於數據公開與第三方驗證。政府與產業應積極推動試驗結果共享、標準化驗證流程，確保產業升級透明、可信。
2. 中小型船東普及化困境
智慧船橋系統建置費用、維護成本、軟體授權與遠端支援均為中小企業落地門檻。建議政府與產業協會推動分級補助、共用雲端平台等模式，加速產業整體智慧化。
3. 技術國際化與在地化並重
本地技術公司需平衡國際標準與台灣特有環境需求。發展本地海象資料庫、台灣特色AI模型，有助於打造「台灣製造、全球應用」的產業定位。
編輯觀點｜航運AI化的台灣戰略機會
APAS一年的CB Pacific海上實驗，是全球AI航運革命的開端。它不僅代表技術突破，更是產業、政策、人才、文化多維變革的起點。台灣既有完整產業鏈、國際航運實力、AI技術團隊，只要願意整合產學資源、提前規劃標準與法規、推動人才轉型，就有能力參與全球航運AI治理規則的制定，並帶動周邊硬體、軟體、維運、保險等產業聯動升級。未來數年內，誰能把握AI智慧海運的發展節奏，誰就能在產業升級與數位轉型浪潮中脫穎而出，創造新一波台灣經濟動能。
參考資料
Lomar tanker group trials AI-assisted navigation
https://www.rivieramm.com/news-content-hub/news-content-hub/lomar-tanker-group-trials-ai-assisted-navigation-85988
Mythos AI trials APAS on CB Pacific tanker
https://www.porttechnology.org/news/mythos-ai-trials-apas-on-cb-pacific-tanker/
Advanced Pilot Assistance System enters year-long trial on CB Pacific
https://dig.watch/updates/advanced-pilot-assistance-system-enters-year-long-trial-on-cb-pacific
Lomar taps pilot-assist tech for tanker trial
https://splash247.com/lomar-taps-pilot-assist-tech-for-tanker-trial/
CB Tankers deploys radar-powered autonomy platform
https://smartmaritimenetwork.com/2025/09/02/cb-tankers-deploys-radar-powered-autonomy-platform/
Mythos AI installs first-of-its-kind navigation safety system on Southern Devall tow vessel
https://mythos-ai.com/mythos-ai-installs-first-of-its-kind-navigation-safety-system-on-southern-devall-tow-vessel/
FAQ｜關鍵問答
Q1：APAS AI雷達系統與過去的船橋輔助工具（如傳統雷達、AIS）有什麼根本差異？
APAS最大的創新在於「多感測器融合」與「AI即時決策」。傳統船橋系統僅提供單一來源的即時資訊，判斷和行動仍全靠人力。APAS則將雷達、AIS、自動影像、甚至氣象與歷史航跡資料等多元數據整合，透過AI即時分析與預測碰撞風險，並主動依據國際海上防碰撞規則（COLREGs）提出行動建議。這不僅減少船員疲勞與誤判，也大幅提升複雜環境下的決策精度與速度，讓人機協作邁向全新水準。
Q2：APAS系統的「雷達優先」設計為什麼特別重要？
海上環境變化劇烈，單靠影像辨識在夜間、濃霧、大雨等極端氣候條件下會有死角。APAS採用「雷達優先」（radar-first）技術，確保在能見度極低時仍能準確偵測障礙與船隻動態。再加上AI自動根據環境調整感測權重，提升整體預警與決策的穩定性。這種全天候安全保障，是AI智慧航運能落地的基石，也是區隔其他單一影像系統的關鍵。
Q3：一年期海上實測為什麼至關重要？有哪些實驗重點？
航運現場千變萬化，一次兩次的測試不足以驗證系統可靠性。APAS於CB Pacific一年期實測，涵蓋所有典型環境（如惡劣天氣、繁忙港口、夜航、跨國航線、特殊海象）與各種船隻交會情境。重點驗證項目包括：碰撞預警準確率、誤警與漏警統計、船員實際操作反饋、與COLREGs合規性測試。這些數據不僅為系統升級提供依據，也是未來申請國際標準、推動產業認證的核心資產。
Q4：台灣推動AI智慧航運，有哪些應用場域與產業機會？
台灣擁有全球前五大貨櫃港、領先的航運公司與完備的感測器、AI軟體產業。可率先在高密度港口、長程航線、東北季風或颱風多發區等高風險場域導入APAS類系統。產業鏈面則包含船橋AI決策平台、感測器模組、資料整合、遠端維運與軟硬體整合等多重市場。政府若能同步建立實驗專區、法規沙盒、產學合作平台，將有助台灣供應鏈快速進軍國際。
Q5：AI輔助決策系統普及後，未來船員、主管與產業人才需要哪些新能力？
AI普及下，傳統「經驗判斷」將與數據科學深度融合。未來船員不只要懂航行、避碰與海事法規，還需具備AI警示判讀、資料分析、資訊安全、數位工具操作等素養。主管與管理階層則要學會數據驅動決策、系統化風險管理、人機協作領導力。產業將出現結合AI、航運、工程與政策的複合型新職位，成為台灣人才升級與國際接軌的關鍵領域。
Q6：AI船橋系統導入會不會讓船員被取代？未來航運職涯會有什麼變化？
AI的角色是「協助」而非「取代」。未來船員仍是船橋決策核心，只是工作重點會從單純監控與手動操作，轉為高層次的決策判斷與AI協作。船員須主動學習新技術，提升自我數位素養；而企業也需投資訓練與組織調整，讓人機合作成為競爭優勢。職涯轉型雖有挑戰，卻也意味更多晉升與國際發展機會。
Q7：目前APAS系統在國際標準與保險認證上的進展如何？
APAS團隊已與英國Lloyd’s Register、DNV等全球船級社合作，將海上實測數據納入未來AI船橋系統認證流程參考。保險業者也在觀察系統實績，未來有望根據AI決策數據推動「動態費率」與預防性風險管理，為整體產業風險轉移帶來創新模式。標準化推動的速度與成敗，將直接影響AI智慧航運技術的全球擴散與市場接受度。
Q8：台灣如何把握智慧航運的國際話語權與市場主導權？
台灣若能整合產學、技術、法規三大資源，建立自己的智慧航運標準、試驗基地與資料庫，並積極參與IMO、國際船級社的AI規範制定，就有機會成為亞太地區的產業示範中心。掌握關鍵技術專利、聯盟主導權與試點成功案例，台灣能在全球航運智慧升級浪潮中，成為引領者而非追隨者。
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