海洋經濟正從傳統運輸、漁撈與觀光類型，邁向科技整合及資料驅動的全新階段，臺灣自2023年《海洋產業發展條例》上路，逐步建立制度化的政策框架，結合人工智慧（AI）、大數據與智慧監測系統，共同推動海洋產業轉型。AI不僅提升航運效率以及漁業捕獲，更促進了環境監測與永續治理，催生「智慧海洋作業系統」。以本土「AI Blue」平台為例，臺灣已經展現海洋物種辨識與生態資料整合能力，並拓展至太平洋友邦使用。這場藉由資料轉型引領的產業升級，正重塑臺灣在全球藍色經濟中的定位。
海洋佔有地球面積超過七成，始終被當成下一波經濟成長潛力場域，隨著全球對氣候調適、能源轉型以及永續治理需求升高，海洋產業不再只是傳統運輸與捕撈，而是走向科技驅動的高附加價值經濟體《海洋產業發展條例》建立跨部會協調機制、產業資料庫以及租稅優惠制度，成為海洋產業提供政策支撐。根據海洋委員會統計，臺灣海洋產業產值自2018年7,507億元成長到2022年1兆7,031億元，占GDP比重從4.03%提升至7.86%，雖然部分成長受疫情期間海運運價推升影響，但是整體趨勢已顯示產業規模擴張。
邁入2026年，海洋產業與AI科技融合正從概念走向落地，包含智慧航運、智慧港口、自主水下載具與海象預測系統逐漸商用化，AI成為海洋產業升級的核心關鍵。
AI賦能 從資料驅動到智慧決策
AI不單只是科技標籤，而是產業的資料轉換工程，海洋產業涉及大量感測器資料、影像紀錄、物流資訊與氣候監測數據，藉由深度學習與即時演算法，以此實現：
1.海象預測及風險管理優化
2.漁業資源分析與捕撈效率提高
3.航運路徑最佳化以及碳排放降低
4.海洋污染即時監測並且預警生態
透過歷史數據與即時監控搭配，打造「智慧海洋作業系統」，使得決策從經驗判斷轉向數據管理，包含日本與歐盟已推動AI海洋監測計畫，臺灣正逐步建構自主應用能力。
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技術正在實現智慧海洋。（圖片來源：PhotoAC）
本土實例：「AI Blue」跨界整合
最具代表性的案例為「AI Blue」海洋知識平台，這類平台運用生成式AI與影像辨識模型，讓潛水者上傳水下影像，以此辨識海洋物種並建立資料庫。
影響層面包括：
1.建立海洋生物資料等開放平台
2.協助生態研究及保育決策
3.整合永續旅遊與教育推廣
4.跨境應用至帛琉等太平洋等國家
這種模式凸顯，AI已成為海洋教育、科研與觀光服務橋梁，不僅提升附加價值，也強化了臺灣在海洋科技領域的能見度。
AI Blue藉由水下影像進行海洋物種辨識與生態數據收集。（圖片來源：PhotoAC）
產業意義 數據成為新資本
以傳統海洋經濟，資源及地理位置為核心資產，而在智慧海洋時代，數據與演算法躍升關鍵資本。未來產業競爭力，將決勝於：
1.能否掌握自主資料平台
2.能否具備跨域整合能力
3能否建立永續與科技並行的治理架構
臺灣若能深化AI應用及資料治理能力，便有機會從「海洋資源利用者」轉型為「海洋科技供應者」。
【側寫：反對與平衡觀點】
AI賦能海洋產業也存在著一定風險。第一、海洋資料高度分化，跨部會的整合具有難度，一旦缺乏標準化機制，容易論為資訊孤島。第二、中小型漁業及傳統業者導入AI成本偏高，可能加速產業落差。第三、海洋數據涉及國安與資源主權議題，資料開放及國際合作需謹慎規劃。另外，過度強調科技可能忽略基礎管理面向，包含過度捕撈與污染治理本質上屬政策與監管課題，而非單純技術導向。若將AI當作萬靈丹，恐將掩蓋結構性挑戰。因此，智慧海洋發展必須兼顧制度改革、產業轉型以及環境保護，避免AI科技凌駕於永續原則之上。
參考資料：
1.經濟部東部深層海水創新研發中心【海洋產業發展條例元旦上路 海委會：提升國際競爭力】
https://reurl.cc/Dxny4O
2.2026十大新創趨勢 共解時代挑戰
https://reurl.cc/R2nrkz
