FIND研究员∶刘仲祥、黄盈婷、王楚轩 
本文章主要提供给欲了解大数据与AI应用於航海之读者，此篇接续上篇「大数据与人工智慧於航海之应用」之系列文章第二篇。
日本是国际海事组织(IMO)重要会员国之一，具有海岸线长之特色，航运蓬勃发展，在东京湾、神户湾己建立船舶交通管理系统(Vessel Traffic Services, VTS)，运作历史悠久，且应用於海上交通管理的技术与时俱进，有许多值得借镜之处。
船舶交通管理系统简介
早期，进入港口的船苹会通过旗帜信号以示警让人们知道船苹的存在，尔後於第二次世界大战期间雷达发展，促进监控系统的发展。随著无线电传输的兴盛与科技的演进，VTS的概念应运而生，现今我们所知道的VTS是在1980年代出现的，典型的VTS是使用雷达、闭路电视、VHF无线电和船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)，由管制员来对船舶移动进行追踪，并提供航行安全指引，确保船舶在海上航行顺畅，船舶间各自保持井然有序。
VTS的类型依据国际海事组织(IMO)之决议，分为两大类，(1)港湾型VTS∶主要是管理港口进出的船舶，并提供船舶一些导航与交通组织之服务。(2)沿岸型VTS∶主要是管理沿岸水域中过往的船舶一些交通资讯服务。
VTS主要功能为负责管理海上航线船舶的交通，类似於飞机的空中交通管制，分为六项∶
1.资料搜集∶VTS必须确实掌握该水域之交通及其他资讯，才能有充分可靠之资料进行服务的措施。
2.资料评估∶搜集到相关之资讯後，才能藉由这些资讯进行分析、评估及处理，提供最正确之服务讯息。
3.讯息服务∶系指在固定时间或必要时，会主动广播航行安全或海象资料等信息，及针对有特殊需求的船舶，提供正确的资讯。
4.航行协助服务∶应船舶对VTS或VTS对船舶的要求，所提供的一些协助船舶航行的服务。
5.交通组织服务∶对VTS服务水域之范围内，针对船舶之交通做统一的指挥与调度，然而此措施具有相当程度之强制性。
6.支持联合行动∶系VTS的一种辅助功能，如∶综合整体资讯流程，并将讯息发送给相关单位；支援有关部门的行动；提供救助或给予紧急事故小组支援等。
资料来源∶国立台湾海洋大学 方信雄副教授、东京湾海上交通管制的一元化运用
图1、VTS示意图
海事发展概况(1)∶船舶大型化
自1960年代起货柜运输凭藉其效率性、经济性等优势，经过经济贸易全球化、自由化、大型化、集中化等改变，国际海运货柜运输竞争激烈，导致国际海运需求量逐年增加，亦促使货柜船舶朝向大型化、快速化、专业化及自动化等方向发展，船舶大型化已为时势所趋。
资料来源∶The Geography of Transport Systems
图2、货柜船大型化演进
由於超大型货柜船对机具现代化和装卸效率管理的要求非常高，货柜码头须配合安装自动化程度高、外伸距超长的桥式起重机及自动化作业系统，因此，因应船舶大型化，港埠基础设施须升级。此外，考量船舶大型化及高速化後，船舶操作困难度增加，会遇时间缩短，为避免船舶海难事故的发生，并有效管理海上的船舶以提升航行效率，VTS所提供的各项服务变得越来越重要，故实有必要精进管理方法。
海事发展概况(2)∶异常天气
近年来，随著台风等异常天气的频繁发生日益增加，像是在船舶拥挤的日本东京湾等地区，发生了多起船舶与沿海设施及其他船舶相撞的事故；同时，航标也因频繁的异常天气以及随之而来的船舶碰撞事故而造成损坏，因此各国逐渐重视航安政策及新兴科技应用於航安领域之开发与管理，致力於提升海上执法能量与确保海上交通安全，此时VTS扮演航行安全相关情报收集、提供建议与实施管制等重要角色。
大数据与人工智慧应用於VTS
为因应趋势与解决异常天气造成船舶交通危险，日本富士通有限公司与日本海岸警卫队联合於东京湾船舶交通服务中心进行海上交通管制试验，并於2020年4月15日宣布，将人工智慧技术海上避碰导入VTS。根据日本运输安全委员会报告，2009年至2019年日本发生2863起海上碰撞事故，平均每年发生286起，此影响不仅造成航员安全、船舶损坏，对海洋污染与社会皆产生重大影响。因此，若能利用AI技术，及早发现有碰撞危险的船舶，并发出警告以提升海上交通安全性，将会带来助益。
富士通研究所开发人工智能技术(Fujitsu Human Centric AI Zinrai)，结合雷达和自动识别系统(AIS)资讯，提取交通数据讯息，分析船舶的运作，以检测东京湾地区的船舶碰撞风险，并将碰撞风险集中的区域预测成为动态风险之热点。此技术能够在可能发生事故前大约10分钟标记出潜在风险，可提供人员大约5分钟的准备时间来执行必要的後续行动，例如，向船苹提供航行建议。
富士通的技术还能够找出碰撞风险可能被忽视的场景，并对可能发生的碰撞事件发出警报。另外，动态风险热点检测技术可以提前15分钟检测到风险，使工作人员能够采取特定措施避免事件发生。传统上，船舶碰撞风险的预测是基於船舶当前的位置、速度和方向来计算，常会有误报情形，因此藉由富士通之技术能考量船舶行进方向，提前判定在航道弯曲部分之运作，进而提升警报的准确度。
资料来源∶Fujitsu
图3、船舶碰撞风险预测
试验结果
(1)误报率下降∶经过一段固定的评估期後，与过去传统技术相比，对於所有海路(包括弯曲部分)，不必要的警报可以减少约 90%。
(2)判断准确度提高∶富士通整理分析管制员的操作记录(包括向船舶提供的信息)，并与其进行访谈，结果发现，系统发出警告或建议的高风险事件中，约95%被正确判断，证实了该技术判断率接近真实的状况，对航行著实有用。
资料来源∶Fujitsu
图4 碰撞风险预测对比图
目前富士通正在开发一种配备算法服务，该算法透过分析船苹的特徵（例如其大小和类型）并藉由过去的航行数据来定量评估船苹是否仍可遵循相关路线，以确保航行安全。
总结
VTS致力确保海上交通安全，透过借镜日本的VTS应用大数据与人工智慧进行公私协作，建议我国VTS航行发展亦可朝公私协力、应用AI避碰预测等，以强化我国海域航安服务，确保航行环境，达到「智慧航安 守护台湾」之愿景。
参考资料∶
1.封面图∶https://unsplash.com/photos/IKO8GrI3gy0
2.What are Vessel Traffic Services? https://www.marineinsight.com/marine-navigation/what-are-vessel-traffic-services
3.船舶交通服务之简介∶http://meda.ntou.edu.tw/martran/?t=3&i=0029�@
4.东京湾海上交通管制的一元化运用，p.4 https://nikkaibo.or.jp/pdf/575_2017.pdf
5.Jean-Paul Rodrigue, The Geography of Transport Systems，民国111年9月2日。
6.「Fujitsu and Maritime and Port Authority of Singapore Determine Effectiveness of AI Ship Collision Risk Prediction Technology」，民国108年4月2日。
7.「Fujitsu Verifies AI Technology to Predict Vessel Collision Risks in Marine Traffic Control, Improves Maritime Safety」，民国110年9月28日。
8.「Fujitsu Introduces AI technology Enabling Highly Accurate Prediction of Vessel Collision Risks on Complex Maritime Routes」，民国110年9月28日。
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