◎ 劉正千
深秋時分，凱米以強烈颱風之勢，朝甫經0403強震撼動而土石鬆軟的宜花一帶直撲而來。全國不敢掉以輕心，以三天颱風假嚴陣以待。乍迎寒露，山陀兒颱風卻踩著一堆專家的眼鏡碎片，以迂迴、遲緩、超長的詭異路徑，繞過護國神山，以破紀錄的降雨灌爆高屏，又讓各地放好放滿了三天的颱風假。霜降時節，原已「風颱走去藏」，康芮颱風竟又連破多項紀錄，於10月的最後一天登陸台灣，在風強雨驟的一天颱風假中讓許多人認真反思，這連串的異常真的會是全球暖化影響下的平常嗎？果然，不到一週的時間裡，銀杏又在康芮的出生地附近生成輕度颱風，並可能循幾乎一致的路徑再襲台灣。
台灣自詡為海洋國家，在提升氣象預報精度的同時，亟需「有系統地蒐集建置海洋大數據」。圖為康芮颱風來襲，嘉義縣海上牡蠣養殖浮筏式蚵棚受到重創。 （資料照）
身處台灣，除了祈禱颱風碰到台灣都轉彎，我們還能做些什麼？
晶片之外 大數據也是AI時代的關鍵
氣象預報較大的誤差導致提前多放的幾天颱風假，的確給上班族帶來了一些小確幸，樂喊「今年的連假都是颱風給的」。但聽到放颱風假一天的GDP損失平均是450億，更多人免不了要問政府，氣象預報難道沒有「精進」的空間嗎？過去以「智慧」之名推動的各種作為，投入的高額經費，難道起不了任何作用嗎？於是便聽到了氣象署已攜手輝達，將要擴增更大、更強、更快的算力，提供更準確的AI預報系統。
其實人工智慧有三大關鍵：數據、算法、算力。台灣的確可以砸大錢買一堆輝達的顯卡來提升算力，或是祭重賞吸引國內外高手來開發先進算法，但去蒐集具有代表性、完整性、且清楚標註、完成資料清洗和品管的「大數據」，同樣需要人力、設備、經費和時間，絕對無法一蹴可幾。
而大氣與海洋又是耦合且交互影響，因此要訓練出準確的氣象預報模型，不僅需要大氣的大數據，還需要海洋的大數據，這也是無法迴避的關鍵！只是在高聲疾呼我們需要提升氣象預報精度的同時，有多少人意識到自詡為海洋國家的台灣，其實亟需「有系統地蒐集建置海洋大數據」。
台灣仍無穩定蒐集系統性海洋基礎資料的海研船
雖然海洋大數據包含太空遙測、數值模式與海洋觀測等三大來源，但前兩者都需要實際從海洋上量測的資料來加以校正與驗證，而這也是台灣海洋大數據最欠缺的資料來源—依照固定時間空間運作的海洋研究船觀測資料。或許有人會問：台灣不是已經有勵進號、新海研一、二、三號，達觀艦等海洋研究船，難道不足以滿足海洋觀測的需求嗎？其實現有的海洋研究船主要是支援國科會以及各部會海洋科學研究相關計畫之任務，會針對不同航線、不同站位蒐集不同觀測頻率的資料。若是將其歷年的航線與採樣點繪製在地圖上，會發現其時間與空間範圍的侷限性。
就支援科學研究計畫的角度來看，這些海研船的確扮演了重要的角色；但從國家需持續穩定蒐集周遭海域海洋基礎調查資料的角度來看，截至2024年8月7日為止，海洋委員會所轄海巡署等單位服役中的船艦，從大型巡防艦到小型巡邏艇共181艘，卻沒有任何一艘可執行固定、持續穩定蒐集周遭海域海洋基礎調查資料的海洋研究船，只能撈海水取樣！換句話說，自詡海洋國家的台灣，在海洋治理上迄今仍無獲取所需關鍵資料的必要工具。
台灣雖已有勵進號、新海研一、二、三號等海研船，卻沒有可執行固定、持續穩定蒐集周遭海域海洋基礎調查資料的海研船，只能撈海水取樣。圖為新海研一號。（資料照）
艦船計畫若再缺海研量能將失去印太區域話語權
台灣直到2018年才迎來第一個主管海洋事務的中央部會，並啟動「籌建海巡艦艇發展計畫」，編列426億元預算，預計到2027年共建造141艘總噸位達3萬3220噸的新式海巡艦艇。這樣的決心、魄力與行動，令人動容。但莫忘從全球暖化越演越烈的海上來的敵人，還有類似今年凱米、山陀兒、康芮等突變怪異又威力強大的颱風，就算要擴增更大、更強、更快的算力，以更準確的AI預報系統來打怪，別忘了建置訓練AI所需要的資料，也是政府責無旁貸的工作—依照固定時間空間持續穩定蒐集周遭海域海洋基礎調查資料。
環顧世界先進國家如法德兩國之公立機構，就分別擁有五大一小和四大艘海洋研究船；東亞近鄰如日韓兩國之法人機構，更分別擁有七大和兩大三小艘海洋研究船；中國僅一國就擁有超過六十艘海洋研究船。而自詡海洋國家的台灣呢？負責統整並建置國家海洋大數據的國家海洋研究院，卻沒有任何一艘可執行固定、持續穩定蒐集周遭海域海洋基礎調查資料的海洋研究船！工欲善其事，必先利其器。在台灣要發揮傲視全球AI晶片的優勢來解決各種問題的同時，除了141艘新式海巡艦艇，是不是也能建造幾艘先進的海洋研究船，讓同為海委會下屬的國家海洋研究院，也能有工具獲取治理海洋所需的關鍵資料呢？
（作者為鉅網資訊股份有限公司董事長、成功大學地球科學系退休教授）
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