人工智慧科技在無人水下載具發展現況與未來趨勢
Current Status and Future Trends of Artificial Intelligence Applications in Unmanned Underwater Vehicles
- 2026/09/16
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全球無人水下載具市場預估於2030年達145.8億美元，但目前面臨訊號衰減、無GPS訊號、高通訊延遲與高壓散熱等環境與物理瓶頸。為此，UUV產業正導入AI進行多模態影像復原，並以視覺慣性建圖在無GPS下精準定位；另透過深度強化學習達到洋流補償與動態避障，並利用多代理人強化學習與聯邦學習實現群集分散式協同以節省通訊頻寬。未來UUV將朝向無地圖自主導航、光子LiDAR即時診斷、仿生推進、海陸空跨域協同及群集邊緣智慧發展。台灣未來若能整合國內產學研單位研發量能與軍事與商業需求，聚焦水下載具AI科技應用發展，將有機會在全球不對稱防衛體系占據關鍵地位。
【內容大綱】
- 一、前言
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二、AI科技在UUV之核心運算原理與機制
- (一)水下多模態影像復原與特徵識別機制
- (二)水下自主定位與建圖之智慧融合機制
- (三)深度強化學習於動態流場之自主路徑規劃與避障
- (四)多代理人強化學習與聯邦學習於水下蜂群協同運作機制
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三、未來發展趨勢
- (一)完全無地圖自主導航
- (二)光子水下LiDAR與超光譜AI即時診斷
- (三)生物啟發式仿生載具與極低聲訊號控制
- (四)海陸空跨域異質無人載具協同網路系統
- (五)群集邊緣智慧與分散式水下物聯網
- 四、台灣發展現況與展望
- IEKView
【圖表大綱】
- 圖1、全球UUV市場規模