國海院首度發布MDImageNet高品質海廢資料集 以開放、互通、可信資料啟動海廢辨識國際AI競賽

波新聞─李舜田、李嘉興／高雄

為提升海洋垃圾監測效率並加速海洋治理數位轉型，海洋委 員會國家海洋研究院（下稱國海院）今（30）日上午正式發布全 臺首套AI-Ready「MDImageNet海廢影像資料集」，同步啟動 「2026海廢影像辨識國際AI競賽」。本次活動由海洋委員會指 導，Amazon Web Services（AWS）提供AI技術支持與雲端服務 資源，工業技術研究院 AIdea 人工智慧共創平臺負責競賽執行， 透過資料集開放與國際競賽雙軌推動，攜手產官學研共同發展海 洋垃圾智慧辨識技術，打造海洋治理數位公共基礎。

國海院表示，海洋垃圾會隨海流跨境漂移，臺灣海岸同時承 受在地與境外海廢累積，傳統海岸調查須仰賴大量人力進行撿 拾、分類、量測、拍照及登錄，後續仍需耗費時間整理照片、核 對資料與統計分析，效率有限且不易維持一致的判讀標準。為提 升監測效率，國海院歷時多年建置 MDImageNet 海廢影像資料 集，目前已累積超過 2 萬張真實海岸影像，完成逾4.2 萬個海廢 物件標註，建立符合 AI 模型訓練需求的高品質資料集。資料集 以國際淨灘行動（ICC）分類為基礎，進一步建立NAMR三層級 分類架構，兼顧國際接軌與國內調查需求，並依循《人工智慧基 本法》推動資料治理、資料開放、共享及再利用方向，以CC BY 4.0 授權釋出，提供研究機構、教育單位及產業界共同投入海洋 AI 創新應用。

海洋委員會副主任委員吳欣修致詞表示，海洋資料價值在於 跨域共享與實際應用，海委會很榮幸能與國海院及各合作夥伴共 同推動海洋AI應用發展，象徵海洋治理正式邁向AI應用的新階 段。目前國海院已建置整合全國海洋相關資料的平臺，累積超過 300 億筆資料，未來將持續推動資料標準化、結構化及治理工 作，提升資料品質與共享效益，讓龐大的海洋數據真正成為 AI 訓練、海洋科研及政策決策的重要基礎，為臺灣海洋科技發展創 造更多可能。

國海院院長陳璋玲表示，高品質且可共享的資料，是推動AI 發展的重要基礎。國家海洋研究院正式公開 MDImageNet 海洋廢 棄物影像資料集，不僅代表多年海岸調查成果完成數位化整理， 更將透過開放共享機制，讓研究單位、學界及產業能共同運用於 AI 模型訓練與技術開發。配合資料集發布，國海院同步舉辦海洋 影像辨識國際AI競賽，期望吸引全球AI與電腦視覺領域人才投 入，共同提升模型效能，推動海洋科技創新，讓 AI 成為海洋環 境監測、污染治理及永續管理的重要助力。

AWS 臺灣董事總經理王定愷表示，臺灣本島加上離島的海 岸線長度超過 1,500 公里，若僅依賴人工巡查海洋廢棄物，不僅 成本高、效率低，也難以全面覆蓋，因此導入無人機、AI與自動 化技術，將是提升海岸巡檢效率的重要方向。AWS 很榮幸參與 國家海洋研究院的計劃，期盼透過開放資料、開放場域，結合政 府、企業與新創力量，共同推動智慧海洋發展的願景。

亞馬遜擁 有無人機、自動化及AI等技術經驗，還可提供雲端與AI服務、 電腦視覺以及機隊管理等技術支援，期盼能提升智慧巡檢能力， 讓臺灣智慧海洋成果邁向國際。 Xpark 董事小倉經敬指出，Xpark 長期與地方政府、合作夥 伴及社區居民攜手合作，將海岸環境維護視為企業永續的重要責 任，也持續推動淨灘等海洋保育行動。除了公司同仁積極參與 外，也邀請合作企業夥伴及民眾共同投入，以實際行動守護海洋 生態，為下一代留下更美好的海洋環境。

本次看到國海院發布的 MDImageNet 資料集，讓我們看見科技與海洋保育結合的嶄新可 能，這項成果不僅將成為臺灣海洋環境監測與管理的重要基礎， 更能進一步支持全球海洋科學研究、海洋教育及國際交流，為海 洋永續發展帶來更大的貢獻。 配合MDImageNet 資料集正式發布，國海院同步啟動「2026 海廢影像辨識國際 AI 競賽」，並首度公開由研究團隊建置完成 的 Baseline Model，提供參賽隊伍作為模型開發起點與效能比較 基準。競賽以物件偵測平均精確度均值（mAP）及模型輕量化效 能作為評比重點，開放高中職、大專校院學生及社會人士組隊參 加，報名至8月10日止，總獎金新臺幣30萬元，另設最佳輕量 化優化獎，鼓勵兼具高準確度與部署效率的 AI 模型開發。

國海 院期待透過國際競賽匯聚人工智慧、電腦視覺、資料科學及海洋 科學人才，將技術創新轉化為實際海洋環境治理成果，共同推動 臺灣邁向智慧海洋與永續發展。 競 賽 詳 情 及 報 名 資 訊 請 見 官 方 網 站 ： https://www.digitimes.com.tw/seminar/mdivrc_2026/。