대만 항만, 해상 안전과 화물 관리에 AI 도입

대만 항만 당국이 선박 통항 관제와 화물 처리에 인공지능 기반 시스템을 순차 적용하고 있다. 사고 예방과 하역 효율을 함께 겨냥한 조치다.

양념자 기자 · 2026.08.24

사진=Wikimedia Commons (자유 라이선스) · 기사 주제 관련 이미지

무엇을 자동화하나

첫 번째 축은 해상 교통 관제다. 항만 접근 수역에서 여러 척의 선박 항적을 동시에 분석해 충돌 위험이 있는 조합을 미리 골라내고, 관제사에게 경고를 띄우는 방식이다. 사람이 레이더 화면을 지켜보는 방식보다 놓치는 경우가 줄어든다는 것이 도입 근거다.

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두 번째 축은 화물 관리다. 컨테이너 반입·반출 기록과 야드 배치를 학습해 다음 하역 순서를 제안하고, 장비 이동 거리를 줄인다. 야드 회전율이 올라가면 선박 대기 시간이 짧아진다.

한계와 조건

이런 시스템은 데이터 품질에 크게 좌우된다. 선박이 자동식별장치(AIS) 정보를 부정확하게 송신하거나 아예 끄면 분석의 전제가 무너진다. 소형 어선과 레저 보트는 애초에 송신 의무 범위 밖인 경우도 많다.

최종 판단은 사람이 한다는 점도 강조된다. 관제사가 경고를 받아들일지 말지는 여전히 사람의 결정이며, 책임 소재도 그에 따른다.

동아시아 주요 항만은 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 부산과 상하이, 싱가포르도 각기 다른 방식으로 관제와 야드 운영 자동화를 진행해 왔다.

華橋時報는 도입 효과에 관한 수치를 독립적으로 확인하지 못했다. 시스템의 구조와 한계를 함께 적는다.

臺灣港埠導入人工智慧於海上安全與貨物管理

臺灣港務當局正逐步將人工智慧系統應用於船舶通航管制與貨物處理，其目的兼在防範事故與提升裝卸效率。

本報記者楊念慈 · 2026.08.24

自動化之對象

第一軸為海上交通管制。於港區進出水域同時分析多艘船舶航跡，預先篩出具碰撞風險之組合並向管制員發出警示。相較於人員盯視雷達畫面之方式，漏失情形可望減少，此即導入之依據。

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第二軸為貨物管理。系統學習貨櫃進出紀錄與儲區配置，據以建議次一裝卸順序並縮短機具移動距離。儲區周轉率提高，則船舶等待時間縮短。

限制與條件

此類系統高度取決於資料品質。船舶若傳送不正確之自動識別系統（AIS）資訊或逕行關閉，分析之前提即告崩解。小型漁船與休閒船艇原即多不在傳送義務範圍之內。

最終判斷仍在於人，此點亦受強調。管制員是否接受警示仍屬人之決定，責任歸屬亦隨之而定。

東亞主要港埠正朝相近方向推進。釜山、上海與新加坡亦各以不同方式推動管制與儲區作業之自動化。

華橋時報未能獨立確認導入成效之數據，謹並記系統之構造與限制。

台湾港埠导入人工智慧于海上安全与货物管理

台湾港务当局正逐步将人工智慧系统应用于船舶通航管制与货物处理，其目的兼在防范事故与提升装卸效率。

本报记者杨念慈 · 2026.08.24

自动化之对象

第一轴为海上交通管制。于港区进出水域同时分析多艘船舶航迹，预先筛出具碰撞风险之组合并向管制员发出警示。相较于人员盯视雷达画面之方式，漏失情形可望减少，此即导入之依据。

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第二轴为货物管理。系统学习货柜进出纪录与储区配置，据以建议次一装卸顺序并缩短机具移动距离。储区周转率提高，则船舶等待时间缩短。

限制与条件

此类系统高度取决于资料品质。船舶若传送不正确之自动识别系统（AIS）资讯或径行关闭，分析之前提即告崩解。小型渔船与休闲船艇原即多不在传送义务范围之内。

最终判断仍在于人，此点亦受强调。管制员是否接受警示仍属人之决定，责任归属亦随之而定。

东亚主要港埠正朝相近方向推进。釜山、上海与新加坡亦各以不同方式推动管制与储区作业之自动化。

华桥时报未能独立确认导入成效之数据，谨并记系统之构造与限制。

Taiwan's Ports Integrate AI for Sea Safety and Cargo Management

Taiwan's port authorities are rolling out artificial-intelligence systems for vessel traffic control and cargo handling, aiming at both accident prevention and faster turnaround.

By Yang Nyeom-ja · 2026.08.24

Photo: Wikimedia Commons (free license), related to the topic

What is being automated

The first strand is traffic control. Tracks of many vessels in approach waters are analysed together to flag combinations at risk of collision and warn controllers. The rationale is that fewer situations slip past than when a person watches a radar screen.

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The second is cargo. Learning from container in-and-out records and yard layouts, the system proposes the next handling sequence and shortens equipment travel. Higher yard turnover means less waiting time for ships.

Limits and conditions

Such systems live or die on data quality. If a vessel transmits inaccurate automatic identification system data, or switches it off, the basis of the analysis collapses. Small fishing boats and pleasure craft often fall outside transmission requirements altogether.

Officials stress that the final call remains human. Whether a controller acts on a warning is a person's decision, and liability follows accordingly.

Major East Asian ports are moving the same way. Busan, Shanghai and Singapore have each pursued their own forms of control-room and yard automation.

We have not independently verified performance figures. We set out the structure and the limits together.