台湾港务公司今(4)日宣布为打造更安全的港区作业环境，导入AI影像辨识技术，于高雄港中岛区第36号码头推动「船舶装卸作业AI工安侦测应用验证(POC)案」，已于今(2026)年8月完成初步验证，系统针对船舶装卸作业现场常见高风险态样，进行影像辨识及主动告警，整体准确率均达9成以上，初步确认应用于港区实际作业场域之可行性，为后续扩大推动奠定基础。

港务公司表示，船舶装卸作业场域人、车、机具频繁交错，作业环境随船舶靠泊、货物装卸及机具调度持续变化，加上港区范围广泛、作业型态多元，现场安全管理具有相当挑战。

港务公司除持续办理港区巡查及安全宣导外，亦积极探索科技辅助管理的应用方式，期望透过AI影像辨识技术，强化对特定作业区域及高风险行为的掌握，让现场管理人员能更即时发现异常情形，并协调相关作业单位采取改善措施。

港务公司指出，本次POC案于码头关键位置架设摄影设备，结合AI影像辨识与后端运算平台，设定5项辨识项目，包括现场作业人员未依规定穿戴安全帽及反光背心、装卸作业机具作业半径人员闯入、非作业车辆擅入作业区、人车及机具交叉作业，以及作业区遗留物侦测。

当系统辨识到异常或高风险情形时，即透过管理平台主动发出告警，协助管理人员掌握现场状况，并透过通报及协调机制促请相关作业单位改善，使科技侦测结果能与现场管理作业相互配合。

除即时侦测功能外，系统亦可自动留存异常影像与事件纪录，供后续回溯查询及统计分析，相较于传统巡查主要依靠人员现场观察，AI影像辨识可针对设定区域持续搜集相关资讯，作为既有巡查作业的补充，透过累积不同时段及作业情境下的异常事件资料，未来可进一步分析高风险事件发生的区域、频率及变化情形，协助管理单位检视巡查重点与管理措施，提升港区安管的精准度。

港务公司表示，本次POC案除验证AI影像辨识技术应用于实际装卸作业环境的可行性，也累积系统建置、辨识项目设定及现场应用的实务经验，可供后续推动参考，未来规划于明(2027)年进一步推动高雄港第36至41号公用码头AI工安侦测系统建置，并考量各港货种、装卸型态、作业环境及管理需求之差异，评估适合的辨识项目与应用方式，逐步扩大科技辅助安全管理的应用范围。