為了落實我國漁業管理責任，提升國際形象，並藉由開發省能源之漁機具有效減少漁業作業成本，漁業署在智慧農業計畫下，投入開發「強化管理監控系統」及「省工省能之漁機具研發」兩大領域，並於108年4月26日於高雄前鎮漁港，以滿鱻12號為示範漁船，舉辦「智慧農業－海洋漁產業智能管理及自動化技術亮點展示」，現場展示由國立成功大學陳永裕副教授及國立臺灣大學郭彥甫副教授共同研發之「電子觀察員系統」及由國立成功大學沈聖智教授研發之「智能LED集魚燈具」，與由國立雲林科技大學張祥傑副教授研發之「秋刀魚自動化選別及排整系統」等多種省工省能之漁機具，並邀請產業公協會代表、試驗研究單位及學研單位專家學者等進行交流分享，以提升產業技術擴散效益。
我國遠洋漁業成績亮眼，馳名國際，但近年來面臨漁業資源短缺、人力結構老化與不足，以及國際上日益嚴格的漁獲管理措施等多重影響下，嚴重威脅臺灣遠洋漁產業發展，亟待建立省能源、省力之自動化漁業技術與海洋漁獲智能管理系統。
漁業署表示，本計畫團隊創新研發可變光色與智能診斷LED集魚燈具系統，係採Zig-Bee無線通訊協定建立船舶雲端系統，能監控記錄遠洋漁船LED燈的運作狀況，分析與預測燈具壽命，且系統介面採視覺化數據呈現，方便船長直覺操控，經船測數據顯示可節省油耗成本14%。而秋刀魚自動化選別、排整系統不僅能夠有效地降低作業時間及人力成本，更可因減少作業時間，得以提昇漁獲的品質與鮮度。
此外，計畫團隊亦利用深度學習中的卷積神經網路(Convolutional Neural Network)建立模型，以自動辨識我國延繩釣漁業常見的長鰭鮪、大目鮪、黃鰭鮪、南方黑鮪、黑皮旗魚、雨傘旗魚、劍旗魚與鬼頭刀等8種漁獲，再藉由船用自動識別系統，於電子觀察員運作過程中自動載入目前漁船的經緯度位置，由於系統採封閉式，可避免人為修改確保資料可靠性，落實責任制漁業的推動。
未來由跨領域的自動化機械、人工智能監控、物聯網（IoT）等技術導入海洋魚產業，讓「智慧農業」與海洋漁業捕撈技術融合，將是我國海洋漁業創新轉型的新契機。
陳 輝明
