想像一下，強烈颱風來襲，任何研究船靠近都十分危險，但我們卻迫切需要海面下的水溫數據來預測颱風路徑；或者是在漆黑的海底三千公尺下，那裡藏著足以支撐未來百年科技產業的稀有礦產，但探勘尋寶極其困難。
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海洋覆蓋了地球約七成的表面積，對人類而言，它既是資源的寶庫，也是最危險的「深海盲區」。
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為什麼我們不能直接派人去？因為在那裡，物理定律是殘酷的。強大的水壓一不小心就能將堅固的潛水艇如鋁罐般壓扁，而最令人頭痛的是，我們在陸地上賴以生存的 GPS 導航、Wi-Fi 和 4G 訊號，只要一進入水下，就會像撞到牆一樣瞬間消失。這是一個視覺、通訊與定位都被剝奪的極限環境。
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為了在這片盲區中活下來並完成任務，我們必須設計各司其職的探勘部隊，這就是我們今天要聊的核心——無人海洋系統（uncrewed marine systems, UMS）。它們不只是能在水下運作的機器，更是人類突破物理極限、在深海盲區安插的一雙雙「眼睛」。
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無人海上系統：USV 與 UUV 的基本分類
談到海上無人載具，首先需要釐清一個總稱。
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國立中山大學海下科技研究所王兆璋教授指出，美國國家海洋暨大氣總署（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）以「無人海洋系統」（uncrewed marine systems, UMS）作為統稱，涵蓋所有在海洋環境中運作、但不需要人員在場的載具。這個概念不限於環境監測，同樣包含軍事與各類任務場景。
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在 UMS 的架構下，最基本的分類方式是看載具在水面上還是水面下運作。前者為無人水面艇（unmanned surface vehicle, USV），後者則為無人水下航行器（unmanned underwater vehicle, UUV）。
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USV 依控制方式大致可區分為兩種類型：第一類為透過通訊鏈路進行遠端操作之無人載具（unmanned but remotely operated via telecommunication）；第二類則為具備自主決策與航行能力之無人自主載具（unmanned and autonomous）。
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國立成功大學系統及船舶機電工程學系陳永裕教授說，USV 的研發，本質上就是為了把船艦海上作業從「人力密集」轉向「系統密集與自動化」。同時讓USV 進入可能布有水雷、面臨敵對火力威脅的海域，執行港口巡邏與危險水域偵察，或是在颱風邊緣、污染水域等極端環境中長時間蒐集數據。讓機器先去看一眼人不該去的地方。
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至於 UUV，其分類方式與 USV 相同，亦依是否可由操作者即時下達指令區分為兩類。
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第一類為遙控式水下無人載具（remotely operated vehicle, ROV），透過纜線與母船連接，由操作者即時控制航行與作業，同時由母船供電並傳輸訊號。此類載具適用於需要高精度操作與即時判斷的任務，例如水下結構檢修、海底管線維護、沉船勘查、深海設備安裝與軍事爆裂物處理等。由於具備即時影像回傳與人工操控能力，特別適合在複雜環境下執行精細作業。
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第二類為自主式水下載具（autonomous underwater vehicle, AUV），不依賴纜線，自帶電池與導航系統，可依任務需求自行規劃航線並執行作業。AUV 多用於大範圍水文測量、海底地形繪測、軍事偵察、反潛監測與資源探勘等任務，特別適合長時間、廣域且無法持續人工操控的環境。
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另外還有一種水下載具是自主式水下滑翔機（autonomous underwater glider, AUG）屬於 AUV 的特殊型態，其差異主要在於動力系統。滑翔機透過改變浮力滑行前進，而非以螺旋槳推進，航速較慢，但能耗極低，續航時間可達數週甚至數月，因此常用於長期海洋環境監測、氣候研究與大尺度海流資料蒐集。
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但不管是 USV 還是 UUV，都不只是把船上的人員拿掉那麼簡單。從遠端操控走到真正的完全自主，背後牽涉的是通訊能力、能源配置、自主控制技術與法規制度的發展。同樣在海上，水面與水下其實是兩個完全不同的世界。環境條件不同，導航方式不同，控制邏輯也必須重新設計。工程師面對的問題，完全不一樣。該如何克服？
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USV：海面為什麼比公路更難自動駕駛？
我們就先從水面開始談起。王兆璋教授指出，無論是在天空、陸地還是海上，所有無人載具其實都在面對同樣的問題：環境感知、決策判斷、穩定控制、通訊維持、能源管理，以及系統安全。差別往往不在載具本身，而在它所處的環境條件。海面，正是其中最不穩定的一種。
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陸地自駕車至少有道路邊界與標線可循；海面卻是一個持續變動的介質。強烈的陽光反射讓攝影機難以判讀距離，波浪與側風使船體產生不斷晃動。對人類而言或許只是輕微起伏，但對感測器來說，卻可能導致影像失真與距離估測偏差。海上的障礙物更缺乏固定形態，可能是漂流木、漁網，甚至半沉物體。一旦感知出現偏差，後續的決策與航跡規劃都會隨之受影響。
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通訊同樣充滿挑戰。離岸越遠，越仰賴衛星鏈路，然而頻寬受限與通訊延遲，使遠端操控難以保持穩定。影像無法即時回傳，人員也難以隨時接手。能源則是另一層現實壓力，海上沒有充電站，任務時間拉長，回收與補給成本便迅速增加。此外，資安風險亦不可忽視。若導航訊號遭干擾或系統被入侵，船隻可能在瞬間直接失控。
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為了降低這些風險，一般通常採取「多源感測」與「冗餘設計」，尤其在軍事應用更為關鍵。系統會整合雷達、光學影像、衛星定位與慣性導航等多種感測機制，同步運作、交叉校驗；當強烈反光干擾判讀時，雷達仍可穩定提供距離資訊；當 GPS 訊號中斷，慣性導航則持續推算航跡，維持定位連續性。若遠端人員無法即時介入，系統便依預設規則自主決策，必要時啟動安全返航機制。能源方面，除優化原有動力配置與能源管理效率外，也發展海上自動加油與補給技術，以延長任務部署時間並提升續航能力。
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最成功的例子是美國海軍的Saildrone。這種無人水面艇以風力為主要動力來源，搭配太陽能供電系統，能在幾乎不需補給的情況下長時間自主航行。在2019–2023年間，多艘 Saildrone 穿越颶風中心進行數據蒐集。這是傳統載人船不可能做到的。此外，烏克蘭使用低成本自殺式USV攻擊大型軍艦，達成了真正的不對稱作戰與群控無人船系統的實戰化。這也是USV第一次在全球戰略中展現巨大衝擊與明確可用的成果。
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如果說水面環境已經如此複雜，那麼當載具潛入水下，所面對的將是另一種完全不同的限制。
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UUV水下挑戰：當 GPS 與 Wi-Fi 徹底失效
陳永裕教授指出，如果說海面上的無人船是在跟風浪搏鬥，當載具潛入水下，挑戰就上升到了物理定律的層次。首先是通訊障礙。當載具進入水下，陸地與空中所依賴的通訊與定位方式幾乎失效。電磁波在海水中的傳播能力極差，無線電與衛星訊號難以穿透，因此水下通訊只能依靠聲波。
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然而，聲波在水中的傳播同樣充滿限制。海水並非均質介質，溫度、鹽度與壓力的變化會改變聲速，使聲波在不同深度產生折射；更麻煩的是海面與海底的反射則進一步形成多重路徑干擾。接收端往往收到的不是單一訊號，而是時間錯開的多重回音，必須透過演算法進行辨識與校正，才能還原有效資訊。此外，聲波能量在傳遞過程中被海水及海床快速吸收或消散，因此傳遞距離與穩定性十分受限，遠不如無線電波。
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為了提高穩定度，傳輸速率不得不刻意降低。目前長距離水下聲學通訊的有效頻寬約為每秒 2400 至 4800 位元，幾乎回到撥接時代的水準，只能傳送簡單狀態資料與指令。這也意味著，UUV 與操作端之間的互動並非即時控制，而更像是狀態確認與延遲回報。
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定位同樣充滿挑戰。水下沒有 GPS，一旦下潛，載具便失去外部衛星定位依據。若僅依靠「慣性導航」利用自身推算位置，誤差會隨時間累積。目前常見的修正方式之一，是在海床布放聲學應答器，可以想像成在海底安插幾座「聲訊燈塔」，讓無人載具可以透過聲波往返時間計算相對位置，但部署成本高，適用範圍有限。因此，目前多數 AUV的主流技術仍以「慣性導航」配合「都卜勒聲速儀」為定位核心，結合感測自身速度與轉向，再搭配已知的海底地形比對進行校正，將航線維持在可接受的誤差範圍內。
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在通訊受限、定位存在不確定性的情況下，操作邏輯也必須徹底改變。UUV 的任務通常在下水前就完成航線規劃、風險條件與返航機制設定。航行過程中，若通訊中斷或定位誤差超出門檻，系統會依既定規則自行調整或返航。一旦進入水下，AUV 就進入了「任務自主」模式，系統必須假設完全沒有遠端介入操控的可能性。
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也正因為擺脫了沉重通訊纜繩的束縛，AUV 獲得了極大的行動自由。它們特別適合執行大範圍的深海地形繪製、長時間的海洋科學監測，以及海底電纜與管線的巡檢。在軍事領域，它們更是水雷偵測與水下偵蒐的利器。這些任務的共同點是：不依賴即時的人機互動，而是在長時間、低人為干預的條件下，穩定且精準地達成目標。
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母子艦協作與未來視野
既然水下通訊與定位是難以跨越的物理高牆，那為什麼不集結多載具的能力呢？陳永裕教授指出，未來的趨勢不再是研發一臺全能的超級機器人，而是建立一套「母子艦協作系統」。透過 USV 與 UUV 的分工與整合，不僅解決了深海斷網的痛點，也是目前各國投入研發的方向。
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在這個架構中，水面載具（USV）扮演著關鍵的「通訊轉運站」角色。水面載具待在海面上，頭頂著衛星導航與 5G 訊號，同時利用聲學設備與深海裡的子船（UUV）保持聯繫。這就像是在海面上架設了一個行動基地臺，讓深海機器人不再是孤島，而能透過這條「隱形導線」將數據傳回人類世界。
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這種「異質整合」的技術，正是目前海洋科技最前沿的挑戰。它不只需要精密的機械設計，更需要強大的人工智慧來協調不同載具間的行動。
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那麼，臺灣在無人海洋系統領域的發展到哪一步了？陳永裕指出，目前國內多數成果仍停留在遙導階段。這類遙導控船在民用上已有實際用途，例如：港口內的火災探測、滅火支援與人員救助，能在近距離、高風險環境中發揮作用。水下方面，線導遙控型 ROV 也有廠商投入，國內許多廠商已具備相關產品或是元件開發能力。但若放在軍事場景來看，問題就浮現了。實際作戰或防禦距離往往遠超過遙控範圍，更不用說海上通訊本身就受到距離與遮蔽影響。
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國內水上或水下的自主系統開發，都還在實驗室階段，國立臺灣大學、國立中山大學及國立成功大學，目前已完成具智慧自主循跡控制功能的平臺，並開放實海域驗測；而在水下領域，也有長時間下潛與追蹤驗證。
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整體來看，臺灣在水上與水下無人載具這條路雖然剛起步，相關技術仍以研究為主，距離形成完整的無人海洋載具產業鏈，還有一段路要走。但作為四面環海的國家，我們更需要持續投入資源，將人類的感知能力從海岸線延伸到大洋的最深處。
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（客座總編輯｜逢甲大學自動控制工程學系林昱成教授；研究顧問團隊｜國立中山大學海下科技研究所王兆璋教授、國立成功大學系統及船舶機電工程學系陳永裕教授；責任編輯｜王喆宣、洪孟樊）