AI、機器狗進入災害現場，科技如何降低救災風險？【獨立特派員】

高風險火場 資訊掌握成救災關鍵

近期台灣各地重大火警頻傳，凸顯出火場環境的多變與凶險。中華民國消防技術顧問基金會總經理呂清海指出，火場中對人身安全威脅最大的要素在於濃煙、高熱及未知的有毒氣體或爆炸風險。且木造建築火場溫度可達上千度，鋼筋混凝土結構亦有八九百度，若遇上鐵皮結構更有倒塌危機。

呂清海強調，降低執勤風險的關鍵在於抵達現場首要時間內掌握資訊，包含聯繫現場防火管理人、取得平面圖與危險物品配置圖，藉此了解火場狀況並選擇適當裝備。救災人員需先進行周邊防護阻止火勢延燒，再逐步向起火點進逼。

過往偵檢仰賴人員深入現場，即使現已普遍採用五用氣體偵測器等科技設備替換早期原始的檢測手段，安全隱患依然存在。

消防員人力缺口 國產四足機器人應運而生

統計數據顯示國內救災體系面臨嚴峻考驗，近十年消防人員因公傷亡人數顯著增加，同時編制員額與實際現有員額之間存在相當程度的缺口，人力短缺問題對救災韌性造成直接衝擊。

為此政府推動科技禦災專案，由工業技術研究院主導建置開放式智慧機器人研發平台，並發表國產四足機器人原型機。呂清海認為，過去缺乏機器設備時，極度倚賴指揮官的個人經驗來判斷煙霧流動與爆燃風險，傳承相當不易。

工研院機械與系統研究所組長游鴻修說明，該平台包含可載重20公斤的大型機器狗與載重5公斤的小型機器狗，每台配置12個動力模組、深度相機及感測器，並結合國內20家業者共組關鍵零組件供應鏈。四足機器人的優勢在於克服崎嶇路面、高粉塵及高溫等自主移動機器人無法應對的場域。

AI視覺技術 產官合作打造自主產業鏈

四足機器人的核心偵蒐能力得益於國內科技產業的關鍵技術注入。科技廠商資深協理鍾毓修表示，該團隊主要研發機器人的視覺與決策系統，透過將傳統機器視覺大量引入人工智慧機制，並融合視覺語言模型（VLM）與視覺語言動作模型（VLA），實現全面性的系統級整合，使其具備高精準度的場域感知。

面對國際技術競爭，經濟部產業司司長郭肇中肯定，工研院投入一年半時間追趕美中兩國多年的研發進度，成功建立國產平台，成為台灣由零組件跨足系統整合與實體AI的重要指標，並在非紅供應鏈趨勢下搶占先機。

郭肇中說明，政府部門在完成初期研發引導後，已將主導權移交業界，政府轉為提供資金與測試場域，全力支持技術落地並克服極端環境中的穩定性挑戰。

適應性待考驗 化災應變體系導入自動化監測

儘管四足機器人展現出強大的場域適應潛力，但在實際火場應用上仍面臨挑戰。

游鴻修說明，當機器人遇到崎嶇路面產生傾倒時，內部感測器與陀螺儀會進行自主平衡校正，若遇到未學習過的環境條件，則需要創造更多學習機會來提升控制適應力。

呂清海則補充，若火勢已發展至大火階段，受限於機器人的動力與持續活動時間，派上用場的空間相對有限。

除了陸地機器人，化學災害的應變機制亦同步升級。工研院化學工業災害防救諮詢中心經理陳新友表示，應變中心已導入AI環控監測機制，當突發狀況發生時能自動跳轉並提醒監控人員，透過影像與文字資訊迅速掌握現場，大幅減輕巡檢人員的作業負擔。

空載輕量採樣技術突破 VR輔助決策訓練

針對化災現場高風險的危害物質辨識，過去需由應變人員穿著重型防護衣深入採樣，過程極具危險性。陳新友說明，以過往突發的空地火災為例，現場初期狀況不明且持續燃燒發生爆炸，隨後即需專業團隊進行協助。

工研院先進製程技術研究室研究員施惠雅指出，團隊開發出獨步全球的無機採樣技術並已授權廠商生產，該設備採用抗十級強風的金屬射出結構，載具內埋設氣相層析質譜儀分析技術與成大合作開發的孔洞材料。

陳新友補充，採樣設備整體重量僅104公克，可由小型無人機搭載深入危險或受阻場域進行高效率採樣。

 此外，科技亦應用於培育培訓，工研院化災應變研究室資深工程師彭子桓表示，團隊利用超解析度成像（SR）技術結合虛擬實境(VR），將資深人員經驗融入訓練體系，讓學員能在虛擬環境中反覆練習著裝與操作氣體偵測器。

彭子桓強調，無論AI與機器人如何發展，其核心價值皆在於輔助人類進行資訊判斷，最終的臨場關鍵決策仍需倚賴具備敏銳直覺的專業人員下達。