無人載具驅動主權AI　台灣打造資料自主新動能

主權AI是防衛線，無人載具則是延伸國力的眼與手；當兩者相互支撐，台灣將能在AI新時代中，以主權為名，定義自身的未來。DIGITIMES攝

進入AI與無人載具系統高度融合時代，「主權AI」成為全球科技競逐的核心議題，其內涵不僅關乎資料安全與運算自主，更是國家在數位疆域中維護主權的關鍵防線。ESMA台灣電子供應鏈管理協會顧問黃光彩博士指出，AI的主權建立在資料的主權；而資料主權，最有效的感測來源之一，就是無人載具，台灣若要在AI時代建立真正的自主能力，就必須從資料蒐集端著手，建立以無人載具為基礎的主權資料體系。

黃光彩進一步介紹主權AI，此概念是指國家能自主蒐集、儲存、訓練與運用自身的資料，確保AI模型與演算法不受外國平台掌控，最早由歐洲在資料保護法規GDPR推動後擴散開來，並在美國、德國、日本等國成為新興戰略焦點。

以歐洲為例，德國禁止信用卡資料跨境至法國，法國亦規範醫療資料不得由他國機構存取，藉此確保資料主權與運算自主。主權AI的核心並非演算法創新，而在於如何透過在地資料治理，維持資訊安全與國家自主權。

對台灣而言，主權AI的戰略意涵議題更為直接。台灣島嶼型地理結構、軍民科技密度高與通訊基礎設施的廣泛佈建，使資料安全成為國安重要環節。主權AI的核心不在於演算法的優劣，而在於能否長期掌握並運用「在地生成」的資料，這些資料涵蓋氣象、海洋、地形、能源、交通、醫療與基礎建設等多層面，構成維持國家運作與防衛能量的關鍵基礎，一旦關鍵資料外流，等同於將人民、國防與基礎設施的結構性脆弱點暴露於外部勢力之下。

不過傳統資料蒐集依賴人造衛星或固定感測器，但前者昂貴且受限於國際供應，後者密度不足、更新慢。相較之下，無人載具的靈活性成為理想解方。無論是空中的無人機（UAV）、地面的無人車（UGV）、水上的無人船（USV），或水下潛行器（UUV），都能以低成本、高頻率地回傳資料，建構屬於本地的「多維資料網」。

以實際應用而言，若能在台灣海峽沿岸大規模部署無人載具，便可持續蒐集潮流、水溫、空氣與氣體層等多維度資料，進而建立屬於台灣的環境大數據庫。透過完整且即時的資料蒐集，可使AI模型具備更高的精準度與決策能力，不僅可強化國防監測與氣候研究，也能延伸至國土環境維護、智慧農業、能源管理及防災預警等領域，形成從國防安全到社會韌性的整體資料生態體系。

健全資料治理體系 推動主權AI落地

黃博士進一步指出，主權AI的概念不僅屬於國家層級，每一家企業同樣擁有自身的資料主權。以半導體製造產業為例，工廠內的電力配置、水氣系統、氣體管線與監控資料皆屬關鍵營運機密，構成企業運作的核心命脈。類似的邏輯同樣適用於能源公司、交通營運商、醫療機構與智慧城市營運單位，這些組織在AI轉型過程中必須同步建立完善的資料治理與安全防護機制，確保營運資料的自主性與完整性不受外部平台制約。

目前台灣企業在AI導入上仍高度依賴國際雲端服務商，若缺乏自有資料中心與本地運算架構，勢必在演算法控制權與資料權屬上處於被動地位。未來政府可考慮透過「主權資料分級制度」與「產業資料信託中心」等制度化措施，協助企業建立明確的資料管理界線，確保關鍵資料留存台灣，形成兼顧安全與創新的AI產業基礎。

儘管「主權AI」概念已逐步獲得社會與產業界的共識，但在法規與執行層面仍存在明顯瓶頸。台灣現行的監理體系多由國防、交通、教育、科技與環保等部會分別管理，導致責任歸屬與協調機制缺乏整合。例如，無人載具的測試涉及空域管制、通訊頻譜與安全標準；AI資料的應用則牽連個資法、資安法及跨境資料傳輸等多重規範，企業在缺乏統一窗口與標準下往往難以啟動試驗或落地應用。

為推動產業實證與技術驗證，他建議在政策層面建立跨部會的「主權AI暨無人載具發展委員會」，作為協調政策、審議法規與推動標準的中樞平台。另可引入開放式沙盒制度，讓法規從「限制」轉為「助力」，使創新技術得以在可控風險下進行驗證與應用，為台灣AI治理與無人載具產業奠定制度化發展基礎。

從教育扎根  培養主權AI時代的人才

黃光彩最後表示，主權AI的推動最終仍回歸到人才培育與資料主權的鞏固。AI與無人載具的發展不應侷限於高階工程師，而應從基礎教育強化學生的資料素養與系統思維，培養能結合感測、資料、倫理與應用的跨域人才。因為在AI與無人系統融合的時代，資料已成新的疆界，誰能蒐集、掌握並安全運用資料，誰就擁有科技與經濟的主導權。

對台灣而言，主權AI不只是技術議題，更是國家安全、產業升級與社會韌性交會的戰略核心。唯有以自主資料體系為基礎，結合政府政策引導、產業創新實踐與教育體系培育三股力量，方能形塑完整的自主生態。主權AI是防衛線，無人載具則是延伸國力的眼與手；當兩者相互支撐，台灣將能在AI新時代中，以主權為名，定義自身的未來。