AI養蝦肥美又Q甜，中山大學教授們把育成率提高到7成|數位時代 BusinessNext

AI養蝦肥美又Q甜，中山大學教授們把育成率提高到7成

AI養出來的蝦子肥美大尾，肉質Q甜，來看看高雄一群教授如何打造三處AI養殖池，養出好蝦。

AI育成率從不到5成拉高到7成

即使漁民頻繁巡察蝦塭，也難以精確掌握蝦子生長進度，必須靠撈蝦檢視的方式抽樣整個蝦塭生長進度，加上台灣養殖業主高齡化，高齡漁夫冒惡劣天氣巡察也讓人驚心，中山大學海洋科學系教授洪慶章推動跨學系專案，與資訊工程系教授黃英哲合作，要讓AI應用落地，解決老漁夫痛點。

洪慶章成立的智慧科技水產養殖團隊最新成果，是利用AI養蝦，不僅蝦隻身型比一般傳統養殖蝦大得多，也能利用AI告知投餌最佳時機，降低成本，減少人力巡邏工作量，用AI增加蝦塭產收。

透過AI養蝦成績斐然，一般坊間養殖蝦子育成率約4～5成，也就是說，一百萬尾蝦苗最好可以育成50萬隻蝦子，若天候不佳，育成率還會更差，但教授們導入AI以科學方法養蝦，育成率可以提高到7成。

AI監控水質，監測蝦隻生長活力

洪慶章說，漁民養蝦最大的挑戰是「混濁的養殖池水質」，這是蝦隻的成長好壞關鍵，而水質與餵食的飼料數量及時間點關聯非常高，但養蝦的水質混濁，所以漁民無法以目視判斷池底蝦的健康情況，一旦過度餵養蝦群，水中殘留過多的殘餌與排泄物，會使水質加快惡化。

洪慶章說，壞的水質會將增生細菌，使蝦隻生病，導致全池覆沒。當颱風、寒害來臨，更是蝦塭最危險的挑戰。

洪慶章為此與台灣海洋中心合作開發的高靈敏度水下攝影系統（UVS），全天候監控錄製全彩即時影像，透過紅外線技術自動化觀測及預警，AI資料庫每天新增4,000張以上圖片，加上錄影資料提供AI學習分析。

透過分析這些大量資料，用監控影像資料來「訓練」AI機器，目前AI已經可以協助漁民判斷是否該投餌餵食，其次，掌握池裡蝦隻的數量、大小與移動速度，透過資料機器學習，也已建立蝦隻成長模型。

目前洪教授的團隊也開發了APP，讓漁民遠端操控，透過智慧化軟體自動控制投放飼料、排放汙泥等日常工作，也就是說，當AI判斷該投放餌料，農夫透過手機App就能執行。

另外，有別於傳統蝦塭是四方形，蝦池角落常堆積污泥廢餌，因此團隊也改良推出圓形蝦塭，讓淤泥因水流集中於池底中央，有利於清潔排汙，取代人工挖污泥，減緩水質腐壞。另外蝦塭也設立一圈供氧設備，讓蝦隻含氧平均。

AI養殖挑戰是資料量與自動化

AI養蝦二個考驗是龐大資料量與自動化考驗，洪慶章表示，專案執行第一年已累積了47TB影像跟照片資料，若預估專案要執行三年，資料量累積將會高達500TB，為此儲存端，他們採用Seagate SkyHawk硬碟儲存監控影像資料，並以NAS系統專用Seagate IronWolf Pro硬碟做超大量的資料儲存。

在智慧養蝦後，這個團隊的下一步是自動化。黃英哲表示傳統養殖業必須看天吃飯，很難跟工廠一樣照固定規則運行，所以養殖業導入自動化管理系統有很大挑戰，但可以利用AI彌補，目前魚塭老闆可以透過App監控最佳餵食時間，按未來期望能更AI化自動判斷時機並投料。

硬碟大廠希捷委託IDC進行《資料脈動：釋放人工智慧的潛能》調查顯示，76%的台灣受訪者已計畫在未來開始採用AI解決方案，但有83%的受訪者不知該從何處著手。

對此黃英哲表示，傳統產業若要轉型突破，必須要先找出隱藏在企業內價值資料，這部分必須對資訊系統進行投資，目前該團隊計畫把該實驗架構複製到一般魚塭，進行實地測試。

隨著歐盟《網路韌性法案》（CRA）正式進入倒數計時，企業面臨的資安考驗也從針對內部 IT 環境的駭客攻防戰，一路延伸到產品對外銷售與供應鏈治理的市場生存戰。

AI 正加速漏洞挖掘、自動化攻擊與供應鏈風險擴散，企業也更難只用傳統 IT 防護思維面對產品安全問題。

站在這股趨勢浪潮的最前線，合勤集團整合旗下三家子公司—黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的技術量能，不僅於CYBERSEC 2026台灣資安大會展出全方位解決方案，也進一步分享如何將CRA法規遵循轉化為實務布局的寶貴經驗，透過自身轉型歷程，協助台灣企業跳脫被動合規思維，將CRA從合規壓力逐步轉化為產品治理與市場競爭力。

當CRA成為市場門票，企業該如何建立產品安全治理能力？

合勤投資控股公司資安長游政卿指出，CRA正式生效後，產品若未符合CRA 要求，將可能影響CE合規與歐盟市場銷售。更重要的是，CRA要求的不只是產品出貨當下符合規範，而是整個產品生命週期都必須被持續管理，且必須留下具可追溯性的完整紀錄。

因此，對台灣企業而言，CRA帶來的壓力不只是罰款，而是產品遭下架、召回，甚至進一步引發銷售通路中斷、品牌聲譽受損與客戶轉單等連鎖衝擊。對此，游政卿建議企業可依照CRA法規時程，兩階段建立合規能力。

在 2026 年應優先補強「通報即戰力」，亦即成立產品安全事件應變小組（PSIRT），建立漏洞通報與應變機制，確保當新漏洞出現時，企業能在第一時間做出正確判斷，包括該漏洞是否已被利用及嚴重程度、哪些產品與版本受到影響、是否達到CRA通報門檻及如何進行修補與升級。「就像汽車召回制度一樣，企業必須能快速掌握受影響的產品、版本與客戶範圍，並立即啟動應變機制。」游政卿說。

到了 2027 年，則應進一步將合規能力全面制度化與規模化。游政卿強調，企業不能再抱持「有問題再修補」的思維，而是必須從產品設計階段就導入「Security by Design（安全設計）」概念，並在產品整個生命週期中持續進行漏洞監控、更新維護與風險管理。換言之，企業真正需要建立的，不只是單一產品的資安能力，而是一套從設計、開發、測試、上市，到後續漏洞修補、客戶通知與紀錄保存，都能長期穩定運作的產品安全治理機制。

在此基礎上，黑貓資訊通過 TAF ISO/IEC 17025 認證的資安測試實驗室，可出具 ILAC MRA 國際互認報告，不僅能找出產品漏洞，還能協助企業建立具公信力的安全證明，確保產品安全與合規性。

Nebula 雲地聯防平台：讓企業從「看不見風險」到快速應變

在產品安全端，企業需要建立CRA合規能力，落實產品從設計、開發到漏洞修補的全生命週期治理；而在資訊安全端，則必須具備持續監控、快速應變與營運復原的能力，才能有效因應AI時代下愈來愈高頻、愈來愈自動化的攻擊威脅。

兆勤科技總經理蔡明見進一步說明，AI 正大幅改變資安攻擊的態樣，不僅讓攻擊成本明顯下降，攻擊速度與頻率也快速提升，攻擊目標更從過去的大型企業，逐漸轉向防禦能力相對薄弱的中小企業，尤其勒索軟體攻擊更明顯增加。許多中小企業因缺乏備援與復原能力，遭受攻擊後往往只能選擇支付贖金，進而衍生營運中斷與資料遺失等風險。

在此背景下，企業需要思考的，已不僅只是「防堵威脅」，更重要的是，當攻擊發生後，能否持續營運與快速復原。瞄準這樣的需求，兆勤透過自行研發的 Nebula雲端管理平台提升資安可視性，讓企業能夠「看見風險」，進而做好防禦、預警與應變。透過Nebula雲地整合架構，企業可將有線、無線及資安設備全面整合至單一平台進行管理。蔡明見表示，管理者不需分別學習與使用不同管理介面，即可掌握整體網路與資安狀態，大幅降低資安管理的複雜度、人力需求與技術門檻。

此外，Nebula提供圖像化儀表板與彈性報表功能，協助企業快速掌握攻擊來源、異常流量與高風險設備等資訊，進一步優化資安策略與決策效率。同時平台亦導入 AI 助手功能，讓管理者可透過自然語言查詢資安資訊，例如直接詢問「上個月前十大攻擊來源」，系統即可自動生成分析結果與視覺化報表，提升資訊取得效率。

面對 MSP（Managed Service Provider，託管服務商）發展趨勢，兆勤也持續開發更多 MSP 管理功能，包括客戶設備管理、授權管理等，協助合作夥伴更有效率地服務終端客戶、降低維運與管理負擔，進而吸引更多傳統經銷夥伴轉型為 MSP 業者，加速服務模式轉型與台灣 MSP 生態系發展。

至於勤晁科技則針對量子運算與跨域滲透威脅，提出「虛實整合防線」的新思維。防護架構由內而外拆解為三層：首先是運用邏輯防護（PQC）演算法進行加密、確保資料的長期安全性；其次是進行異常偵測、運用 AI 分析多維流量，即時發現異常行為；第三是建立物理韌性（Air Gap），以單向光纖傳輸築起不可逆的安全邊界。透過這套從邏輯、行為到物理層的縱深防禦機制，為國家級關鍵系統構築最穩固的安全韌性。

資安不只是 IT 部門的防守任務，而是攸關產品能否進入國際市場、企業能否持續營運的重要競爭力。合勤集團希望透過黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的整合布局，從產品安全、資安防護到關鍵場域防禦，逐步提升企業的資安韌性，並協助企業從被動合規走向主動升級，在快速變化的全球市場中建立長期競爭優勢。