海洋無遠弗屆，而其中所蘊含豐富的資源更是讓海洋有了「生命之母」的稱號。因此，如何妥善的運用、珍惜這上帝所賜與我們的這塊瑰寶，便成了不容忽視的重要課題。隨著近年來人工智慧，智慧型載具技術快速發展，對運輸系統、國防、製造自動化等等方面帶來了革命性的改變，而此趨勢也對海洋技術與產業造成巨大的影響。現今對於海洋的探索，往往受人力物力資源所限制，而人工智慧，智慧型載具技術所帶來的衝擊，便能大大改善此問題，使我們對於海洋的了解，能有突破性的發展。有鑑於此，本期專輯收錄9篇以智能海洋為主題之文章，專輯文章由從事智能海洋技術發展多年的專家作者們共同編撰而成，可略分為三領域，分別為智能載台，智能感測以及人工智能物聯網。
智能載台領域，在教育方面，有「無人船載具開發環境與驗證：Duckiepond教學研究平台與RobotX競賽」，文中詳細介紹無人船教學研究平台Duckiepond其軟硬體組成，並在國內外大學進行課程、研究或展示。在智能載台應用面，有「被動水下聲學監測與智慧型水面無人載具整合之研究」，在智能載具上搭載水聽器，將即時時頻譜回傳，達到目標辨識以及定位之效果，並將此系統於基隆河進行實測。而「從神話、發明到現實：自動駕駛船舶的成形之路」，則由智能船舶在國內之歷史沿革切入，進而討論檢視臺灣目前的創新技術與相關法規，最後提出對於智能載台之未來展望。
而在智能感測領域，「以環境噪訊為聲源的被動遙測：船舶聲紋辨識及淺海地聲反演」介紹如何利用被動聲學監測，達到船舶聲紋辨識及淺海底質遙測的目的。「國內自主聲學技術研發及智慧海洋應用」闡述運用聲學系統及技術，並將其運用於國防自主與離岸風力發電上，期能使讀者更了解國內聲學技術之發展與應用現況。「三維掃描式聲納及水下工程之應用」針對封閉性或淺水區等不適合船載式或拖曳式聲納的場域，作者利用掃描式聲納能快速取得高密度巨量資料的特色，將聲納訊號轉換為三維環境點雲資料，並提出從複雜點雲中提取特定物體並轉換為封閉幾何體之計算程序，能夠有效估算淤積土方量，其經濟便捷的特色對於水下工程施測來說是重要的應用參考。「水下LED色彩補償照明模組設計」考量不同波段光色在水中的衰減程度不一樣，作者整合了多色LED光源，建構水下LED色彩補償照明模組，經過實驗證明有效還原水下目標物色彩，甚至在水下距離目標物9m時，對青色與紅色辨視能力還能分別提升59.3%與50%，應用此一技術相信定能大幅增進水下光學影像目標物的識別、監控、探勘與觀測能力。除了光學影像之外，聲納影像在水下探勘調查也扮演重要角色。
人工智能物聯網方面，「應用深度學習於自主式水下無人載具之潛水員影像偵測模組開發」提出AUV伴隨潛水員執行水下作業之應用，透過AUV搭載潛水員影像智能偵測模組，一方面達成潛水員跟隨，另一方面也可以與潛水員互動。作者針對高效率卷積神經網路進行潛水員偵測之訓練與測試，並從電耗、運算效能、以及辨識率等方面測試不同軟體程式與單板電腦，進而選出適合AUV之最佳運算效率軟硬體組合，以建構AUV潛水員影像偵測之即時運算平台。「智能海洋中的水下物聯網：系統架構和開放性問題」首先概述水下物聯網(Underwater
Internet of Things, UIot)的水平，並提出當前挑戰和未來研究趨勢。
綜合以上，智能海洋之趨勢方興未艾，雖然綜觀人工智慧、智慧型載具技術蓬勃發展不過十餘年，但在應用方面，各方面需求已經不斷萌生。透過更自主與智慧的方式進行海洋探測、調查、施工、偵搜、甚或是救援，已成為當前技術發展的趨勢。海洋環境相對於陸地與空中更加險惡與挑戰，資訊不足或判斷不正確就容易對人員或是工具衍生危害。未來透過智能技術有效感知環境變動的發展值得期待，將會讓海洋探勘調查與作業更有安全保障、降低成本、提升效率。本期專輯期能夠結合產官學業，結合各方先進之力量，共同朝這方向一同努力。
