一、英國離岸風機的發展現況

為實現能源轉型目標，英國離岸風機產業正迅速發展。根據「Clean Power 2030行動計畫」（Clean Power 2030 Action Plan），英國計畫在2030年前完成43至50吉瓦（GW）的離岸風機裝置容量，並至2050年再擴增七倍。然而，在風電場建成與併網發電後，營運與維護（Operations & Maintenance, O&M）成為影響效能與成本的關鍵環節。隨著風場開發的範圍越來越遠、越深，風浪與氣候條件更嚴峻，傳統依賴人員攀登風機或潛入水下進行檢修的作業模式，已難以滿足安全性與效率上的要求。目前，約80%的維運成本來自人員部署，涵蓋交通往返、繩索高空作業與潛水檢測。

因此，導入機器人與自主系統（Robotic and Autonomous Systems, RAS）已成為降低維運的風險及成本的關鍵之一。RAS 能減少人員曝險、提升巡檢頻率，並透過高品質數據支援預測性維護，最終延長設備壽命並降低整體運維支出。例如，英國目前超過 30,000 片風機葉片 與 1,000 萬顆螺栓 的檢測維護需求，正是適合透過 RAS 自動化執行的重複性任務。根據離岸再生能源整合開發中心（Offshore Renewable Energy Catapult, ORE Catapult）預估，英國離岸風機RAS維運市場規模將在2030年達5600萬英鎊，並於2050年突破4.96億英鎊。

二、機器人與自主系統（Robotic and Autonomous Systems, RAS）技術發展現況

(一)英國RAS技術應用現況

1. 無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）：在英國北海的部分風場，以無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高解析度拍攝葉片表面裂縫，搭配AI影像辨識系統判斷是否需要立即維修。

2. 水下無人遙控載具（Remotely Operated Vehicle, ROV）：在水下部分，水下無人遙控載具（Remotely Operated Vehicle, ROV）能深入基礎結構底部，檢查腐蝕與生物附著情況，並即時傳回3D影像。

3. 水面無人艇（Unmanned Surface Vessel, USV）：水面無人艇（Unmanned Surface Vessel, USV）搭載多波束聲納（Multibeam Sonar）長時間自動巡航，減少人員乘船作業的風險。

4. 表面爬行機器人（Surface Crawlers）：可附著於塔架或葉片表面，進行螺栓扭矩檢測與調整，以及葉片裂痕修補。目前基礎維修功能逐漸成熟，未來更複雜的深層修復仍在開發階段。

5.駐場型機器人（Resident Systems）

是一種長期駐場的自動化方案，能由風場控制系統直接調度，結合數位孿生（Digital Twin）與人工智慧預測技術，進行例行巡檢與預測性維護，實現智慧風場。

(二) 國際RAS創新應用案例

1. 自主航行的海洋監測水面無人載具

開發單位/廠商：美國 Liquid Robotics[1]

為解決傳統船舶與浮標在近海監測上的高成本、安全風險與作業限制問題，美國 Liquid Robotics開發水面無人載具（Unmanned Surface Vessel, USV），名為Wave Glider，能長時間在海上自律航行，提供持續、即時的海洋數據。Wave Glider利用波浪能推動浮體航行，並透過水下滑翔機維持穩定。另搭載太陽能板，提供感測資料傳輸所需電力。相較於傳統載人船隻，Wave Glider 能全年連續運作，累積航程超過140萬海浬，每台可同時監控超過200個訊號通道，並能在惡劣環境中收集感測數據，降低人員曝險與碳排放，適合大面積海域的長期監控。然而，該技術仍可能受到海況變化，影響航行速度和感測數據的一致性，以及即時資料傳輸的網路安全問題。未來，Liquid Robotics 計畫強化邊緣運算、自主協作功能與能源效率，以應對離岸能源與科學監測的更高需求。

2. 精準定位與多功能機械臂的水下無人載具

開發單位/廠商：法國 Subsea Tech

為解決離岸風機水下基礎設施巡檢和維護，深海或危險區域傳統潛水作業的高成本與高風險問題。法國 Subsea Tech 推出的水下無人載具（Remotely Operated Vehicle, ROV）系統，透過無人化檢測，取代潛水員在惡劣環境中長時間下水作業，提升安全性與作業效率。該系統運用慣性導航（Inertial Navigation System）和超短基線（Ultra Short Base Line, USBL）聲學定位系統，能精確地繪製海底設備地圖，並在預定座標進行重複的檢查。另配備多功能機械臂，以執行閥門操作、清除碎片以及對海底設備進行輕微修復，大幅減少潛水人力的需求。然而，該技術雖可長時間持續收集高精度數據，降低人員曝險，但仍面臨自主性挑戰，如需熟練的操作人員和水面上的支援，以及強勁的水流環境下，ROV 的性能可能受影響。未來，該公司將進一步導入人工智慧，以強化ROV的自主性，使其能夠在複雜的水下環境中進行即時資料分析並提高效率。

3. 真空吸附與非破壞性檢測的葉片爬行機器人

開發單位/廠商：英國 BladeBUG[2][3][4][5]

英國新創公司 BladeBUG 開發一款六足爬行機器人，專為離岸風機葉片的檢測與維護而設計，目標是取代目前由技術人員執行的風機葉片檢查和維修任務。BladeBUG機器人利用真空吸附技術，使其能自主在垂直或傾斜的葉片表面上穩定移動，並以先進超音波進行非破壞檢測（non-destructive testing, NDT）葉片內部缺陷，有助及早發現問題、降低維護成本並延長資產壽命，同時減少人工曝險。最新型機器人更配備防水外殼，以保護其在惡劣環境中作業，提升多功能性和耐用性。根據英國 ORE Catapult 表示，BladeBUG 的應用可將葉片檢測與維護成本降低約30%至50%。不過，BladeBUG仍處於持續的技術開發和測試階段，有待增加更多符合產業標準的工具和功能，並進一步驗證。

三、RAS跨域專業人才需求

隨著 RAS 在離岸風機運維中的應用擴展，人才需求正快速轉型。因此，英國再生能源協會（RenewableUK）與離岸再生能源整合開發中心（Offshore Renewable Energy Catapult, ORE Catapult）盤點未來五到十年RAS應用所需的能力組合（Future Occupational Profiles, FOPs），涵蓋六大面向：RAS 設計開發、部署規劃、操作監督、技術支援與維護等，並提出教育訓練與產業合作的行動方案，目的確保英國在能源轉型過程中不會因人才短缺而受阻。

未來的海上風電工作型態正從傳統的機械維護，轉變為結合資訊科技與工程技術的跨域專業，例如操作自主系統、資料分析與人工智慧（AI）模型訓練等。然而，目前教育體系在整合RAS與離岸風機專業方面仍存在顯著不足。儘管英國高等教育已設有機器人、機電整合等課程，但缺乏將再生能源工程與機器人技術結合的專門課程。

為此，離岸再生能源整合開發中心（ORE Catapult）提出以下建議：

 (一)教育端：調整現有學位與職訓課程，以滿足技術發展需求，並採取模組化（Modular Approach）快速導入RAS與O&M相關內容。例如，推動線上開放式培訓（Open Access Training），並設計跨產業轉型方案，協助石油與天然氣技術人員轉換跑道投入風電運維，這對有相關背景的人才是一條相對快速的轉職管道。

 (二)產業端： 採取系統化設計方法（System-of-Systems Approach），以優化 RAS 的部署和技術發展。同時，需要制定清晰且共同發展的監管環境以及技術標準，以促進技能培訓一致化。將策略從「技術推進」（Technology Push）轉為「產業拉力」（Industry Pull），以強化市場確定性與投資信心。

 (三)跨部門合作： 風機製造商和風場開發商應與 RAS 設計者和運維服務提供商緊密合作，確保發電資產和風場基礎設施的設計能夠優化這些先進系統的運行。例如，在風機與場站設計階段就融入機器人友好設計（Robot-friendly Design），讓未來檢修更容易，並建立共同語言與技能路徑，縮短人才從培訓到能獨立上手的時間。