近年來，人工智慧（AI）逐漸從產業應用擴展至公共基礎建設，「水利系統」更是AI技術積極投入的領域之一。2026年4月，新北市在防汛演習中展示結合AI與XR（延展實境）技術的水利操作模式，這不僅代表台灣水利治理邁向數位轉型，也反映水資源管理走向「智慧化、自動化與遠端化」的趨勢。
AI＋XR，打造智慧防汛系統
新北市政府於防汛演習中導入AI與XR技術，應用於抽水站與防洪設施操作，成為國內水利科技的重要突破。報導指出，系統能透過AI即時分析雨量、水位與氣象資料，每2分鐘更新一次降雨資訊，並提前約2小時預測可能的淹水風險，協助決策單位提早部署防災措施。
XR技術的導入，讓操作人員可透過虛擬界面進行遠端控制。在虛擬環境中「按下」控制指令，即可讓遠端的抽水機組或水門設備同步運作。此種「虛按實動」的操作方式，使人員無需進入高風險現場（如颱風或暴雨期間的抽水站），大幅提升作業安全與效率。同時，系統也具備自動化的能力，當水位達到設定門檻時抽水站將自動啟動排水機制，即時進行水量調節，有效降低人為操作所可能造成的延遲。
（圖片來源）
使用工具與操作模式的轉變，代表著台灣的水利系統正從傳統「人工判斷與現場操作」，逐步轉型為「AI預測＋自動運作＋遠端控制」的複合模式。
AI水利的重要性
將AI應用在水利上，新北並非是單一案例。近年來，政府持續推動AI的防災與基礎建設應用，強調透過科技提升災害預測能力與治理效率。例如行政院已將AI納入防洪與災害管理體系，期望透過資料分析與模型預測，降低氣候災害帶來的衝擊。
（圖片來源）
不只台灣，國外各國在AI水利的領域發展更大，應用規模也更廣。目前主要分為以下幾類應用：
- AI＋污水處理系統
透過感測器收集水流與降雨數據，AI可即時調整抽水與分流策略，降低污水溢流與都市淹水風險。其可預測降雨與管網容量，並動態調整污水流向，將水量分配至尚有餘裕的區域，減少溢流發生機率。此技術已在美國南本德驗證，成功降低約80%的溢流事件。
- AI＋污染防治
透過AI與機器學習，整合衛星、無人機、IoT感測器與公民數據，建立河川污染地圖，以追蹤污染來源並分析河川健康狀況。其可預測大腸桿菌與化學物質變化，並辨識農業逕流、道路污染與污水溢流等來源，同時以數位孿生進行模擬與決策支持。同時，藉由開放資料與跨單位合作提升透明度與可信度，並協助政府進行流域治理與優化水資源管理策略，用以改善河川生態與水質。
- AI＋水庫與水壩管理
AI可用於風險預測、結構安全評估與即時決策支援，其主要進行洪水預測、水質分析與壩體故障偵測。結合決策支援系統與大數據分析，AI能整合感測器與歷史資料，提高管理效率與災害預警能力，並透過數位孿生模擬水壩運作狀態，並提供相關建議。由於水壩操作涉及公共風險，目前仍由人類進行最終決策。
邁向AI水利時代
隨著氣候變遷加劇，極端降雨與乾旱事件日益頻繁，傳統水利管理模式已難以應對快速變化的環境。AI的導入，使水利系統具備「預測未來」的能力，而XR與遠端技術則突破空間限制，讓操作更安全與靈活。
新北市的AI＋XR防汛系統，展現了智慧水利的應用成果，也標誌著水利管理從「經驗導向」走向「數據與模型導向」。結合國際發展趨勢可見，全球水利系統正逐步轉型為一種可預測、可模擬且可遠端操控的智慧基礎設施。在這轉型過程中，AI不僅是技術工具，更是提升公共治理能力的重要關鍵。隨著技術持續成熟，未來的水利系統將更有效率、更安全，也更具備應對氣候風險的韌性。
延伸閱讀
- 從經驗到演算法 AI正重塑水利管理模式 - 2026/05/04
- 當AI開始具備專業技能：人類還有什麼價值？ - 2026/04/28
- 從西伯利亞流浪貓到AI義肢：科技如何重塑身體邊界 - 2026/04/22
訂閱MakerPRO知識充電報
與40000位開發者一同掌握科技創新的技術資訊！
