AI助山難搜救　紅頭盔成生死關鍵

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一個紅色像素點藏雪中：人工智能如何解開失蹤登山者之謎

意大利皮埃蒙特山區的救援隊面對惡劣天氣加劇，正全力搜尋一名失蹤的資深登山者兼骨科醫生Nicola Ivaldo。這位66歲的Ivaldo在2024年9月一個星期日獨自出發登山，卻未有告知親友他的路線，直至星期一未有回工，才引起警覺。救援人員在他停泊車輛的Castello di Pontechianale村莊附近推測，他可能攀登科蒂安阿爾卑斯山脈中兩座著名山峰之一：高達3841米的Monviso或其鄰近的3348米高Visolotto。這與他的手機最後訊號位置相符。

然而，山區地形複雜，路線眾多，範圍極廣。超過五十名救援人員徒步搜尋接近一星期，直升機亦多次空中搜索，但早秋的雪季來臨後，尋找生還者的希望逐漸渺茫，搜救行動一度中止。

2025年7月，隨著積雪大部分融化，搜救行動重新展開，這次皮埃蒙特救援隊引入了人工智能（AI）技術協助。利用兩架無人機在五小時內拍攝了數千張山壁和峽谷的高清照片，AI軟件即日分析這些影像，鎖定幾個可能的搜救重點地點。儘管天氣不佳延誤了無人機的現場復查，三天後，救援人員在AI標記的一處峽谷發現了Ivaldo的遺體，海拔約3150米，被部分積雪覆蓋，身穿黑色衣物，頭戴紅色安全帽。

「關鍵是AI軟件識別出紅色頭盔這一異常點。」救援發言人Simone Bobbio表示。這次利用AI輔助的搜救雖然未能救回Ivaldo性命，但證明了人工智能在未來失蹤搜救中的巨大潛力。救援隊期待將此技術與傳統搜救方法結合，尤其在尋找可能仍有生命跡象的人時。

無人機在此次搜救中扮演了關鍵角色。它們靈活敏捷，能深入陡峭岩壁和峽谷，提供直升機難以達到的視野。無人機操作員事先在冬春季多次實地練習，並結合過往任務資料和Ivaldo可能攀登路線，優先鎖定搜尋區域。單憑人工分析數千張照片耗時甚久，2023年起，義大利救援隊開始嘗試使用訓練識別地貌異常的AI軟件，能在數小時內完成影像篩選。

AI通過逐像素檢測，尋找不尋常的顏色或紋理，篩選出數十個潛在異常點。人類專家再根據Ivaldo的登山經驗及地形資訊，將篩選結果縮小至三個優先地點，其中一處包含明顯的紅色物體。翌日無人機確認該紅點正是Ivaldo的頭盔，隨即找到遺體。

這項技術並非首次在搜救中取得突破。2021年，波蘭弗羅茨瓦夫大學衍生公司開發的SARUAV軟件，在南部Beskid Niski山區成功定位一名患有阿茲海默症且中風失蹤的65歲男子。該軟件分析782張空中照片，僅用四小時即提供精確坐標，協助救援人員迅速找到失蹤者。兩年後，該技術又協助奧地利阿爾卑斯搜索另一名失蹤者。英國湖區搜索與山區救援協會亦利用類似找尋異色像素技術，於2023年定位蘇格蘭高地一名失蹤行山者的遺體。

然而，技術仍有局限。無人機在森林茂密或低能見度環境中幾乎無用，AI軟件亦需要針對複雜地形進一步調校。克羅地亞山區救援服務指出，當地植被與喀斯特地形複雜，AI算法常誤判。弗羅茨瓦夫大學的Tomasz Niedzielski強調，持續訓練機器學習系統，提高不同地形的識別準確度至關重要。他指出，SARUAV此類算法最適用於人口稀少、地勢開闊的自然荒野，以減少誤報。

意大利地質水文保護研究所的GeoHazard監測組組長Daniele Giordan，也提醒使用AI搜尋人類形態時的倫理問題，「取得空拍影像後，如何使用負有法律責任。」他與都靈理工大學合作，致力開發更精準的算法，不僅能提供更準確的地理定位，還能整合搜救團隊與無人機管理系統，未來甚至可能實現無人機即時分析影像，提升搜救效率。

英國格拉斯哥大學的研究團隊則開發機器學習系統，模擬失蹤者行為模式，預測其可能位置，為搜尋提供方向。這種方法適合森林等複雜地形，補足單靠無人機影像搜尋的不足。

面對時間緊迫、資源有限的現實，這些AI輔助系統有望成為搜救隊伍的重要助力，最終挽救更多生命。

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編輯評論：

這篇報道生動展示了人工智能與無人機技術如何革新傳統山區搜救工作，將一個曾經耗時數週甚至數月的搜尋任務，壓縮至數小時內完成初步篩選，極大提升效率和準確度。尤其是AI能識別紅色頭盔這樣微小細節，凸顯了科技在極端環境中的應用價值，為未來搜救樹立了新標杆。

然而，文章也誠實指出技術限制與倫理挑戰。AI在複雜自然環境中的誤判問題提醒我們，機器學習仍需大量人類經驗輔助，避免過度依賴而忽視判斷失誤的風險。加上空拍資料的隱私與法律責任問題，科技的應用必須謹慎且負責。

更值得關注的是，未來搜救的發展路向不僅是技術的堆砌，更是人機協作的智慧結合。如何將AI的高速數據處理與人類的經驗判斷融為一體，形成高效且靈活的搜救體系，是下一步的關鍵。

此外，透過模擬失蹤者行為的機器學習模型，搜尋策略將更具前瞻性和針對性，特別是在茂密森林或複雜地形中，這種預測方法或許比單純依賴影像更有效。

對香港這樣山林多變、救援資源有限的地區而言，借鑑歐洲經驗，積極引入並本地化AI搜救技術，將大幅提升山難救援能力。政府和相關機構應加強跨界合作，推動技術落地，並同步建立法規框架，保障技術應用的安全與合規。

總而言之，這次AI助力搜救的案例不僅是一個科技突破，更是對傳統救援模式的深刻啟示，為全球山區搜救開啟了智慧化、數字化的新篇章。

以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。而圖片則由GEMINI根據內容自動生成。