新國民藍白拖能減去1.5公斤碳排量，是全球第一雙海廢全循環拖鞋
台灣四面環海，為維護美麗的海岸線、避免汙染，許多民眾和企業，都主動投入淨灘活動。例如，《今周刊》於2021年「世界地球日」，發起為期3年的「還海行動1095」計畫，第1年號召產官及民間組織等12家企業、舉辦5場淨灘活動，清除2572公斤海廢，並將9375個寶特瓶，變成2440雙「新國民藍白拖」。
「新國民藍白拖」是由《今周刊》還海行動1095，與馳綠旗下創新實驗室「22製夢所」（Lab-22）合作製造，每雙鞋體由5個廢棄寶特瓶、3顆廢棄牡蠣殼及部分環保EVA材料，透過獨家專利技術GreenPlax再生製成。
相較一般市面上的拖鞋以傳統石化原料製造，過程大約會產生3公斤的碳排放，一雙新國民藍白拖能減去至少1.5公斤的碳排量，是全球第一雙海廢全循環拖鞋。
將台灣海岸線劃分為121個觀測站 土法煉鋼目測海廢量
在日新月異的科技發展下，淨灘這類須動員大量人力的活動，也可望藉由人工智慧（AI）輔助，讓人力、資源運用，變得更有效率。
2018年第3季，荒野保護協會與綠色和平，共同發起為期1年的「全台海岸廢棄物快篩調查」計畫，把全台約1200公里的海岸線，以每10公里為1個「樣區」，劃分出121個觀測站，並培訓51名快篩調查員，與志工們合作，透過目測方式，評估各站點的垃圾量。
「就算每個樣區『只有』10公里，要做海廢統計，也有點困難，所以會從各樣區，抽取其中100公尺，作為抽樣定點，抽樣結果產生後，再推估全台海岸線，有多少海廢。」廖建翊解釋。
執行海廢統計的流程，遠比想像中複雜，事前，得先透過「地理資訊系統」（GIS）劃分樣區，再進行現場勘查、人力分配，並選定抽樣定點，由調查員將觀察結果，記錄在海洋廢棄物監測計畫記錄表（簡稱ICC表）上，陸續回傳、彙整，才能推估出全台海廢量。
廖建翊表示，目測觀察、記錄所得出的資料，未必如科學數據般精準，「比較土法煉鋼，但至少能看到抽樣代表性」，且在正式執行前，也會實施「校正」作業，先找來一堆廢棄物，或在海邊選定某地點，讓調查員、志工進行目測，再將評估結果和實際垃圾量比對，找出相對準確的目測標準。
▲荒野保護協會執行淨灘活動，清除許多海廢。
單一站點海廢曾多達500袋 全台一年總量逾1200萬公升
為便於計算，「全台海岸廢棄物快篩調查」計畫，以「袋」為單位，藉此估算、加總垃圾量。廖建翊說明，每「袋」，是指容量90公升的大垃圾袋，以可裝9分滿（每袋約80公升），能綁起來為原則。
他以自己較熟悉、位於白玉藻礁海岸附近的抽樣定點為例指出，「那一站我曾估算過，最多有將近500袋（海廢），你可以想像，要出動多少人力，才能把500多袋清乾淨？那是有難度的。」
在為期1年的「全台海岸廢棄物快篩調查」計畫結束後，荒野保護協會與綠色和平，於2019年發表最終數據，透過121個觀測站抽樣，推估出全台海廢量，超過15萬袋、約1227萬公升，重達646噸。
「全台海岸廢棄物快篩調查」成果發表的同時，工研院正在執行由經濟部科技專案委託、名為「AIdea人工智慧共創平台」的計畫，主要目的，是把台灣產業界遭遇的問題放上平台，透過競賽方式，讓參賽者們，用AI技術協助「解題」。
▲工研院成立「AIdea人工智慧共創平台」，替產業界解決難題。
「台灣海洋廢棄物預測」競賽 冠軍隊伍準確度達87%
當工研院得知，荒野保護協會與綠色和平，擁有1年的台灣海廢資料時，便主動提出合作，將「台灣海洋廢棄物預測」，列為「AIdea人工智慧共創平台」競賽題目之一，公布121個觀測站中84個站點的資料，讓參賽者開發AI模型，對海廢進行預測，並隱藏剩餘37個站點資料，作為「正確答案」參考。
工研院資通所副組長、AIdea人工智慧共創平台計畫主持人洪淑慎表示，該題目於2019年11月上架，共吸引211組國內外產學界團隊參賽，歷經3個月競賽，獲得冠軍的團隊，預測準確度達87%，是非常優異的成績。
「台灣海洋廢棄物預測」競賽結果顯示，前3名皆為產業界團隊（基於隱私考量，工研院不便透露公司名稱），第4至6名，分別是來自成功大學、交通大學、屏東科技大學的團隊。賽後，工研院也將預測準確度75%以上的7名AI好手，推薦給荒野保護協會，進行後續合作。
「這項AI海廢快篩技術，可應用在淨灘活動的前置作業，先知道哪個地點、在哪個時間，可能出現較多垃圾量，就在那個時間、地點舉辦淨灘，效果會比較好。」洪淑慎說。
廖建翊也認為，若能透過AI海廢快篩技術先行預估，就可有效分配淨灘人力、物力、經費，「假設AI估算，下一季這邊會產生約100袋垃圾，可能就要找廠商合作，動用大型機具來清理；若估計只會產生20袋垃圾，也許辦一場淨灘，找志工來協助，就可以清乾淨。」
▲工研院資通所副組長、AIdea人工智慧共創平台計畫主持人洪淑慎。
想讓AI海廢快篩技術更精準？資料量是關鍵
洪淑慎強調，既然AI海廢快篩技術，是要預測海廢數量變化，那麼，不管是未來2、3個月，甚至更久的時間，都必須準確預測；但，關鍵是資料量要足夠，「最好是有2、3年的資料（目前該技術僅有1年的資料），需要有人去第一線觀察、蒐集。需要人力，就有經費問題。」
「這個題目（台灣海洋廢棄物預測）競賽結束後，我們覺得，把它放著很可惜。」洪淑慎說，為了讓AI海廢快篩技術，持續受到關注、發展，工研院將該題目，提供給台灣科技大學、台北科技大學、清華大學，以及雲林科技大學，當作AI相關課程的教學專題。
洪淑慎認為，AI海廢快篩技術，未來可朝影像辨識方向發展，第一線的調查員和志工，可望以拍照取代目測，讓AI透過照片，辨識海廢數量，「現階段，技術不是問題，但我們需要更多資料「餵」給AI，如果沒資料，就很難給予協助。」
至於該如何改善台灣的海廢問題？廖建翊強調，最簡單的方式，就是從自己做起，減少製造垃圾。
廖建翊稱，想解決環境問題，不能頭痛醫頭、腳痛醫腳，很多淨灘活動，不僅缺乏環境教育，還給參與者瓶裝水、餐盒，下雨天提供輕便雨衣，「你撿了垃圾，但你也在製造垃圾。我們這些NGO（非政府組織）的立場，是去發現問題，目的只有一個，就是希望讓環境變得更好。」
.jpg)