目標偵測演算法

Target Detection Algorithm（目標偵測演算法）是從感測器數據中提取特定目標特徵並判斷其存在的計算程序。在本篇PIMS研究中，該演算法用於從地面站式被動干涉微波感測器數據中識別民用飛機。從風險管理角度，這屬於AI決策系統的核心組件，必須符合ISO 42001人工智慧管理系統標準中關於演算法透明度與可解釋性的要求。與傳統統計方法不同，現代目標偵測演算法常結合深度學習技術，需針對不同環境雜訊（如氣候條件）進行校準，以確保在低能見度情境下的偵測率（Detection Rate）與誤報率（False Alarm Rate）達到可接受的平衡。臺灣企業在導入此類技術時，必須建立完整的演算法驗證機制，以符合AI基本法草案及ISO 42001的風險分級要求。

在企業風險管理中，Target Detection Algorithm的應用可分為三個階段：第一階段為數據預處理，包括降噪與增強，確保輸入數據符合ISO 42001第8條的數據品質要求；第二階段為模型部署，企業需根據ISO 42001第6條進行AI風險評估，針對誤報（False Positive）與漏報（False Negative）設定閾值，並建立人工介入機制（Human-in-the-loop）；第三階段為持續監控，透過ISO 42001第9條的績效評估機制，定期檢核演算法在不同環境條件下的準確度。例如，臺灣某航空業企業導入類似PIMS技術後，透過將誤報率降低30%、目標追蹤準確度提升25%，成功將營運風險事件減少40%，並在ISO 42001認證審核中一次通過，展現了技術精準度對合規的直接貢獻。

臺灣企業導入此類AI技術主要面臨三項挑戰。首先是法規合規壓力，臺灣AI基本法草案對AI系統的透明度與問責性有明確要求，企業需建立完整的技術文件鏈，建議優先對照ISO 42001第8條建立AI系統生命週期管理機制。其次是技術人才短缺，臺灣企業難以找到兼具AI數學能力與風險管理知識的複合型人才，建議透過與學術機構合作或聘請專業顧問團隊，在6個月內建立AI治理框架。第三是數據品質與環境適應性問題，如本研究指出低能見度環境會影響偵測效能，企業應建立多情境測試數據集，並依ISO 42001第7條要求建立數據治理政策，確保訓練數據的代表性與公平性。建議企業在導入初期先進行AI風險分級，優先處理高風險應用場景，以資源最優化配置達成合規目標。

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