歐妮觀測站 I AI助攻　解決離岸風場鳥類停機痛點

編譯：全能源

挪威新創公司 Spoor 12 月宣布完成 800 萬歐元（約新台幣 2.9 億元）的募資，A 輪融資由歐洲能源科技創投公司 SET Ventures 領投，EnBW New Ventures、Ørsted Ventures 和 Superorganism 也有參與；此外，還有獲得挪威國有氣候基金 Nysnø Climate Investments 的支持。

利用 AI 模型 解決風場因鳥類停機的痛點

Spoor 創立於2020年，為風場提供即時鳥類和蝙蝠的監測軟體，目前擁有超過 100 萬條鳥類觀測資料的資料庫，其專利電腦視覺模型可以直接整合到風場控制系統中，從遠距離偵測、分類和追蹤鳥類，精確到具體物種。

為取得與生態環境的平衡，許多風場透過雷達、影像監測鳥類遷徙與接近風險，在遷徙高峰或高風險時，適時降低風機轉速或停止風機運轉。因鳥類干擾導致的停機預計造成風場損失 1.5% 至 5% 的年發電量，停機一天，就可能造成 100 萬歐元的收入損失。Spoor 致力於利用人工智慧訓練模型，經訓練的模型目前可以識別距離風機 2 公里外的鳥類，試圖解決風場因鳥類停機的痛點。

Spoor 與多家風場開發商進行合作

2022 年時，沃旭能源便在種子輪融資時投資 Spoor，來開發 AI 系統。沃旭能源 2024 年發布的技術創新報告（Innovation Report）指出，已將 Spoor 的 AI 辨識技術用於其在英國的風場，蒐集超過 65,000 小時的影像。

瑞典開發商 Vattenfall 在 2023 年與 Spoor、英國鳥類學信託基金合作，追蹤其在蘇格蘭阿伯丁灣風場葉片附近海鳥的 3D 飛行路徑，進一步了解海鳥如何與離岸風機互動，並獲取有關鳥類飛行模式和行為，以及偵測潛在的碰撞可能。西班牙 Iberdrola 在 2023 年與 Spoor 進行為期一年的測試，將在位於德國外海的 Baltic Eagle 離岸風場，測試 Spoor 的候鳥監測技術。

除了風場的風機，許多 Spoor 的合作專案將攝影機放置到其他設備上。挪威 Deep Wind Offshore 在 2024 年宣布與Spoor合作，在挪威外海 Utsira Nord 區域的燈塔安裝攝影機，預計未來在此海域開發浮動式風場時，這些數據將可派上用場。除了挪威，Deep Wind Offshore 也宣布會在瑞典和韓國的案場使用Spoor的技術。

荷蘭地理數據分析技術公司輝固（Fugro）在 2025 年 4 月與 Spoor 簽署備忘錄，利用風場雷達和海洋氣象浮標上的攝影機，紀錄風場附近的鳥類活動，打造風機之外的鳥類監測平台。

多家新創致力於 AI 鳥類監測

除了 Spoor 外，也有多家公司看到這個商機，致力於使用人工智慧精進鳥類監測。總部位於丹麥的 DHI 開發 MUSE AI，可以進行高精度的物種識別，其演算法也可以計算鳥類在風場中的飛行路線，進一步達成讓單一風機停機，確保風場其他風機正常運轉。DHI 在 2024 年與 Robin Radar、MIDO、Ecowende（由 Shell殼牌、荷蘭 Eneco 能源公司和日本中部電力的合資企業）合作，在西班牙公司 MIDO 開發的 FLORA 1 浮動式監測平台上，設置 Robin Radar 的雷達系統與 DHI 的感測器，進行鳥類與蝙蝠的監測，預計將這項技術部署在 Ecowende 開發、預計 2026 年營運的 Hollandse Kust 離岸風場。除此之外，西班牙公司 DTBird & DTBat、法國公司 Biodiv-Wind 等致力於鳥類檢測系統的公司，也都有使用人工智慧的應用。