随着建筑工程规模愈来愈大、楼宇愈建愈高，加上组装合成建筑法（MiC）日益普及，建筑安全管理正经历一场重大的转变。过去，工地安全主要依靠工程经验、人工监察及定期检查；但在施工环境日趋复杂、项目周期不断加快的今天，单靠传统方式已难以全面应对潜在风险。
建筑业正逐步由「事故后应对」走向「事故前预防」。透过先进感测、人工智能及数据分析，工程团队得以更全面掌握施工现场及关键设备的实时状况，及早发现异常，提升整体安全水平。
提升组装合成建筑的精准度与安全性
以 MiC 项目为例，大型预制组件往往需要透过起重机吊运至高空，再以极高精度完成安装。然而，操作员在吊装过程中经常受距离、视线及环境条件限制，稍有偏差便可能增加碰撞风险，甚至影响工程进度。
为应对这项挑战，应科院研发了智慧光学精准定位系统，结合智慧光学、神经形态感测及边缘运算技术，为操作员提供实时位置及对位资讯，协助其在复杂吊装环境下作出更准确的判断。透过人工智能分析感测器数据，系统能进一步识别偏差情况、侦测异常运动模式，并支援及时介入和处理，从而提升复杂吊装作业过程中的态势感知能力。
然而，安全风险并不只存在于吊装过程之中。起重机在长期运作下会承受反复受力，金属疲劳和结构损耗往往在肉眼无法察觉的情况下逐渐累积，并可能在两次例行检查之间出现变化。
针对这项挑战，应科院开发了光子起重机结构健康监测系统，利用光纤布拉格光栅（FBG）感测器持续监测关键结构位置的受力状况，协助工程团队以量化数据了解设备健康情况，及早识别潜在风险，为维护和营运决策提供更可靠依据。
让数据成为预见风险的能力
更值得关注的是，这些技术的价值并不仅限于即时监测。本质上，它们正在建立一套能够持续累积和分析数据的基础设施。人工智能则成为连接数据与决策的重要桥梁，能够快速分析大量施工及设备运作数据，发掘人眼难以察觉的模式和异常情况。
当吊装作业数据、设备健康数据及数码孪生技术结合后，工程团队不但能重现施工过程、分析异常情况，还能预测设备维护需求及未来风险，逐步实现由被动维修走向预测性维护。随着模型持续学习和优化，人工智能更可提升风险评估的准确度，为潜在安全事故提供更早期的预警。
迈向更智慧、更安全、更具韧性的工地
随着建筑业加速数码转型，更清晰地掌握现场状况、更精准地量度关键参数，以及更早预见潜在风险的能力，正逐渐成为重要的竞争优势。未来的建筑安全不再仅取决于更先进的设备或更严格的程序，而在于能否将创新科技有效融入日常营运及决策流程之中。
应科院的创新实践展示了人工智能、智能感测与光子技术融合的巨大潜力，为未来建筑工地实现更安全、更智慧及更具韧性的运作模式提供重要启示。
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