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藉衛星物聯網無人機感應器 宏觀微觀檢測 AI打造大廈「神經系統」 隱患無所遁形

【明報專訊】如果去年上水名都及早發現升降機制動系統有毛病,或許不會發生奪命意外;如果馬頭圍道唐樓能提前察覺牆體結構出問題,可能不會出現2010年倒塌事故,失去4條人命。雖然世事沒有如果,但意外卻可透過預防來避免,辛子雋創辦的人工智能安全檢測數據分析公司維視拍(RaSpect),利用最新科技檢測建築結構,不單能提高檢測效率和精確度,亦減低成本。

明報記者 陳子凌

分析地形 檢測內外結構 實時監控

維視拍成立於2017年8月,主要研發透過AI分析檢測建築結構的技術軟件。辛子雋介紹,公司服務大致分3類,第一是宏觀檢測,利用人造衛星和建築物周圍的物聯網,分析地形及建築本身,從而得出地面沉降的情况;第二是機動檢測,使用無人機觀察目標建築物外部,或以特製無人機,使用熱能檢測內部漏水和裂縫;第三是最先進的微觀檢測,在建築結構內例如升降機槽裝置電感式感應器(RT sensor),把數據傳送到數據庫,直接分析出建築結構是否健康安全,也能實時監控。

辛子雋形容,這種AI檢測技術就有如為建築物建立一套「神經系統」,只要建築物內外出現異常和徵兆,都可感應得到,再經過數據分析找出問題所在,便可及早掌握情况,避免因事態惡化造成不可挽回的悲劇。

建立體模型 省時減人為誤差

AI檢測技術之所以有市場空間,因傳統的建築物安全檢測需大量人手資源,耗時且缺人,因為工程師需從外到內審視建築物的結構問題。「什麼地方有裂痕、牆身有沒剝落等等,要鉅細無遺拍攝下來,然後再對着逾千張現場照片評估分析有沒安全隱患,其間需要的人手與時間可想而知」,辛子雋進一步指出,一些建築物內部根本不可能派人進入,有些地方也不能靠肉眼檢測,「傳統做法的話,就只能靠經驗判斷」。

辛子雋舉例,一棟5層高大樓,AI檢測技術會比傳統人手檢測節省一半時間,不過這並不意味科技可取代人手,因為AI檢測技術是更快更準地提供數據來建立立體模型,減少人為誤差,而數據模型的分析判斷還是需要專業人員,「試想想工程師不用再在逾千張照片中逐一對比,自然能投放更多時間在分析之上,而分析出來的結果,是有數據支持的建築安全」。

港燈鷹君洽商 暫首選成熟市場

維視拍的檢測服務已於去年10月開始推出,已有多間本港企業如港燈、鷹君洽商合作,為旗下建築檢測,此外亦有為內地的地產商檢測樓盤。但有別於其他初創企業視內地為主要市場,辛子雋說內地目前未是首選:「除了香港,發展成熟的地區如日本、台灣都是目標市場,因為這些地區對建築安全的需求大、意識高,會容易採納相關的新技術。」至於內地,辛子雋認為大灣區正在建設,估計未來相關基建對AI檢測的需求會有所釋放。

相關字詞﹕基建項目 建築安全 ai檢測 維視拍 創科線

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