視覺 AI 為建築工地打造「感知層」，讓機器人讀懂人類在哪裡、正要做什麼
隨著 AI 不斷發展，營建業正邁入更加進步的自動化新時代。舉例來說，自主式的土方工程設備，已經陸續投入各種挖掘作業，而以機器人為基礎的放樣系統，亦大幅提升了作業精度，許多無人機更被用於檢查人類難以觸及的建築結構或位置。
根據市場分析業者 Grand View Research 的分析，全球營建領域機器人的市場規模，預計將於 2030 年達到 36.6 億美元。
然而，建築機器人是否能夠取得成功，最終並不會取決於這些機器的性能，反倒是它們是否能夠跟前線工作者，也就是人類和其他自動化系統，安全的進行協同作業。
機器人沒有直覺，需結構化感測系統
工作場域安全平台 viAct 執行長 Gary Ng 指出，自主式機器人跨入建築工地真正面臨的難題，在於作業環境會在短短幾秒內發生變化，而人類的安全能否獲得保障，即取決於自動化系統可不可以在事故發生之前，及時察覺到改變。
根據美國職業安全與健康管理局（OSHA）所列出的「四大致命事故」，包含墜落、物體撞擊、觸電與擠壓，即佔近年美國建築業工人死亡原因約 60%，每年奪走超過 100 名勞工生命，其中絕大多數事故涉及車輛或移動中設備。
Gary Ng 說，雖然工地現場的機器人、自駕車，本質上不會像人類一樣感到疲倦或不耐煩，但它們也無法像人類一樣，憑直覺知道有位工人剛好走到一堆鋼筋後面，或是有人突然入侵「路徑規劃系統」於五分鐘之前還認為是完全空曠、安全的區域。
Gary Ng 認為，上述盲點其實是施工團隊在將機器人部署到工地之前，就應該仔細思考的事情，不可擺在自主式設備導入之後才補強。尤其當人類、自動化設備與自主式機器人，全都在同一片工地內作業時，一套扎實且有效的結構化感測系統就變得非常重要。
建立全面感知層，掌握人機互動
為了提升人類的安全保障，Gary Ng 指出，視覺 AI 系統將成為關鍵解方。
原則上，每種自動化機器人都會仰賴感測技術，無論是攝影機、光達、雷達、超音波、GPS 或 AI，它們能協助機器進行導航、偵測障礙物，並安全完成人類指派的任務，理解自身周遭的即時情況。
問題在於像建築工地等環境，機器人必須具備更廣闊的視野。Gary Ng 說，由於工人會在不同工種之間穿梭，臨時通道可能會被開啟、關閉，材料會被不斷搬運，重型設備也會在一天之內不斷變換行進路線，因此無論單一機器人內建的感測器有多先進，仍然無法掌握整個工地當下發生的所有狀況。
此時，視覺 AI 系統就能夠派上用場。Gary Ng 解釋，一套高效率的視覺人工智慧系統，並非是嵌入到單一機器之中，而是可以作為整個場地的「感知層」進行運作。
視覺 AI 系統會持續分析來自現有監視器、攝影機、無人機、工人隨身佩帶的密錄器的影像，還有工地內光達、感測器等多種設備的數據，即時掌握人類、車輛、設備與自主機器人之間的互動情況。
配合巡邏機器人，整合孤立資訊
除此之外，專門用於工地監測的小型自動化設備，例如由 viAct 自行研發的巡邏機器人 viBOT 等產品，也逐漸在營建領域展露頭角，承擔在實體環境執行感知層的建立任務。
這類不斷蒐集影像資訊的機器人，能夠持續穿梭於固定攝影機無法覆蓋，以及無人機難以長期駐留的區域，比方說地下室、隧道等位置，並隨著工程進度推進，不斷變換自身的巡邏區域。
Gary Ng 指出，巡邏機器人的主要價值並不在於機動性，而是它們能夠將視覺的 AI 系統的感知層，延伸到固定監視設備之間的盲區，解決以往每台機器人都只能依賴各自視野並獨立運作的痛點，以視覺 AI 系統為基礎，替整個作業區域建立出共同環境圖像。
配合實體 AI 行動，更要邊緣部署
Gary Ng 認為，未來新一代的視覺 AI 系統，將會跟具備自主性的實體人工智慧互相結合，懂得解讀情境、跨來源推理，並且提供人類即時建議，甚至是直接觸發行動；而在自動化施工現場，這些創新意味著業者可以將孤立的警報，轉變為協調一致的決策，從而掌握更廣泛的作業情境。
另一方面，Gary Ng 表示視覺 AI 系統應該被部署到邊緣，即相對靠近攝影機與感測器的位置進行運算，強化低延遲反應能力，畢竟此類場域的安全決策，無法等待資料傳輸至雲端或遠端伺服器後再回傳，數秒內就要識別出危險。
最後，集中式營運儀表板將可為監督人員提供整個工地的單一即時視圖，讓人類員工無需分別監控數十個攝影機畫面，即能掌握工人、機器人、車輛與設備之間的互動狀況，從而協助施工現場做出更迅速、更明智的決策。
只不過，僅靠自動化並不能創造更安全的施工現場，只要人類與機器繼續共享同一個工作空間，營建產業就需要對環境中正在發生的情況，建立起即時性的共同認知，而這正是視覺 AI 系統的主要角色。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：The Robot Report、viAct，首圖來源：Pixabay
（責任編輯：鄒家彥）