2026建築數位雙生聯盟系列報導 北科大以AI算力驅動建築數位轉型
台灣面對淨零轉型、AI人工智慧及缺工缺料等多重挑戰，建築產業正式進入數位化與低碳化同步推進的新階段，國立台北科技大學建築系副教授陳振誠，長期投入建築韌性設計、建築數位設計、智慧物聯網環境控制、環境調適及綠建材等，擔任創適建築技術整合研究室主持相關研究。
國立台北科技大學建築系副教授陳振誠（圖片來源：北科大）
陳振誠表示，此次加入「建築數位雙生聯盟」，思考台灣建築產業正處於「淨零建築產業轉型」及「智慧算力數位轉型」雙軸並進的關鍵時刻，透過數位雙生（Digital Twin）整合BIM、AIoT、物理數據以及AI算力，重新串聯建築設計、生產、施工及營運管理，讓建築產業從傳統分工走向精準同步的協作模式。
雙軸轉型關鍵 數位雙生串聯
台灣建築產業目前同時面臨人口高齡少子化、土地成本高昂、大量既有建築老舊，加上法令與技術快速變動等問題，AI人工智慧與算力相關產業正在台灣發展迅速，反而成為建築產業轉型的重要契機。陳振誠認為，加入建築數位雙生聯盟，不是單純的技術交流，而是希望從學術策略進而走向產學合作，思考如何將AI算力導入建築產業，回應節能、低碳、智慧化與產業缺工等現實課題。
陳振誠分享，過去產學合作一般聚焦於人才培育，進入AI算力時代的人才培育也必須加速，例如過去依據產業需求培養專業人才，恐怕已經緩不濟急，未來不該只侷限於正規學制，而是延伸至不同工作階段，運用產學共育即時培訓轉型所需人才。
數位雙生實證場域（圖片來源：內政部建築研究所 材料實驗中心及財團法人台灣建築中心）
從BIM到AIoT 建築數位雙生從模型走向實證
談到數位雙生實務應用，陳振誠認為，目前核心方向，在於響應政府淨零建築及AI人工智慧算力轉型政策，透過跨領域合作，把AI應用於建築深度節能與低碳排放的轉型。尤其，BIM共同協作數位模型成為重要基礎，結合AIoT、物理數據建模還有物理引擎模擬，把真實建築環境與虛擬模型串聯，進而導入不同AI算力模型進行分析與演算。
運用數位雙生架構，除了「把建築搬到電腦裡」，也讓虛擬模型能夠持續接收真實數據，依照不同氣候條件及使用情境進行即時判斷，後續分析結果反饋至實體環境。實際應用包括人員溫熱舒適度、空調能耗、屋頂被動材料斷熱，以及建築節能管理等。未來結合MR混合實境，能讓決策者及使用者掌握直觀資訊，進而實現預測性維護、節省管理及淨零碳排目標。
數位雙生之BIM 模型（圖片來源：內政部建築研究所 材料實驗中心及財團法人台灣建築中心）
AI算力強化智慧營造 建築產業的「人機協作」時代
陳振誠認為，展望未來五至十年，AI算力將會成為推動建築產業快速變革的重要指標，數位雙生技術若能愈快普及，將不再是少數大型企業的專業工具，而有機會逐步共享至建築生產鏈中的不同公司與單位。尤其，AI代理人（AI Agent）與生成式AI發展，導致設計、工程、生產與施工之間的數位串聯精準。從建築設計開始，延伸到預鑄、預製、模組化單元以及營建機器人，都有助於形成更完整的智慧營造體系。
對於台灣而言，這類轉型也將直接回應長期存在的缺工問題，利用數位雙生打造可預測、可模擬、可管理的建築環境，結合自動化與機器人技術，降低部分高度依賴人工的製作流程，同時強化施工精準度與管理效率。另外，數位化與永續等發展產生連結。不論從工法、建築材料到施工管理，透過數位模型提前模擬與分析，不僅有助於減少建材浪費，也能降低蘊含碳，帶動整體循環經濟。
數位雙生之BIM 模型2（圖片來源：內政部建築研究所 材料實驗中心及財團法人台灣建築中心）
產學共育人才 數位雙生落地的最後一塊拼圖
陳振誠的觀察，「人才」在技術之外將決定數位雙生能否真正落地，面對AI與時俱進，建築教育不能等待學生完成傳統學制後進入產業，而應建立彈性的產學共育模式，使得不同職涯階段的人員都能持續學習新工具及新技術。因此，建築數位雙生聯盟除了扮演技術整合平台角色，也可成為連結學術、產業及實務人才的重要媒介。藉由跨領域合作，將建築專業與AI、BIM、AIoT、數據分析以及智慧營造整合，打造從教育、研究到產業應用的完整生態。
數位雙生物理模型預測模擬與雙生資訊串連（圖片來源：內政部建築研究所 材料實驗中心及財團法人台灣建築中心）
未來建築產業將更加走向「核心目標管理、多工平行同步完成」的分工整合，數位雙生正是支撐這項轉型的重要技術架構。尤其，從淨零建築到智慧營造，從BIM到AIoT整合，再從數位模型延伸至AI算力及混合實境，數位雙生已經改變建築產業理解、管理與生產建築模式。陳振誠認為，加入建築數位雙生聯盟，不是回應當前產業轉型，也是希望透過產學合作，把學術研究、技術應用以及人才培育真正串聯起來，要讓AI算力成為推動台灣建築產業下一階段轉型的重要引擎。
數位雙生物理模型預測模擬與雙生資訊串連（圖片來源：內政部建築研究所 材料實驗中心及財團法人台灣建築中心）