THEi學生研AI檢測系統 自動辨識樓宇缺陷省時高效 企業創科賽奪冠
發佈時間：07:00 2026-10-07 HKT
本港舊樓數量持續增加，面對專業檢測人員供不應求的問題，加上傳統依靠敲牆、肉眼觀察的檢測模式，費時之餘，亦有安全風險。香港高等教育科技學院（THEi）土木工程課程學生研發人工智能（AI）檢測系統，結合機械狗、手機應用程式及雲端平台，自動辨識樓宇缺陷、計算破損尺寸及生成檢測報告，項目在「高科院—獅子會企業創科比賽」獲冠軍。團隊期望平台日後可成為樓宇檢測的業界標準，並成立初創企業，把技術拓展至海外市場。
截至去年底，全港樓齡30年或以上、納入強制驗樓計劃的樓宇數量超過2萬幢，其中約9000幢樓宇已接獲政府強制驗樓通知，當中約7成樓宇樓齡更達50年或以上，檢測維修需求龐大。THEi土木工程課程四年級學生周滌舜與團隊成員，在畢業論文的基礎研發「樓宇缺陷AI檢測數據管理平台」，通過機械載具搭載的激光雷達，快速完成樓宇空間掃描與3D實景建模，初步標記潛在缺陷位置；檢測人員搭載空間技術手機及專業檢測儀，針對標記區域進行近距離細節拍攝與數據採集；最後由雲端AI視覺模型，自動識別樓宇裂縫、石屎剝落、鋼筋外露、牆體滲漏等常見問題，並精準檢測出亞毫米級的微細裂縫，計算破損體積。
疊加對比樓宇健康狀況
新技術大幅提升樓宇檢測的精準度與效率，周滌舜直言，傳統樓宇檢測的數據較為零散，「相隔一段時間就難以追溯」，平台可將每次檢測的內容，轉化為具精確空間座標和時間戳記的結構化數據，而樓宇的健康狀況便可在3D模型中逐年疊加作對比，「哪條裂痕正在擴展、哪處石屎有剝落，都可以一目了然」。
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同系成員胡迎君期望通過雲端平台，將全港舊樓的結構健康狀況轉為標準化、具空間座標並對接BIM-Ready的「4D數位健康檔案」，推動「預防性智慧管養」，讓業主立案法團了解樓宇狀況。
申請專利 擬推廣至海外
在效率與成本方面，周滌舜指，導入機械設備與AI技術協助後，檢測人員的作業效率大幅提升，團隊每月可承接的檢測項目數量顯著增加，粗略估計整體作業成本可節省約4成。反觀傳統人工檢測模式，檢測一幢樓宇需動用約5名工作人員，一天僅能完成4至5層樓的檢查工作，人力成本高、項目進度慢。
指導團隊的環境及工程學系系主任黃浩輝表示，AI、物聯網科技在建築行業普及，已是全球大趨勢，「希望藉這個平台予業主或維修人員，作為維修的價錢參考」。周滌舜指，平台將於真實商業場景展開大規模測試，他早前與科學園的項目公司商討合作，期望優化AI識別模型，改善機械人運作表現，令拍攝流程更穩定。
團隊去年已成立初創公司，正為平台申請專利，周滌舜有意將技術推向市場，目標拓展日本、英國等海外地區。他提到日本不少年輕人會繼承舊樓，「他們繼承之後，責任是歸他們」。團隊計劃把檢測儀器作為產品銷售，以便他們事先掌握樓宇實際狀況，有關技術亦適用於歷史建築檢測。
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記者 佘丹薇
