THEi学生研AI检测系统 自动辨识楼宇缺陷省时高效
发布时间：07:00 2026-10-07 HKT
本港旧楼数量持续增加，面对专业检测人员供不应求的问题，加上传统依靠敲墙、肉眼观察的检测模式，费时之余，亦有安全风险。香港高等教育科技学院（THEi）土木工程课程学生研发人工智能（AI）检测系统，结合机械狗、手机应用程式及云端平台，自动辨识楼宇缺陷、计算破损尺寸及生成检测报告，项目在「高科院—狮子会企业创科比赛」获冠军。团队期望平台日后可成为楼宇检测的业界标准，并成立初创企业，把技术拓展至海外市场。
截至去年底，全港楼龄30年或以上、纳入强制验楼计划的楼宇数量超过2万幢，其中约9000幢楼宇已接获政府强制验楼通知，当中约7成楼宇楼龄更达50年或以上，检测维修需求庞大。THEi土木工程课程四年级学生周涤舜与团队成员，在毕业论文的基础研发「楼宇缺陷AI检测数据管理平台」，通过机械载具搭载的激光雷达，快速完成楼宇空间扫描与3D实景建模，初步标记潜在缺陷位置；检测人员搭载空间技术手机及专业检测仪，针对标记区域进行近距离细节拍摄与数据采集；最后由云端AI视觉模型，自动识别楼宇裂缝、石屎剥落、钢筋外露、墙体渗漏等常见问题，并精准检测出亚毫米级的微细裂缝，计算破损体积。
叠加对比楼宇健康状况
新技术大幅提升楼宇检测的精准度与效率，周涤舜直言，传统楼宇检测的数据较为零散，「相隔一段时间就难以追溯」，平台可将每次检测的内容，转化为具精确空间座标和时间戳记的结构化数据，而楼宇的健康状况便可在3D模型中逐年叠加作对比，「哪条裂痕正在扩展、哪处石屎有剥落，都可以一目了然」。
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同系成员胡迎君期望通过云端平台，将全港旧楼的结构健康状况转为标准化、具空间座标并对接BIM-Ready的「4D数位健康档案」，推动「预防性智慧管养」，让业主立案法团了解楼宇状况。
申请专利 拟推广至海外
在效率与成本方面，周涤舜指，导入机械设备与AI技术协助后，检测人员的作业效率大幅提升，团队每月可承接的检测项目数量显著增加，粗略估计整体作业成本可节省约4成。反观传统人工检测模式，检测一幢楼宇需动用约5名工作人员，一天仅能完成4至5层楼的检查工作，人力成本高、项目进度慢。
指导团队的环境及工程学系系主任黄浩辉表示，AI、物联网科技在建筑行业普及，已是全球大趋势，「希望藉这个平台予业主或维修人员，作为维修的价钱参考」。周涤舜指，平台将于真实商业场景展开大规模测试，他早前与科学园的项目公司商讨合作，期望优化AI识别模型，改善机械人运作表现，令拍摄流程更稳定。
团队去年已成立初创公司，正为平台申请专利，周涤舜有意将技术推向市场，目标拓展日本、英国等海外地区。他提到日本不少年轻人会继承旧楼，「他们继承之后，责任是归他们」。团队计划把检测仪器作为产品销售，以便他们事先掌握楼宇实际状况，有关技术亦适用于历史建筑检测。
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记者 佘丹薇
