隨著台灣營造業面臨市場結構轉型，傳統住宅開發趨於穩定，而大規模的公共工程、智慧醫療與高科技廠房需求則顯著增長。面對缺工壓力與建築成本上漲的嚴峻挑戰，產業亟需從「經驗管理」轉向「科學管理」。本次討論會聚焦於透過數位轉型與AI技術，提升跨區域的大型工程整合能力。

從制度化到數位化：精準對接工程生命週期

討論會指出，AI的成功導入必須建立在完善的組織結構上。透過將工程生命週期細分為前端（規劃開發）與後端（執行維護），企業能建立一套如精密齒輪般的協作系統。

• 前端階段：聚焦於工法評估與數據定義，為工程奠定精準的基準。
• 後端階段：強化現場施工管理、採購發包與安全管控，確保前端規劃能獲得精準落實。這種前後端職能的橫向聯繫，確保了資訊在轉場時無縫對接。

AI導入的三階段路徑：打造預測型決策平台

AI運用的價值在於強化管理效能，而非單純取代人力。討論會中提出了AI導入的循序漸進轉型路徑：

1. 知識庫數位化：整合標準作業程序（SOP）與工程經驗，形成企業智慧大腦的基礎。
2. 數據洞察力：透過跨部門的高品質數據分析，精準找出生產力瓶頸與成本風險。
3. 預測型AI平台：最終目標是讓AI提前預測施工延誤或採購風險，實現從「事後反應」到「事前預警」的決策轉型。

亮點技術應用：智慧現場與自動化管理

在具體的營建技術結合上，現場已落地多項智慧化應用：

• 智慧影像監控系統：結合多模態大型語言模型(MultimodalLLM)與電腦視覺技術，可主動辨識人員入侵或危險行為，顯著提升工安管理效能。
• 大型移動車體辨識：利用YOLO模型與文字辨識技術(PaddleOCR)，即時記錄進出工地的車輛資訊，並自動同步至雲端管理系統，達成物流紀錄的自動化。

結論：系統化的競爭優勢 真正的AI轉型是從策略、組織、流程與數據的全面整合開始。當專業管理能力不再僅依賴個人直覺，而是轉移至標準化、數位化的系統平台時，企業才能在大規模工程中展現穩定的管理韌性，引領營造業邁向數據驅動的新里程。