AI工地革命還是壓榨新工具？從前線安全到效率的危險臨界點

AI正迅速滲入建設、公共工程與基礎設施現場，從FYLD、Bentley Systems到Ultimo都主打減少紙本流程與事故。但學者警告，若只拿省下的時間換更多工作量，而非更安全的環境，這場「AI安全革命」恐演變為前線勞工的新壓力來源。

在科技股圍繞人工智慧(AI)大起大落的同時，一場更安靜卻更貼近現實的變革，正在工地與基礎設施現場上演。從倫敦到歐陸倉儲、再到道路與鐵路維護，AI工具開始接管許多原本依賴紙筆、巡檢與臨場直覺的工作，號稱能同時降低事故與提升效率。然而，這場「AI進場」是否真能讓第一線勞工更安全、更輕鬆，仍存在不小爭議。

故事起點來自FYLD這家公司。四年前，Ontario Teachers' Pension Plan（安大略教師退休金計畫）指派Shelley Copsey思考如何用科技改善其龐大基礎設施資產的營運。她發現，多數數位化方案都集中在後勤與財務系統，真正每天在現場拉電纜、挖路、維修管線的前線人員，被忽略了。如今，她成為倫敦總部AI軟體公司FYLD的執行長，專注把AI帶到工地與公共工程作業現場。

FYLD的系統鎖定的是工地最棘手的日常：許可證、氣候、作業風險與大量文書。過去，現場人員經常到了工地才發現缺少相關作業許可或關鍵資訊，造成延誤與風險。FYLD利用AI預測某個工程所需的各項許可，提前提醒與準備，並根據天氣預報調整重型吊掛或高風險作業時間，例如避開強風天執行高空吊掛。

在作業記錄方面，FYLD要求現場人員以短影片與照片描述當日工作內容與安全疑慮，再由AI分析潛在風險並提供預警。Copsey指出，工人過去在工地上，約有20%至25%的時間花在行政填寫與報告撰寫，如今系統能以影像與簡短敘述自動生成報告草稿，將原本需要半小時的文書任務壓縮到兩三分鐘，讓現場把更多時間留給實際操作與安全確認。

這類工具的企業採用速度正加快。英國基礎設施服務商Amey今年宣布，將把FYLD導入約2,500名現場人員，目標在提升安全管理與讓監督者能即時掌握第一線狀況。Copsey表示，FYLD的案例研究顯示，導入後事故與傷害可望減少高達48%，這樣的數字讓基礎建設業者對AI安全輔助充滿興趣。

不只FYLD，更多軟體公司正以AI重新定義「巡檢」這件事。美國軟體公司Bentley Systems的道路維護平台Blyncsy，透過一般駕駛在路上拍攝的影像，利用AI自動辨識損壞護欄、蔓延過頭的植栽與路面雜物。Bentley高層Nathan Marsh指出，AI分析既有影像資源，能在短時間內達成比傳統人工巡檢更全面的資產覆蓋率，大幅減少需要派人到現場逐段檢查的頻率。

來自荷蘭的維護軟體Ultimo則鎖定另一個盲點：被忽略或未通報的安全事件。其系統會掃描工作指令與班次紀錄，尋找可能代表事故的描述，再自動草擬報告交由人員審查。Ultimo執行長Steven Elsham舉例，一扇倉庫門若出現明顯撞擊痕跡，很可能曾被堆高機撞擊，但若現場沒人通報，風險就被埋在日常作業中。AI工具在此扮演的是「補漏」角色，並非取代人工通報，而是抓出那些被忽略的線索。

然而，學界對這波AI安全熱潮仍抱持審慎態度。Northumbria University（諾森比亞大學）助理教授Waleed Umer指出，目前許多研究著墨於AI能「偵測」多少危險，卻較少真正去驗證這些技術是否有效「防止」傷害。工地環境快速變動，鏡頭不可能涵蓋所有角落，加上誤報過多時，現場人員可能開始忽略警示，甚至對系統產生麻痺。

Umer強調，AI應被視為「多一雙眼睛」，而非監督的替代品，更要清楚說明系統「看不到什麼」。他也提醒，AI產生的大量資訊若超過主管可合理消化的範圍，很可能讓建議在未充分審查之下被例行核准，反而埋下新的管理風險。

Glasgow Caledonian University（格拉斯哥喀里多尼亞大學）建設管理教授Billy Hare則從數據面提出另一個疑問。英國官方機構Health and Safety Executive（HSE）的資料顯示，2025/26年度英國建設業工相關死亡人數降至25人，低於前一年度的35人，也低於過去五年平均的37人，創下歷史新低。但Hare指出，這個數字可能與景氣放緩、工程量減少有關，難以直接證明是科技介入帶來的安全改善。

來自Ultimo的Elsham則點出企業策略上的關鍵：省下來的時間到底用在哪裡？他直言，若企業只把AI節省的工時轉化為「每人更多工單」，現場勞工很快就會看穿這套邏輯，並且有理由感到不滿。對他而言，AI的真正價值在於讓安全團隊能用相同人力覆蓋更多風險，同時改善一次修復率與降低非預期故障，而不是只要更高產出。

Elsham主張，企業的績效指標必須回到現場真正在乎的事情上，包括安全表現、首修成功率與減少突發停工，而非單純的工單數或產量。只有讓做最辛苦工作的第一線人員優先感受到AI帶來的改善，這場科技導入才算成功。他強調：「一個真正運作良好的企業，應該先讓最辛苦的人受惠。」

綜合來看，AI正加速滲透建設、公共工程與基礎設施維護領域，從減少文書、強化許可管理到遠端巡檢與事故偵測，都提供了看似誘人的效率與安全承諾。但在缺乏長期事故數據與明確因果證據下，業界與學界仍需小心區分「看起來比較安全」與「真的更安全」。

未來，隨著更多案例與統計逐步累積，AI在工地安全上的實際成效，將面臨更嚴格的檢驗。對企業而言，真正的考題不是能否多做幾件工作，而是能否在維持或提升生產力的同時，讓現場人員在更可控、更透明的環境中工作。AI究竟會成為前線勞工的保護網，還是新一輪壓力來源，現在仍是未定之天。

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