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智慧工地—地下水道及密閉空間

博客文章

智慧工地—地下水道及密閉空間
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智慧工地—地下水道及密閉空間

2024年03月18日 18:27 最後更新:18:30

根據勞工處的統計數據,本港在2023年有23人在工業意外中喪生,其中19人是建造業工人。雖自在去年4月底,《職業安全及健康條例》的罰則已提高至最高可判監兩年並罰款1,000萬元,但不幸地幾乎每個月都仍然有發生致命的工業意外事件。

誠然,建築業界已經積極推動工地的安全意識,並且利用科技推行智慧工地,即「4S管理」(Smart Site Safety System),然而,工地的結構往往十分復雜,涉及高架、地下挖掘、地下水道和密閉空間等工程,而不平坦的地表更散佈着各種建築材料。在這樣的環境中要安裝人工智能科技,並貼合不同工程的需求進行系統設置,這是一項相當困難的任務。

筆者也曾處理有關建築安全的項目,透過物聯網(IoT)人工智能(AI)及大數據分析來改進工地的安全性及效率。大家對於智能手錶、頭盔、標籤、鎖、空氣質量檢測儀、警報器等硬件,皆耳熟能詳,挑戰是要把這些智能硬件串連,透過中央管理平台控制,以有效地做到數碼化追蹤、數碼化工作許可、危險區域進出管制、智能監控設備等。

剛巧早前接洽一個地下水道工程項目,以此為案例分享。地下水道的建設是城市發展不可或缺的一部分,而當中的密閉空間,例如水泵房和地下室等,也是工地必須進行施工的地點。當工人深入地底或在密閉空間工作時,他們容易面臨缺氧或吸入有毒氣體的危險。此外,其環境的複雜性也增加了意外發生的可能,救援人員需要花費大量時間才能找到受困工人的位置,從而影響了救援速度。

要在這類項目實現「4S管理」,必須考慮到地下水道和密閉空間的特殊情況,以及科技設備的便攜性。維護電源是一大痛點,用上了智能標籤(Smart Tag)方案,一年都無需充電,也可無縫運作,配合即插即用(Plug-n-Play)設定模式的裝置,以及可移動電源的空氣傳感器和藍牙感應器等裝置。當工人配戴智能手錶或智能頭盔時,所有硬件設備與智能中央管理系統相結合,可監察施工區域工人人數,工人們的身體狀況等。當工人需要進入危險區域施工時,只需在應用程式提交申請,系統將即時處理;如果申請獲准,應用程式的二維碼將會更新。工人在施工期間穿戴相關的配備裝置,智能設備將持續監測工人的健康指數,一旦發現問題(如工人的心率不正、缺氧、處於昏迷狀態,或檢測到空氣質素出現異樣),不用工人發出求救,系統已可即時透過簡訊或手機App通知有關人員,同時傳送工人實時位置,以便進行及時救援。

與一般商業應用不同,要實現智能工地,當中所涉及的技術設備、實地情況、裝置配套等,可謂千變萬化,沒有標準方案。最近我參與的幾個工程項目,都以實現「4S管理」為目標,例如橋下空間的施工、工地機械移動及吊塔區域的安全管理等,不同項目都有不同的智能安全管理應用,下回再與大家分享。

作者簡介:

陳智銓(Arthur),思路富邦集團(SagaDigits)創辦人 暨集團成員 隨賞科技有限公司(Compathnion)行政總裁

思路富邦專注於大數據、導航、及智慧追蹤項目的技術方案,設計多種線上及線下的方法,以改進全球性企業的市場推廣、物流、保安、特管及用戶體驗等表現。團隊屢獲殊榮,以香港為發展基地,銳意開拓國內及其他海外國家市場。隨賞科技為客戶提供定位、導航、追蹤、客戶分析等服務,其室内定位技術已經在機場、大學校園、商場、醫院和體育場地試用。




創智銓薈—Arthur Chan

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

上文提及「大型語言模型」(LLM, Large Language Model)的新進化LLMgt,能夠透過結合空間數據及IoT,處理3D環境及在3D空間內發出指令以進行操作。然而要管理這種AI模型,仍需要專業科研人員發出像魔法咒語般的提示詞或程式碼,才能發動其能力。當一般用戶在企業組織將之實際應用時,未必可以用得稱心如意。

筆者早前探訪一位企業客戶,他是應用AI 語言模型的「常客」,已廣泛利用LLM協助企業工作,初用時覺得非常便捷,但日子久了卻發現AI所提交的答案未如理想,並非他確切所要的回覆。的確,現時市面上的商用AI軟件,未必完全能適切該機構的用途,而且AI的回應亦難以控制,回覆跟用戶所期望的答案多有落差。這亦讓我反思,如何讓企業使用者更好地管理、控制及運用LLM?雖然LLM已經很聰明,但要它確切理解用戶的需要再作出回應,當中似乎仍有一缺口。

早前業內人士發布了新一代基座大模型GLM-4,它能夠自主地根據使用者意圖,自動理解及規劃複雜指令。這正是我思考的方向,也是我們團隊正開發的All in One人工智能平台——AI LIFE。它可結合LLM,實時融匯IoT、PNT及大數據,駁通不同的API,進行快速分析,向有關使用單位提供即時的對應方案。

用戶可根據自己所想,有效地驅動它理解並執行複雜的指令。舉例問它:「睇下公司數據庫,A產品仲剩幾多貨?」回答這個問題的難度在於,模型要理解廣東話「睇下」、「仲剩幾多」的意思,同時問題中也沒有告之是哪個數據庫、要在哪兒搜尋。模型會懂得自動接駁公司數據系統進行搜索,根據該指令自行規劃檢索任務、自行選擇資訊來源、自行與資訊來源互動,再提交回應給你。

坦白說,現時的LLM模型的確很聰明,然而其聰明只在於模仿能力極高,它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案。我們團隊努力建構的All in One人工智能平台AI LIFE,是管理LLM模型的平台,旨在填補落差,先理解用戶的發問(Reasoning),繼而作出相應回覆(React)。看似簡單,但過程卻殊不簡單,特別是我們用的廣東話,字詞多義又多變化,上述例子中「睇下」已含觀看、檢視、查閱等意思,日常我們又會講成「睇睇」、「Check下」、「數下」等不同說法,要讓模型準確理解用戶的意思並非易事,故在開發時難度很高,我們正不斷努力!

作者簡介:

陳智銓(Arthur),思路富邦集團(SagaDigits)創辦人 暨集團成員 隨賞科技有限公司(Compathnion)行政總裁

思路富邦專注於大數據、導航、及智慧追蹤項目的技術方案,設計多種線上及線下的方法,以改進全球性企業的市場推廣、物流、保安、特管及用戶體驗等表現。團隊屢獲殊榮,以香港為發展基地,銳意開拓國內及其他海外國家市場。隨賞科技為客戶提供定位、導航、追蹤、客戶分析等服務,其室内定位技術已經在機場、大學校園、商場、醫院和體育場地試用。