香港大學建築學院研究團隊成功研發一套創新的人工智能（AI）建築檢測系統「eCheckGo」，旨在應對樓宇老化帶來的安全評估挑戰，並實現快速、大規模的樓宇巡查。
打破傳統檢測限制
隨著樓齡達50年或以上的私人樓宇數量預計將由2020年底的約8,700幢，增至2030年的近14,000幢，傳統以人手進行的樓宇巡查既耗時又成本高昂，難以滿足龐大的維修保養需求。由陳俊傑教授與呂偉生教授帶領的團隊研發的eCheckGo系統，透過其自主研發的「缺陷檢測大模型」(LdM)驅動，能於數秒內分析數十張影像，檢測速度較現有其他自動化方案至少快100倍，成本效益亦提升達8倍。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
直觀互動3D模型呈現缺陷
該系統設計簡便，用户可透過手機應用程式拍攝建築影像或直接使用Google街景圖。AI系統會自動偵測裂縫、混凝土剝落等缺陷，並將分析結果整合至生成的3D雲端數據點。用户可透過互動式3D模型放大或縮小畫面，清楚檢視缺陷的實際形狀、尺寸及位置，從而協助作出更及時的維修決策。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
經實證的大規模應用效能
為驗證系統能力，團隊曾利用九龍區9,172幢建築物的Google街景圖像進行全區測試。系統在短短四小時內，便生成了一份彩色編碼標示的樓宇缺陷評分地圖（評分等級為0健康至10危險），相關結果其後已由專業建築測量師實地核實。此項突破性技術更於第51屆日內瓦國際發明展中榮獲「評判特別嘉許金獎」。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
轉化科研成果惠及社區
陳俊傑教授強調，及早偵測對樓宇安全至關重要，而eCheckGo的優勢在於能以直觀方式呈現建築物整體狀況，突破傳統方法的限制。目前，政府部門及業界團體正就系統在社區層面的應用展開積極討論。研究團隊亦正擴展系統功能，包括新增偵測漏水及滲水問題，以及自動生成符合專業格式的文字報告，致力將尖端科研轉化為應對城市老化問題的可行方案。
