在傳統高空作業中，操作員必須依靠肉眼觀察與經驗判斷， 確保平台與臂架不會碰觸到牆面、管線或電纜。 然而，在複雜的施工現場或夜間作業中， 視線死角與光線不足常成為事故的主要原因之一。 隨著人工智慧（AI）與影像辨識技術快速發展， 如今高空車已能透過「AI視覺辨識系統」，自動偵測障礙物並主動避讓， 大幅降低碰撞風險，開啟了高空作業安全的新篇章。

一、AI視覺辨識技術是什麼？

AI視覺辨識（AI Vision Recognition）是一種讓機器能「看見」並「理解」環境的技術。 透過攝影鏡頭、深度感測器與AI演算法， 高空車能即時分析周圍畫面，辨識出障礙物、人員或其他機具的位置與距離， 再根據演算結果自動調整動作或發出警示。 不同於傳統感測器僅能量測距離， AI視覺辨識能**「理解物體類型」**—— 它能分辨是「牆面」還是「人」， 進而採取不同的應對策略，讓安全性大幅提升。

二、AI視覺系統的運作原理

AI視覺系統主要由三個部分組成： 1. 影像採集（Image Capture） 在高空車上安裝多組鏡頭與深度攝影機， 以 360° 或多角度方式持續拍攝作業環境。 2. 影像辨識與分類（Object Detection & Classification） AI模型會分析影像，並即時辨識出： 牆壁、鋼樑、管線等固定障礙物； 工人或其他移動物體； 平台周邊的危險區域或異常地形。 3. 動作決策（Action Response） 當AI判定距離過近或即將碰撞時， 系統會自動減速、停止或調整臂架角度。 部分高階機型甚至能進行「自動避障路徑規劃」。

三、AI視覺避障的主要優勢

1. 提升作業安全性 AI可在毫秒內辨識周邊環境， 即使在夜間或陰暗環境中，也能透過紅外線或低光攝影精準判斷， 有效防止平台或臂架與障礙物碰撞。 2. 降低操作壓力 操作員不必時刻盯著四周，只需專注於主要工作， AI系統會在發現危險時主動提醒或介入控制。 3. 減少設備損壞與維修成本 避免與鋼構、牆體或電纜碰撞， 能顯著延長臂架結構與油壓系統的壽命。 4. 提高施工效率 AI協助判斷安全距離，減少不必要的人工移動與試探， 讓作業流程更流暢，效率提升約15～20%。

四、實際應用場域

（1）都市建築施工現場 AI可在狹窄巷道、玻璃外牆或吊掛結構附近進行精準避障， 避免碰撞造成財損或人員受傷。 （2）橋樑與隧道維修 AI影像辨識可識別混凝土裂縫與鋼筋位置， 自動判斷可作業範圍，提升檢修精度。 （3）倉儲物流中心 在貨架密集的空間中，AI能即時分析平台位置與障礙距離， 協助操作員安全通行。 （4）電力與能源設施維護 AI辨識電纜與管線類型，防止誤觸高壓線路或設備。

五、AI視覺避障的挑戰與發展

1. 演算法需持續優化 環境光線、灰塵、雨霧都可能影響影像辨識準確度， 因此AI模型需透過大量資料訓練以提升穩定性。 2. 系統成本與整合問題 目前高階AI視覺模組仍屬高成本配置， 需結合車體控制系統與雲端資料平台共同運作。 3. 法規與安全驗證 AI自動避障牽涉控制介入權限， 需符合各國安全標準與工安法規，確保自動介入的合法性與可控性。

六、未來展望

AI視覺辨識將成為高空車安全防護的核心技術之一。 未來結合LIDAR雷射掃描、深度學習模型與5G即時傳輸， 高空車將能達到「全景感知」與「自主避障」的能力， 甚至能與其他機具共享環境地圖，協同運作。 這不僅能提升作業安全，更能讓高空車成為智慧工地生態系中的重要節點， 實現真正的「AI安全施工」與「零事故現場」。