2025年台北跨年晚會舞台搭建過程中，發生了一起令人遺憾的重大工安意外。一名工人在搭建舞台時不慎從15公尺高處墜落，不幸身亡。事後，台北市勞動檢查處依法對承包商與下包商進行裁罰，並釐清事故責任。這場悲劇再次突顯了台灣施工安全管理中的漏洞與挑戰，也不禁讓人思考，在工地管理日益複雜的今日，AI 技術是否能成為降低事故風險、保護工人安全的重要工具？實務上面臨的挑戰又是什麼呢？

工地安全的現實挑戰

現行職業安全管理涵蓋五大面向：個人行動、穿戴裝備、使用工具、接觸材料與工作環境。每個環節都需要相應的安全措施與訓練。然而，這些訓練需要投入大量時間與成本，並且要求工人確實遵守規範。

但是，當前台灣現實的情況是，許多工地工人都屬於臨時工，非固定受僱於某個雇主，也缺乏完善的安全訓練制度。隨著近年來缺工問題日益嚴重，不少新手工人因經驗不足，無法辨識工地潛在風險，大幅提高意外發生的機率。即使台灣有嚴格的工程規範，但要落實仍需從基層訓練著手，這無疑增加了成本與管理難度。

逢甲大學建築專業學院助理教授王寅武指出，近來許多國際大廠如Google、微軟和Amazon在台灣建設資料中心時，除了遵循國際標準，甚至採用更高規範，並投入高成本以確保安全。他們採用符合國際標準的工具與護具，吸引優秀人才之餘，也有效降低意外風險。相較之下，一般民間工程或公共工程往往採取最低標招標制度，導致成本與標準難以提升，埋下安全隱患。

AI 技術如何提升工地安全？

但儘管企業已提供完整的安全手冊，進行嚴格的工程管理也不見得能完全杜絕問題。

因此，近年來，已有許多AI技術可應用於工地作業監控或安全設備檢查，例如透過 AI影像辨識技術能即時辨識作業人員是否正確佩戴護具，並自動發出警示音提醒現場監督人員。或是透過環境感測與預警系統防範工人不慎墜入坑洞或陌生人靠近昂貴建材，並依業者自主劃定警戒區，結合現場聲光警示與LINE等即時通知傳送，有效防止未經授權的人員進入警戒區域。

然而，AI技術並非萬能解方，導入過程中仍需克服多重挑戰。王寅武分析，主要有三大困難：一是系統可能不夠具體或沒有效果、二是使用者不願意配合、三則是系統效果有侷限性。例如在工地環境中，可能用影像識別檢查工人是否穿戴安全裝備，設備顯示正確，但實際上扣件已經磨損或鬆脫，這就會有風險。再者，許多工人並不習慣穿戴裝備，工作過程中就可能把裝備拿掉，這也是常見的問題。

推動產業轉型從資訊透明化開始

王寅武強調，營造業的轉型需要長時間推動。短期內，法規加強與社會輿論的壓力是促進改善的重要手段。如果消費者有更高的安全意識，並在買房時要求建商提供施工記錄或安全相關文件，將大幅提升產業透明度，推動市場正向發展。

目前，已有少數建商開始邀請買家參觀工地，甚至展示施工細節，讓消費者親身感受施工品質。然而，這需要極高的管理水準與安全保障，能做到的建商通常在安全管理上已相當成熟，敢於公開透明。

另一方面，安全管理必然與合理工期息息相關，但目前許多工程壓縮工期，導致檢查與改善時間不足，最終影響施工品質。王寅武提醒，消費者必須意識到選擇可靠建商的重要性，並積極要求更透明的施工資訊，這樣才能有效促進產業的良性發展。