AI賦能土木建築：從傳統工程到智慧營建的數位轉型實戰

黃兆龍 教授

臺灣科技大學名譽教授/UIUC管理碩士及材料博士/土木技師/專利技師/顧問

智慧營建頌

數位浪潮湧營建，智能工具展新顏。

圖靈遺志今朝續，深度學習破萬難。

七器協同施妙手，千樓萬宇築平安。

人機共舞創未來，土木工程譜新篇。

壹、前言：AI浪潮下的營建革命

當人工智慧（AI）的浪潮席捲全球各個產業時，土木建築工程領域正經歷著一場前所未有的數位轉型。根據英國皇家特許測量師學會（RICS）2025年建築業AI報告，全球建築業AI市場規模在2025年達到320億美元，預計在2025至2030年間將以24.7%的年複合增長率持續擴張。根據Autodesk 2025建築業AI調查，AI導入後平均工作效率提升達37%，而68%的建築公司計劃在未來兩年內增加AI投資。

在這個關鍵的轉型時刻，工程專業人員面臨著雙重挑戰：一方面需要快速掌握新興AI工具的使用技巧，另一方面也必須思考如何有效整合AI輔助系統。本文基於筆者在臺灣科技大學南部校友會所進行的「AI賦能土木建築：從傳統工程到智慧營建的數位轉型實戰」三小時深度課程內容，系統性地介紹AI在土木建築工程中的應用現況與未來展望。

貳、AI發展的時光之旅

要理解當前AI在土木建築領域的應用，我們必須先回顧AI技術的發展歷程。從1950年代艾倫·圖靈（Alan Turing）提出通用機器概念和「圖靈測試」，到1980-1990年代基於規則的專家系統（筆者在1990年指導的博士論文「專家系統在混凝土病變診斷雛形系統之研究」正是這個時期的嘗試），再到2010-2015年深度學習的突破，2018-2022年大型語言模型的崛起，直至2023-2025年多模態與AI Agent時代的來臨，每個階段都為今日的應用奠定了重要基礎。

參、七大AI神器：土木建築工程的數位工具箱

在當前的AI應用生態中，有七個主要工具特別適合土木建築工程領域的應用。

一、ChatGPT：文本智能大師

由OpenAI執行長Sam Altman領導開發，強大的語言理解能力能夠處理技術規範解讀、工程計算輔助、計畫文檔生成和技術問題解答。例如，工程師可以詢問《建築設計防火規範》GB50016-2014中特定條款的具體要求，ChatGPT能夠以表格形式列出適用範圍、關鍵參數限值和實際應用案例。

二、Monica：多模態整合專家

由北京蝴蝶效應科技創辦人肖弘（Red）開發，具有強大的視覺理解能力，能夠分析工程圖紙、診斷現場問題、解讀數據可視化和分析地理信息，特別適合需要處理大量視覺資料的工程計畫。

三、DeepSeek：深度推理專家

由杭州深度求索創辦人梁文鋒開發，以卓越的數學與推理能力著稱，特別適合處理結構分析與優化、環境載荷模擬、工程參數優化和代碼除錯等複雜計算問題。

四、NotebookLM：智慧知識管理核心

由Google Labs團隊開發，能夠導入和管理多種格式的文檔，在規範與標準研究、計畫知識庫建設、工程案例學習和技術報告生成等方面具有獨特優勢。

五、Manus：AI Agent自動化專家

同樣由肖弘開發，專注於AI Agent自動化，能夠獨立完成自動報告生成、規範合規性檢查、數據分析與可視化和計畫管理自動化等複雜任務。

六、Nano Banana：3D視覺創造專家

由Google Labs團隊開發，基於Gemini多模態模型技術，能夠通過文本描述或2D圖像生成高質量的3D模型，適合建築概念模型生成、施工場地模擬和室內設計可視化。

七、Skywork：開源大模型先驅

由昆侖萬維集團開發，完全開源，支持本地部署和自定義訓練，特別適合對數據安全有高要求的工程計畫，可用於專業術語翻譯、本地化工程助手和定制化訓練。

肆、AI破解營建業雙重困境

當前營建產業面臨技術工人短缺和材料成本上漲與浪費兩大挑戰。AI技術正為這些困境提供創新的解決方案。

一、AI驅動的施工機器人

逢甲大學開發的泥作施工機器人，整合了三維掃描、空間定位、BIM技術與機器學習，能夠在現場進行自主泥作施工。ROSO實驗室開發的「噴塗機器人」特別適用於室內噴漆等作業，改善了工人的工作環境。國內在鋼筋工程方面已發展出機械化、系統化、模組化施工技術。NVIDIA執行長黃仁勳指出，AI時代最缺的是「會使用AI工具的技術工人」，這類人才的年薪可能突破300萬元。

二、AI精準材料管理

AI透過圖像識別技術可以自動解析建築圖紙，與BIM系統集成後，能夠精準生成材料清單。根據全球建築研究所的數據，AI生成式設計工具可以減少高達50%的建材使用量。日本西松建設與FORUM8合作，研發出能夠自動計算所需新鮮混凝土量的APP，不僅縮減了工地混凝土浪費，還有助於減少CO₂排放。

三、AIoT整合：未來現地生產

為了進一步解決人力和材料問題，產業正在探索AIoT結合可移動裝配式組裝生產技術與設備的新模式。智慧工地管理系統整合物聯網、人工智能等技術，對現場人員、材料、機械進行全面動態管理。在南科的實際案例中，僅透過設計端的優化，就能節省約6%的能源使用。

伍、七大AI工具協同作戰策略

在實際工程計畫中，建立有效的工具協同策略至關重要。概念構思階段使用ChatGPT收集靈感，結合NotebookLM探索解決方案；資料收集階段運用Monica分析圖像，NotebookLM整理文檔，Skywork處理多語言資料；技術分析階段由DeepSeek進行工程計算，Manus自動化數據處理；設計開發階段則由Nano Banana創建3D模型，Monica分析設計圖紙。在這個協同過程中，工程師始終處於核心位置，AI工具僅作為輔助。

陸、提示詞工程：與AI有效溝通的藝術

要充分發揮AI工具的潛力，掌握提示詞工程至關重要。核心技巧包括：明確目標與角色設定、分步驟引導思考、提供背景與上下文、參數與約束條件、迭代優化與反饋，以及多模型交叉驗證。對於DeepSeek這類推理模型，可以使用「真實場景+具體需求」的公式，提供詳細的情境描述和具體的期望結果。

柒、黃仁勳的AI願景：從AI到AGI與ASI

NVIDIA執行長黃仁勳對AI、通用人工智慧（AGI）和超級人工智慧（ASI）的看法，為我們描繪了未來圖景。他在2025年的演講中預測，AGI將在未來5年內實現。AGI是指具有人類水平智能的AI系統，能夠理解、學習和應用知識於任何智力任務。對於土木建築工程而言，AGI的實現意味著AI將能夠像人類工程師一樣進行全面的工程判斷和創新設計。

黃仁勳特別強調了「物理AI」（Physical AI）的重要性。物理AI是指能夠理解和操作物理世界的AI系統，在土木建築領域將體現為智能施工機器人、自動化檢測設備和智能建築管理系統。他還提出了「AI工廠」的概念，這是一種將AI技術深度整合到生產流程中的新型製造模式，將徹底改變傳統的建築施工方式。

捌、AI倫理與風險考量

在擁抱AI技術的同時，我們也必須正視其帶來的倫理和風險挑戰。主要的風險領域包括專業責任與問責、數據隱私與安全、技術可靠性與局限性、公平性與偏見，以及技能退化與依賴。工程師在使用AI輔助工具時，仍需承擔最終的專業責任和決策問責。必須建立明確的AI輔助決策流程，確保人類專業人員的審核和批准，並將AI視為輔助工具，而非替代專業知識和判斷。

玖、未來工作模式與展望

AI技術的發展正在重塑土木建築工程的工作模式和產業結構。未來的工作模式將從「人類主導」轉變為「人機協作」，形成更高效的工作流程。工程專業人員需要持續學習和技能轉型，以適應AI驅動的工作環境。核心工程知識仍是基礎，但需要增加數據素養和AI應用能力。AI將重塑土木建築行業的結構和商業模式，小型工程公司通過AI工具獲得與大公司競爭的能力，專業服務轉向高附加值諮詢，新興職位出現：AI工程顧問、數字孿生專家、智能建築系統集成師。

拾、結語：擁抱AI，創造未來

AI賦能土木建築工程的時代已經到來。從ChatGPT的文本智能到Nano Banana的3D視覺創造，從DeepSeek的深度推理到Manus的自動化執行，這七大AI工具為工程師提供了前所未有的能力和效率。更重要的是，AI技術正在為營建業最迫切的兩大問題——人力短缺和材料浪費——提供創新的解決方案。

然而，我們必須清楚認識到，AI是工具而非替代品。工程師的專業判斷、創造性思維和倫理責任仍然是工程實踐的核心。AI的價值在於輔助和增強人類能力，而非取代人類角色。正如黃仁勳所言，「AI不會取代工程師，但懂得使用AI的工程師將取代不懂使用AI的工程師」。因此，持續學習、積極實踐、勇於創新，是每一位土木建築工程師在這個AI時代的必修課。

參考文獻

1. Optimism high for AI in construction but skills shortages and integration challenges adoption https://www.lexisnexis.co.uk/legal/news/rics-publishes-ai-in-construction -2025-report.

2. Autodesk AI (2025). 人工智慧. Autodesk Inc. https://www.autodesk.com/

tw/solutions/autodesk-ai

3. 湛淵源(黃兆龍指導) (1990). 專家系統在混凝土病變診斷雛形系統之研究. 國立台灣工業技術學院營建工技術研究所碩士論文.

4. OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.

5. 黃仁勳 (2025). AI的未來：主題演講. https://www.youtube.com/watch?v=y- FpuSz3n54

6. 逢甲大學 (2025). AI施工機器人走進工地-逢甲大學以智慧營建榮獲《遠見》USR產業共創楷模獎.

7. Oracle (2025). AI在營建業的應用：優勢和機遇. Oracle Corporation.

8. 日本西松建設 (2022). 資源再優化：利用AI縮減工地混凝土浪費，還有助減少CO₂排放. 西松建設技術報告.