由被動應對到主動預防：用 AI＋IoT 安全數據打造工地「零意外」新模式

傳統工地安全管理，往往是意外發生後才檢討，靠工地巡查紀錄、紙本報告及事後重播影片去重組過程，既耗時又難以全面避免同類事故再次發生。 隨着安全智慧工地系統（4S）在香港的普及，愈來愈多工地透過 AI 相機、IoT 感測器及穿戴裝置，把日常安全數據長期收集起來，再配合 AI 分析，嘗試由「被動應對」走向「主動預防」。​

---

工地安全管理的四個演進階段

回顧香港近年工地安全管理的轉變，大致可分為四個階段：​

• 紙本與口頭指示階段
  早期工地主要依賴紙本安全守則、開工前 briefings 和巡查紀錄簿，很多近乎意外（near miss）只停留在口頭經驗分享，很難形成系統化數據。​
• CCTV＋人手回看階段
  工地開始大量安裝 CCTV，提高透明度及事後追查能力，但多數仍然依賴事故後回看錄影或抽樣檢查，對於即時預防幫助有限。​
• 4S 與 IoT 實時監察階段
  隨着 Smart Site Safety System 推行，AI 相機、環境感測器、人員定位及機械防撞系統開始整合到一個中央平台，能在發現危險行為或環境異常時即時發出警報。​
• AI 預測分析與數據驅動階段
  當工地持續累積足夠歷史數據後，AI 可從中找出高風險模式，協助管理層在排程、配置人手及設計臨時結構時提前作出風險評估，實現「預測性安全管理」。​

目前香港不少大型項目已踏入第三至第四階段，例如透過 AI 視像與 IoT 數據做風險熱點分析，甚至結合 BIM、工程進度及維修紀錄，為不同工序建立風險指標與預警機制。​

---

AI 如何把安全數據變成預警與決策

AI 在工地安全的價值，並不限於「自動捉錯」，更關鍵的是把分散在不同裝置的數據整合起來，找出人眼不易察覺的規律。​

常見的 AI 安全分析應用包括：

• 風險模式與熱點分析
  將 AI 相機、穿戴式裝置、人員定位與環境感測數據匯合，分析哪些時間、工序或區域最常出現違規、近乎意外或不安全行為，從而調整施工方法、工友輪班及安全培訓內容。​
• 預測性預警與主動介入
  透過歷史事故與 near miss 資料，AI 可建立風險模型，當現場數據呈現類似特徵組合（例如高溫、高疲勞指標、頻繁誤闖危險區）時，系統可以主動向安全主任發出預警，甚至自動推送提醒給相關工友或監工。​

在香港的實際案例中，有項目透過 AI 分析多個地盤的安全數據，成功找出高風險操作模式並提前修訂工序，顯著降低事故率及相關停工損失。 政府與行業機構亦指出，若 4S 能在全港超過 800 個工地全面採用並加強數據分析，對邁向「零意外」目標將有關鍵性作用。​

---

安全數據化時代，電訊夥伴的角色

要讓 AI 真正發揮預測與決策價值，前提是現場的每一個 IoT 裝置、AI 相機、穿戴式裝置及機械防撞系統，都能穩定地把數據傳送到中央平台，這正是電訊網絡與數據 SIM 的關鍵角色。​

在安全數據化架構中，電訊夥伴主要承擔三項工作：

• 提供穩定、可伸縮的 4G／5G 數據連線
  透過工地用 4G／5G 路由器、工業級 CPE 及企業數據卡，為 AI 相機、IoT Gateway 及流動終端提供穩定上網通道，即使在偏遠、臨時或多層工地亦能保持連線。​
• 支援多地盤、多裝置的集中管理
  透過多卡管理平台，承建商可掌握不同地盤的數據用量、連線狀態及成本分佈，並設定用量預警或備援機制，避免因單一連線故障或用量爆升而影響安全系統。​
• 與 4S／智慧工地平台及方案商協同
  電訊商與 AI／IoT 方案供應商、平台公司協作，確保數據傳輸符合安全與私隱要求，並可支援 VPN、專線或私有 5G 等進階連線模式，讓項目團隊更安心把安全數據交由平台分析處理。​

Global Call 在這個框架中，可專注扮演「連接層夥伴」：為工地上的 AI 相機、穿戴式裝置閘道器、機械防撞控制器及 4S 終端提供 4G／5G 數據 SIM 及專用網絡方案，讓承建商與科技夥伴可以集中精力設計與優化 AI 安全應用，而不必花太多時間處理連線細節。

---

FAQ：邁向主動預防安全管理的常見疑問

Q1：中小型承建商是否有能力導入 AI＋數據化安全管理？
A：不少本地 4S 方案已採用模組化設計，中小型承建商可先從少量 AI 相機、人員定位或機械防撞系統開始，配合雲端平台與工地數據卡建立基本「安全中樞」，日後再按項目規模逐步擴展。 建造業創新及科技基金亦為安全相關技術提供資助，有助減輕初期投資壓力。​

Q2：安全數據會否造成額外合規與私隱風險？
A：在設計安全數據化方案時，建議採用分層權限管理、資料加密與去識別化分析，以確保個人資料只用於必要的安全管理和法定要求範圍。 同時，可參考本地有關 AI 與數據管治的技術指引與行業準則，確保整體方案符合相關規範與客戶期待。​

Q3：如果沒有完整 4S 平台，只部署單一 AI／IoT 裝置是否有價值？
A：單一裝置（例如 AI 相機或穿戴式安全帽）仍能在局部場景提供即時安全效益，但只有當這些設備的數據被集中收集、存檔與分析，才有可能真正由「合規」進化到「預測」與「優化」。 因此建議在規劃任何單點技術時，同時預留與中央平台及數據連線整合的升級空間，逐步建立完整的安全智慧工地系統。