ESG最前線／AI 巡檢影像 強化環境安全

生成式AI（Generative AI）技術正快速改變企業在巡檢作業中的影像辨識方式，特別是在環境安全衛生（EHS）與設備維護管理領域展現出極大潛力。透過先進的深度學習模型，AI可以自動分析巡檢影像，準確辨識出設備異常、作業環境風險與違規行爲，大幅減少人工巡檢的盲點與疏漏。

例如，當巡檢影像中出現管線滲漏、鏽蝕、電氣設備裸露或人員未配戴個人防護具等情況，AI可以即時標示並提出警示，協助現場人員迅速應對潛在風險。

生成式AI相較傳統比對式電腦視覺技術，在應對未知異常與變化環境時展現更高彈性。傳統模型往往依賴固定樣板辨識，當遇到未曾見過的缺陷類型時，容易出現誤判或漏判。但生成式AI可透過模擬多種異常場景，訓練出對異常狀況更具敏感度的模型，提升整體風險辨識能力。

生成式AI也可用於產製訓練資料，如自動生成不同設備故障的模擬照片，用於新人巡檢員的教育訓練，有助於縮短學習曲線並提升現場辨識效率。

從實務應用角度來看，生成式AI還能結合巡檢流程自動產製報告，將影像分析結果、異常標註與風險建議整合，減輕現場人員的文書工作負擔。

若結合邊緣運算與雲端平臺，資料可即時回傳分析，實現智慧巡檢、即時預警的數位管理模式。對於追求作業效率與安全品質並重的企業而言，這無疑是一項具備高度價值的技術投資。

然而，生成式AI在巡檢照片辨識上的導入也存在若干挑戰與風險。首先是資料隱私與資安問題，巡檢影像可能含有企業機密設施或員工身分資訊。因此企業應確保資料在擷取、傳輸與儲存過程中均符合資安與隱私保護標準。

其次，AI模型的誤判風險不容忽視，若因AI判讀錯誤導致風險漏報，可能引發職業災害與法律責任，建議企業應建立明確的人機協作流程，由人工複覈AI判斷結果，強化風險控管。

此外，模型訓練所依賴的影像資料若過於單一，將限制其普適性。爲避免演算法偏誤，企業應持續擴充多樣化、高品質的訓練資料，並進行模型效能追蹤與優化。另須留意的是，若AI系統被應用於合規檢查，例如進行危害辨識與風險評估，則必須符合《職業安全衛生法》相關規範，並確保其判讀邏輯經過充分驗證與文件化。

綜合而論，生成式AI在巡檢照片辨識方面具有提升效率、強化風險控管與優化訓練流程等多項優勢，唯有在導入過程中妥善處理資料隱私、模型準確性與法規合規性問題，方能真正發揮其價值。

對於企業而言，宜將此技術納入中長期智慧管理策略，並透過跨部門合作，打造一個既具科技力又合規的巡檢作業體系，實現更安全、更智慧的工作環境。