| 雲義科技攜手勞動部AI實證落地，獲總統盃黑客松「AI 應用公共服務創新獎」肯定 |
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| 最後更新時間：1月 | 8日 , 2026 |
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| 近年工地事故不絕於耳，又隨著工程規模持續放大、工地型態日趨多樣，加上工程與職安專業人力結構性不足，傳統管理方式在工地現場逐步承受越來越大的壓力。如何在不增加大量人力負擔的前提下，提升現場的安全可視化與即時反應能力，已成為公共工程治理必須面對的課題。 |
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由雲義科技攜手勞動部、法務部、交通部，以及中央大學、東海大學所組成的「真相只有一隊」，於2025 年總統盃黑客松中歷經公民提案投票、初審、場域實證、工作坊與決選等階段後，獲得「AI 應用公共服務創新獎」肯定，並於 12 月中旬進入總統府，向賴清德總統簡報實證成果，成為本屆少數完成實地驗證並獲獎的團隊之一。
雲義科技團隊從工地現場長期存在的管理現況出發。工程單位普遍面臨缺工問題導致專業人員不足以及職安人員難以全時巡檢，品質查驗高度仰賴抽查機制，進度資訊在承包單位、監造與工地之間亦常出現時間差。雲義科技團隊提案的核心思路，在於整合跨部會既有工程資料與工地即時影像，透過 AI 自動比對品質與進度資訊，同步辨識影像中的潛在風險事件，讓管理人員能更即時掌握現場狀態。
在功能設計上，雲義科技團隊將技術應用與制度流程緊密結合。具備三級品管實務經驗的專業講師，協助確認 AI 辨識結果如何對應契約執行與品質管理制度；勞動部職安體系提供職業安全衛生相關規範，作為影像事件判斷依據，學術研究單位則負責 AI 模型與系統架構整合。整體流程分別在法務部台中地檢署擴建統包工程，以及民航局高雄新航廈第一期工程完成實地驗證，顯示系統可在實際工地環境中穩定運作，並與既有管理流程銜接。
而最艱難的技術部分，則由雲義科技所提供的 Unipicket AI 安防影像辨識技術成為整體方案的關鍵核心。該系統可依工地需求設定多種辨識事件，包括安全帽與安全背心穿戴狀況、人車進出電子圍籬、火光與煙霧、揚塵異常，以及工地非法入侵行為，並可以透過整合現有監視器設備，降低工地案場導入門檻。當監視畫面出現異常情境時，系統會即時將事件畫面推送至工務所監看螢幕或相關人員手機，同步完成後台紀錄，形成即時通報與回溯查驗的管理輔助工具。
在系統架構設計上，Unipicket 採用邊緣運算的方式，影像辨識於現場端就已經完成，不需要再透過雲端或中控中心。此一架構符合工程管理對資安與隱私的要求，也讓系統能隨工程進度彈性調整監視器位置，甚至在工程結束後轉移至其他工地持續使用，使 AI 系統具備跨專案延續的實務彈性。
雲義科技過去曾以 AI 影像辨識應用參與總統盃黑客松消防場域提案並獲得卓越團隊獎，此次再次於公共工程場域獲得肯定，顯示其技術已具備跨領域應用的成熟度。雲義科技表示，Unipicket 工地 AI 影像辨識的宗旨，在於事故或職災發生前，就可以從畫面中發現異常行為或環境變化，然後即時提示現場人員，爭取寶貴的預防與應變時間，協助降低工安事件風險。同時，隨著工地停工休假期間工地常出現電纜或工具失竊及非法入侵事件，讓導入的實際價值也更加彰顯。即便透過管理人員長時間專注監看多路監視畫面，本身就存在能力的極限，而AI 影像辨識可在事件發生瞬間主動發出提醒，讓管理人員能即時介入處理。
目前，Unipicket AI 已具備超過十種以上事件辨識模型，由雲義科技自主研發，並於 2025 年取得影像學習訓練方法及其相關國家專利。透過客製化需求所開發出來辨識功能，可依不同場域需求調整模型設定，協助管理單位迅速掌握異常狀況，強化防災與風險管理能力，成為工地安全與工地管理架構中，協助達成安全與管理效率的重要技術工具。
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