日本經濟高速發展時定期修理建的橋樑和道路等社會基礎設施已經老化，迎來了全面更新時期。金澤大學融合研究領域的藤生慎副教授使用人工智慧（AI），開發出了基於圖像數據測量橋樑損壞程度的系統。在社會少子化和老齡化日趨嚴峻的情況下，記者就該系統對高效維持基礎設施有何幫助進行了採訪。
——本次開發的技術有何特點？
「AI可以通過紅外線攝像頭拍攝的圖像檢測出橋樑裂縫和鋼筋裸露等各種類型的傷害。例如，即使是砂漿浮起等乍看之下看不出傷害的部分，也可以通過内部形成的空腔比其他部分溫度更高的溫度差異來識別損壞的場所。」
「AI的研發始於2017年，契機為無人航空載具搭載紅外相機，成功拍攝到了橋樑的每一個角落。我們可以對橋樑進行3D 建模，標記出損壞部分，並以視覺化的方式展示整體情況。」
——能否應用於其他社會基礎設施？
「只要是由混凝土製成的就可以。也可以應用相同的原理來檢測公寓等建築物牆面上的瓷磚有無鬆動浮起。但是在海里或水下，混凝土被海藻或貝介類覆蓋看不見的情況下不能使用。」
「我們還在嘗試通過檢查下水道時獲得的内部圖像和其他數據來推斷水管的老化程度。例如，與居民區相比，排放大量油脂和清潔劑的餐館密集地區的下水道受損更加嚴重。如果能事先預測劣化地點，就能防止道路塌陷。」
——會對社會產生怎樣的影響？
「社會基礎設施的維護成本存在三個不足，即財源、人才和技術能力。以現有的檢查方式維護龐大的基礎設施幾乎是不可能的。據估算，若對下水道進行全面檢查，僅全部檢查一遍就需要70年。」
「橋樑也在不斷老化。被迫廢棄的橋樑有坍塌的危險，如果不得不繞道而行的話，還會影響交通便利。所以從效率的角度來看，使用AI是非常有效率的。」
——對未來有何種展望？
「將設計圖紙三維化的BIM（Building Information Modeling，建築資訊建模）使我們能夠詳細瞭解鋼筋的位置和管道的類型。再配合AI的話，不僅可以根據從混凝土表面獲得的資訊進行推測，還可以根據生鏽、漏水等内部的具體因素做出判斷。」
「隨著日本政府推進的全國3D城市數據建設項目‘PLATEAU’的實施，再引進BIM的話，將可以在元宇宙中進行檢測。在此基礎上結合圖像數據，就可以用AI進行構圖。雖然目前因為法律限制還無法實現，不去現場就可以進行檢查的日子指日可待。」
做好取捨的準備
日本國土交通省在2022年的《國土交通白皮書》中將社會基礎設施的老化情況描述為「嚴峻」。在約73萬座的公路橋中，2020年度已有30%的橋樑超過了50年的歷史。這個數字今後將繼續快速增長，預計2030年將達到55%，2040年達到75%。隧道和港灣設施也同樣，到2040年將有半數以上將超過50年。
隨著社會少子化和老齡化的加劇，有必要在中長期内持續評估社會需要的基礎設施。儘管在無法維護的情況下只能拆卸，由於缺乏財力和勞動力而削減必需的基礎設施，則可能會給該地區的生活與工作帶來不利影響。
日本國土交通省將繼續與民營企業和有識之士討論人工智慧（AI）等新技術能否提高效率和降低成本等問題。人們對AI寄予厚望。在大規模更新的時代到來之前，準備工作必不可少。
日文：前田悠太、《日經產業新聞》、2023/4/24
中文：JST客觀日本編輯部
