AI監控道路預報塌樹危險 空間感知技術 視察植被情況 (Kodifly 黃偉軒)

原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」

本周颱風泰利剛走，天文台預計下周又有熱帶氣旋襲港，將為各區帶來狂風暴雨；鐵路軌道附近樹木有倒塌危險，恐釀安全隱患。本地初創Kodifly結合LiDAR（光學雷達）技術及人工智能（AI）系統，實時監控植被情況。除針對潛在的塌樹問題，技術亦可監察道路及交通流量。今次請來Kodifly聯合創辦人黃偉軒介紹公司核心技術，談談真實應用案例。

主持：（周）周泳彤 《信報》科技記者

嘉賓：（黃）黃偉軒 Kodifly聯合創辦人

周：如何利用公司的自研技術解決本港交通運輸的難題？

黃：Kodifly核心技術為SpatialSense（空間感知），為一種結合LiDAR技術及AI的智能系統。LiDAR技術可呈現障礙物的距離、體積及精準位置，能在惡劣天氣及黑暗環境中穩定運行，這些都是一般監控設備無法做到。交通運輸挑戰之一是確保軌道，尤其是室外路段的運行安全和效率。

以本港鐵路段為例，極易出現植被過度生長，以至樹木侵入的情況。我們研發的傳感器及鏡頭安裝在車頭位置，設備跟隨列車運行，同時向附近相關區域掃描，以創建一幅三維（3D）地圖。

能運行於惡劣天氣黑夜

下一步，系統以機器學習演算法，分析所採集的數據，指出哪些區域有樹木侵入或潛在風險，再向操作人員示警及報告具體位置。回顧過去，無論檢查還是呈報，一切工序都由人工完成。至於操作人員本身亦未必看懂三維地圖。為此，我們提供對應短片，方便他們查看。

香港人多車多，尤其高峰時段，路面經常塞車，該技術可用於監控交通流量。以我們一個項目為例，透過自家的影片分析軟件，能實時監控加油站車龍，並懂得提醒現場員工，開放更多通道以疏散車流。

周：研發過程遇到什麼難題，最後如何解決？你認為公司有何優勢，能夠爭取公營機構的合作機會？

黃：主要困難之一是，我們要確保LiDAR系統能在不同環境條件下，仍保持準確及實時性能。只有不斷改進AI演算法及模型，直到合用為止。此外，我們也要因應操作人員的使用需求和習慣，為系統簡化。

作為初創，跟客戶接洽期間少不免被人拒絕。除了展示自家技術，合適應對方法亦很重要。舉例，我們會與一些熟悉目標客戶問題的夥伴合作，透過對方接洽客戶。實際上，機電工程署的創科網上平台中，就羅列各政府部門、公營機構及機電業界的服務願望，但如何說服對方採用，需要不少工夫。

此外，團隊除了3位香港成員，其他成員來自多個國家和地區，包括內地、塔吉克斯坦、孟加拉、印尼及巴基斯坦等，專業範疇涵蓋機械工程、計算機科學、計算機工程、土木工程和物流工程等。我認為多元文化的碰撞，以及不同的專業視角，可以帶來意想不到的創新力。

周：香港發展智慧城市，在交通運輸上面對什麼難題？公司有何發展方向？

黃：主要挑戰之一，是如何把創新科技與現有基建有效整合。本港現有的道路設施已非常成熟，貿然改動難度大；加裝一些設施，或使用可移動設備，或是一個解決方案。

公司技術的潛在應用，其價值遠超鐵路營運，亦適用於城市規劃、建設和環境管理等場景。例如利用LiDAR技術，為建築地盤實時監控，提高工地安全及效率。除了進一步開發及調整技術，以適應新應用場景外，我們亦想探索不同市場，例如台灣、加拿大等。以上地區設有輕鐵之餘，同樣面臨人手不足問題。跟港鐵合作過程中，我們意識到對方標準非常嚴格。希望能以此為案例，爭取其他客戶信任，得到更多合作機會。

註：以上嘉賓訪問均屬個人意見，與本報立場無關。

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