當今天經濟發展，推動許多基建工程，可有想過建築物，其實也有如人類，有生、老、病、死的階段，生命周期跟人類一樣，有需要監察和護理。
隨著時間過去，再宏大的工程結構，都可能日久失修，或忽視其他隱患釀成意外。2108年8月14日，意大利熱那亞莫蘭迪大橋（Morandi bridge）崩塌事件，曝露城市原有不少危機，問題是大家不知幾時會出事。正值香港爆出大型工程施工不善的新聞，究竟我們如何作出有效的監察和維持，才可確保香港的安全？
辛子隽（Harris Sun）畢業於香港大學計算機科學學系，2017年與學生校友組成團隊參加創業比賽，勝出項目是針對基建與鐵路的人工智能安全檢測軟件，當時他接受傳媒訪問時表示，有鑒於香港港曾發生過建築物倒塌以及裂軌事件，問題就在於檢測時的人為疏忽，可應用最新科技藉以提高檢測效率水平，同時減低成本。
辛子隽是人工智能安全檢測數據分析公司維視拍（RaSpect）聯合創辦人兼CEO，他談到，預防意大利塌橋這類意外事件，應用人工智能科技，全力打造一座高水平的智慧城市，將是一個正確答案。
莫蘭迪大橋發生之後，外電新聞引述熱那亞一位學者：「莫蘭迪這種大橋，倒塌前可以不帶任何先兆，如此龐大的橋樑結構，難以掌握它的所有資訊。」
辛子隽表示，傳統建築物安全檢測的確很複雜，而且花很大資源。舉個例，一個天然氣庫，體積就異常龐大，審視從外到內的結構問題，哪處有裂痕、剝落等細節，便有需要搭起大型棚架，派工程師入內拍照，依據逾千張的現場照片去分析是否存在安全問題。應用人工智能就可以化繁為簡。
檢察建築物可分為宏觀、機動和微觀三個部分。宏觀是用人造衛星對目標建築物或工地，作出全方位的遙感監測，精細程度可以測出沉降偏差達幾多毫米。機動是行用無人飛機，巡航並高清拍攝建築物的外觀細節。可以想像，以無人飛機比起搭棚等傳統方法，效率提升有多大。
微觀是以儀器深入建築物體內，對內部結構變化作出檢測。RaSpect提供的安全檢測方案主要是在於收集以上宏觀、機動和微觀的數據之後，以人工智能系統加以分析，做好報告之後，再由結構工程師審視及認證。
辛子隽比喻他的公司產品服務就是建立一套「建築的神經系統」，建築物內外出現不同現象和徵兆的話，都可感應得知，從有關數據，分析出問題所在，於是可以及早掌握情況，類似莫蘭迪大橋，其實都可以有效地掌握其結構資訊。辛子隽是電腦科出身，何以加入基建行業，當起建築物的「醫護人員」？
原來他曾在國泰航空公司工作，為該公司創新小組的成員，負責研究機身安全檢測的有效方案，接觸到不同的檢測科技，再以創新精神把方案，延伸至基建和建築物之上。他表示，全球基建檢測需求很大，估計達700億美元，與此同時，粵港澳大灣區正在全速建設中，人工智能安全檢測，可謂商機處處。
一般初創公司打開知名度，讓其他企業認識，最佳途徑乃參與各種大型活動和創新比賽。辛子隽回顧當培育公司的時候，既研發技術，也要為項目的商業化做好充份準備。數碼港給予支持很重要。他提及，創業要創意之餘，傳播技巧不可輕視，很多人只關於自己的想法，又或者只關切技術問題，其實要創科項目成功「落地」，讓別人認識產品服務，必須要有簡約事情的能力。RaSpect涉及不同的技術，應用的場景亦很多，重點很簡單︰「通過檢測機器人AI技術，創建更安全，更智能的社會。」
作者︰黃秉華 資深科技記者、香港STEM教育推廣者。