地震後房屋損毀要逐塊睇梁、柱、牆，消防救火要分秒調水，過去全靠人力。國研院（工業技術研究院）話，佢哋近幾年推出了三個 AI 系統，用嚟幫手，分別係消防供水調度、建物震損速評、民居耐震自檢。

調水救火：AI 助手「POSEIDON」

台北市消防車接單後 5–10 分鐘可到現場，但大個火警未必夠水壓——水壓太低救唔到火，太高又會影響附近居民。POSETION 係一個 AI 助手，接駁台北市 119 派工系統，火警一響，佢喺 1 分鐘內將災點對應到供水分區同加壓站，再通知台北自來水事業處緊急調度。

呢個系統 2026 年 2 月上線，至今已處理超過 3,000 宗火警。官方數據話，平均令緊急加壓供水時間縮短超過 6 分鐘。要強調呢個係國研院同台北自來水事業處、消防局嘅數據，未見第三方獨立核證。

地震後紅黃單：1 秒判損壞

地震後，依內政部國土管理署「災害後危險建築物緊急評估辦法」，地方政府要對建築結構評定損壞等級，發出「紅單」（結構體危險，需緊急撤離）或「黃單」（傾倒或墜落風險）。2025 年嘉南地震，單台南市已有 4,291 户提報受損需評定，技師逐幢逐層查，人手壓力極大。

國研院國震中心同台大土木工程學系合作，蒐集國內外 8,000 張建築構件震損照片，分類標定損傷等級（梁、柱、鋼筋混凝土牆、磚牆各有 1–5 級或 1–2 級），訓練出一個模型，聲稱可在 1 秒內根據現場照片判斷損壞等級，為技師提供即時參考。

呢個模型即將提供花蓮縣政府同住宅地震保險基金使用。

民居自檢 AI

除咗政府開紅黃單，地震後居民自己發現牆有裂紋，點知有冇大問題？團隊將上述模型精簡化，開發「安全耐震我的 AI」，居民可透過手機上傳牆、柱、梁照片，由 AI 做初判，再提供後續建議。

邊個揸個掣？

三個系統由國研院主導開發，應用於公共機構。POSETION 由台北自來水事業處同消防局採用；震損速評模型由花蓮縣政府同住宅地震保險基金採用。

阿調搞兩下：AI 做災難救援，講嘅係時間。縮短 6 分鐘供水時間，對火場入面嘅人嚟講，係真嘅分別。但 3,000 宗案件嘅數據全部來自管理機構自己，「1 秒判定」亦無獨立測試紀錄，呢啲聲稱仲要觀望。AI 唔可以替人做最終決定，尤其係「呢條街要唔要疏散」呢類嘢。

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