本系推動人工智慧之基本理念

面對台灣少子化與老齡化，土木工程業所受到之衝擊數倍於其他產業，高度勞力密集的特性，讓年輕人視營造業為畏途，另一方面，台灣工程技術普通落後於各國，如何快速提昇土木工程智識與技術層級並解決少子化困境，則有賴大學教育與研究之科技化。目前土木工程界所注目的革新在於推動『建築資訊模型』 (Building information modeling, BIM)，雖然BIM具備偵測衝突、數量計算、施工排程等功能，然此創新系統也僅是土木工程邁向『人工智慧』 (Artificial Intelligence, AI)之半途，因為舒緩各國技術競壓力並解決少子化衝擊，最終目標仍在於人工智慧的應用，AI是土木工程必走之路，在各國尚未涉獵AI前，我國若能提早(很早)推動AI在土木工程教育之應用，將可為我國土木工程業開創新局。對於缺乏人口紅利的台灣，產業AI化最是和小國寡民之經濟體突破困境再創高峰之機會。產業AI化規模大領域廣，因為個別分散的研究非常不利AI化之落實，必須具有強有力的領導，整合資源、人力、技術，全力投入，方有機會與先進國家競爭，土木工程AI化將是台灣最後一次機會在此產業領域領先群綸，因為台灣有堅實的資訊工業，若能結合團結的土木人力，AI化指日可待。當土木工程最終必然「走向設計AI化」與「機器人施工」的全面人工智慧，無論人工智慧如何能毀滅人類，相關研究與製造已是不可阻擋的趨勢，而土木工程的智慧與自動化將可解決諸多社會與工程技術問題，如(1)亞洲各國即將面臨的高齡化與少子化，(2)從事土木工程意願低落，(3)工程糾紛頻傳，(4)工程品質參差不齊，(5)施工的高風險性。然而未來全盤AI化以後，土木工程將完全改變其樣貌，工程之生命周期將不在是目前所熟知的內涵，因為土木工程必須從營建業轉化為「製造業」，惟有工業化方能達成人工智慧化。

AI化的土木工程各生命周期工法應由使用端與施工端回推至規劃與設計端，同時應以機器人施工為核心，思考工法與材料之變革。在施工階段，機器施工不應該是”人形”機器人取代人力，尤其傳統工法中之模版組立、鋼筋綁紮、混凝土澆置、脫模等工序完全不適合機器人施作，且傳統工法品質確實不易控制（如不可避免的蜂窩產生），因此未來應有以功能為導向之專用營建機器人，以工業化的方式組立之建築物或結構物，如此一來，現場澆置鋼筋混凝土工程可能將逐漸被淘汰，取而代之則可能有二大方向

(1)保留鋼筋混凝土之預鑄材料與工法，以及鋼結構與木結構。

(2)土木工程專有之「土木複合材料」(如RPC: Reactive Power Concrete 結合3D 列印技術)。

但長久而言，土木複合材料(Composite Materials)應是最適合機器人施作之材料，複合材料可依結構力學需求、工程環境、經濟考量、施工方法所設計之功能性材料，雖然鋼筋混凝土也是複合材料之一種，然而，其複雜之施工特性，不易成為AI之主要之工程材料。即使鋼結構與木結構，在施作時也必須改變工法，以是和機器人施作，長遠來看，預鑄結構、鋼結構、木結構應是邁向全面AI劃之過渡型構造，用以打造全面機器施工之基礎，也是AI練兵之場域，因此可作為近期AI研究之主要課題。

當施工端導向預鑄工程或土木複合材料工程，設計端也必須逐步進化，由人工智慧主導結構分析與設計，其中困難處已在多年前顯現，90年代台灣推動營建自動化的經驗或可資參考，營建自動化雖有成績，但卻始終難以克服一項困難，即嘗試以製造業方式處理複雜多樣的產品，土木與建築設計是千變萬化，若以製造業之大量標準自動化之生產模式套入複雜多變的營造工程，其困難度可見一斑，類似作法成功之典範僅台積電(TSMC)，然而台積電在新製程量產前皆有嚴謹的試產過程，土木工程除鋼構試組裝外，試產幾乎不可行，近年BIM的應用或具備試產的功能，但仍無法完全排除施工中之錯誤，亦無法保證工程品質。

為及早導入AI，土木工程應儘速將主要學術與設計流程格式化，因在AI設計前必須進行辨識，工程師需將土木用語轉化為AI可讀之資訊，其餘其實只剩電腦計算了，故土木工程之各項資料標準格式化是必要的，如此將徹底改變土木工程營建管理資料體系，因此本系透過培訓、課程、研究、專題、跨領域研討等活動，積極推動人工智慧於土木工程之應用。