機器人鋪路：基礎建設邁入新紀元 【影片】

沒有工人的道路

中國最近完成了京港澳高速公路 158 公里的重鋪工程，而這次施工的景象與傳統道路工程截然不同。工地上沒有戴著安全帽與反光背心的工人，而是完全由人工智慧驅動的無人機、自動化鋪路機與機器壓路機進行管理。現場沒有任何勞工，也沒有任何人暴露在危險中。

對一般駕駛人來說，結果很單純：一條平順、完美無瑕的道路。但對基礎建設領袖而言，這一刻象徵著自動化的一大飛躍——一個關於安全、效率，以及未來人類勞動角色的深刻問題。

工地上沒有任何勞工。取而代之的是無人機、自動鋪路機與機器壓路機的聯合作業。

誰建造了這些機器？

這項成就背後的推手是中國最大的國有製造商之一 三一重工。該公司研發了 SAP200C-10 自動化鋪路機，能以毫米級精度鋪設 19.25 公尺寬的瀝青。輔助作業的是九部機器壓路機，其中六部重達 13 噸，三部重達 30 噸，能以同步節奏壓實路面。天空中則有無人機群，利用高解析攝影機、GPS 與北斗定位系統掃描路面、辨識施工區域並監控進度。所有設備透過一套低延遲的艦隊管理系統進行協調，確保機器運作能達到公分級的精度。

中國機器化車隊一覽： SAP200C-10 鋪路機能以毫米精度鋪設近二十公尺寬的瀝青。九部壓路機同步壓實路面；無人機群則透過 GPS 與北斗定位掃描並追蹤每一細節；一套協調系統確保整個流程在公分級的精度下完成。

這整套由人工智慧控制的硬體，在無人現場參與的情況下完成了道路重鋪，大幅降低風險，並確保整條高速公路品質一致。

現場的聲音

對三一重工的工程師來說，最大的挑戰並不是建造這些機器，而是讓它們能夠和諧運作。總工程師劉文博士表示，壓路機的同步性是關鍵難題——每一部壓路機重量介於 13 至 30 噸之間，如果壓實的時機稍有偏差，瀝青就可能在日後出現裂縫。透過開發一套艦隊控制系統，他的團隊得以像指揮舞蹈般協調壓路機，每一個動作都精確到公分。他強調，這項技術的重點不是消除人類的工作，而是重新分配。過去人們必須暴露在車流與危險之中，如今則轉移到控制中心，監控感測器並分析無人機數據。他說：「工作正在從體力轉向認知。」

倫敦政經學院的政策分析師 Sarah Johnson 從另一個角度切入。她認為這項技術固然令人印象深刻，但真正的挑戰在於治理。如果一個人工智慧系統決定道路何時、如何重鋪，那麼一旦發生問題，責任應由誰承擔？Johnson 指出，擁抱自動化的國家必須盡快重寫監管框架，否則「技術的發展速度將遠快於法律。」

來自巴西聖保羅的道路維護主管 Miguel Santos 則提供了拉丁美洲的觀點。他指出，在他的地區，勞動成本雖然低於歐洲或中國，但道路施工的危險性卻很高。每年都有工人在夜間施工時因車禍而喪生。對 Santos 而言，問題的重點不在於自動化是否能立即帶來經濟效益，而在於它是否能拯救人命。他直言：「如果能降低死亡率，我們就應該採用。」

Sparknify 的「Human vs. AI」視角

來自工程師、政策分析師與現場主管的觀點指向同一結論：自動化不只是機器在速度或精度上勝過人類，而是重新塑造人們所扮演的角色，並重新界定責任所在。這正是 Sparknify 的「人類 vs. AI」框架切入之處。

中國的道路重鋪工程不僅僅是一個節省成本的創新案例，更是一個社會與哲學的研究對象。機器顯然在操作層面上表現卓越，能夠持續作業、全球協調，並保持不受疲勞影響的一致品質。然而，即便道路旁的勞工逐漸消失，人類的新角色仍然必不可少。監督、技術調校與倫理監管的功能比以往更加重要。

這不是人類與機器之間的零和遊戲，而是邁向人機協作的轉變。

這個故事不是取代，而是轉型。人類與機器正學習成為互補的力量，各自放大彼此的優勢。

Photo Credit: Sany Heavy Industry

全球脈絡：基礎建設自動化的興起

中國的示範其實只是全球趨勢的一部分。在赫爾辛基，道路管理部門使用「數位分身」（digital twins）——持續由無人機與感測器更新的城市交通網路虛擬模型——來預測數月甚至數年後需要重鋪的區域。在美國，公共事業公司已經使用無人機進行電塔檢查，將工時縮短一半以上，並降低了工人的風險。

在英國，里茲市試驗了能在幾分鐘內完成施工的自動化修補坑洞機器人；而在舊金山，Built Robotics 公司則將傳統挖土機改裝成自動化機具，能在夜間無需人員的情況下鋪設光纖管線。同時，歐盟正推進 HERON 專案，讓地面機器人與空中無人機協作維護基礎設施，並減少工安事故。

自動化道路的優勢： 持續運作、不受疲勞影響；大幅降低人員受傷風險；成果更可預測、更平順；因緊急維修減少而降低長期成本。

案例研究一：里茲的坑洞修補機器人

里茲市測試了 ARRES Ultra，一種能在八分鐘內掃描、切割、填補並壓實坑洞的自動化機器人。在首輪試驗中，它完成了超過 500 個修補工程。過去需要三人團隊與交通改道的作業，如今能由單一機器在離峰時段安靜完成。

Leed ARRES Ultra

每個坑洞八分鐘，對比人工 45 分鐘。

然而，公眾信任成為一大挑戰。居民初見無人機器擋道時頗為不安。工程師們因而建立透明溝通機制，在機器上加裝 QR code，連結至即時影像與作業說明。建立信任與技術本身同等重要。

案例研究二：北歐的數位分身城市

在赫爾辛基，數位分身能模擬數千種由雪地車釘胎造成的路面磨耗情境。這種前瞻性策略在三年間將緊急維修減少了 35%，並節省了數百萬歐元成本。更重要的是，它改變了公眾的期待。

這就像和城市下棋——你能比天氣提早三步。

通勤族發現路面更平順，突如其來的封路更少，政府對基礎設施的態度也更積極主動。

案例研究三：美國的 Built Robotics

舊金山的新創公司 Built Robotics 透過改裝既有的重型機具，讓自動化更為普及。其「Exosystem」能讓挖土機持續自動挖掘光纖管線。在德州，三部安裝此系統的機器，以比傳統團隊快 40% 的速度完成了縣域內的光纖鋪設。這項工程原需十二名工人輪班，如今僅需兩人遠端監控即可完成。

美國挑戰： 多數州法規仍要求持牌操作員必須在場；責任歸屬框架尚未確立；工會的抵制使廣泛應用更加困難。

一個人性的問題

中國的高速公路重鋪計畫乍看之下是機器的勝利，但更深層的是人類角色的轉變。人類不再消失，而是轉換位置。程式設計師持續微調 AI 模型；維護工程師負責重新校準機器車隊；分析師將道路數據轉換為都市規劃洞見；倫理監督者則確保符合環境與監管標準。

自動化並不抹除人類，而是重新定義人類。

Photo Credit: Sany Heavy Industry

前方的挑戰

邁向全面自動化的基礎建設之路仍有障礙。首先是高昂的前期投入成本，即便長期能節省開銷，也讓許多單位望而卻步。其次，公眾的懷疑仍在，許多人抗拒讓「無臉的機器」管理重要的公共資產。富裕國家會更快採用，而落後地區可能因此加劇基礎建設差距。此外，工人的再培訓也是重大挑戰——道路工人不可能一夜之間變成數據分析師，因此政府必須投入大規模的再教育資源。

展望未來

想像一條永不休眠的高速公路：每天早晨有無人機掃描路面，人工智慧預測裂縫可能的蔓延位置，自動化車輛安排維修時程，機器鋪路機與壓路機以毫米級精度完成修復，而主管則在控制中心遠端監看，調整演算法而不必再冒險站在車流中。

從里茲的坑洞修補機器人，到赫爾辛基的數位分身，再到中國的 AI 管理高速公路，這個藍圖早已存在。接下來需要的，是規模化、建立信任，以及制度改革。

在智慧基礎建設時代，誰該做什麼？

中國的 158 公里高速公路重鋪工程不僅是一項工程壯舉，更是一個社會與政治的轉捩點。人類勞動不是被消除，而是被提升。人們正從危險的工地退到後方，進入監督、分析與倫理治理的位置。機器取代的是風險，而不是人類的價值。

我們不希望機器取代人，而是希望機器取代危險。 - 三一工程師

隨著自動化在全球加速，迫切的問題已不再是機器能否接手，而是人類將如何治理、引導並與它們合作。能自我掃描、自我修復與自我回報的道路已經到來。對人類而言，挑戰在於要牢牢坐在駕駛座上，而不是消失在方向盤後。