隨着近年無人機普及和攝取影像質素的提升，愈來愈多機構把航拍影像加入 3D 地圖，依靠 GIS 融合不同數據的強項，簡便地執行本來耗費人力和時間的繁瑣工作，例如定期檢查基建狀態確定維修需要、山火時協調救災、監察垃圾收集是否達標，以及填海工程和保育環境等。
透過程式 Site Scan，用戶把影像上載到雲端，方便收集、處理和分析資訊，過程中可加入如人工智能（AI）增強分析效能。
2019 年成立的 Japan Infra Waymark（JIW）的應用可說相當典型。日本政府估計，全國很多基建都呈老化現象，兩成隧道、三成多水閘和河堤、17%海堤，以及超過 14 萬條高速公路的高架橋平均都超過 50 年歷史。基建老化加上極端天氣，可造成嚴重破壞，因此定期檢查非常關鍵，但這些工作耗費人力，在人口老化的日本尤其艱難。
由西日本電訊電話（NTT West）創辦、總部設於大阪的 JIW，結合無人機、機器學習（ML）和計算機視覺等 Al 科技，收集山坡和基建等數據，包括天橋、發射塔、風力發電機、太陽能板等，協助辨識基建損耗及老化問題，例如橋樑裂縫或組件損毀，除了用作日常的維修，也有助應對山泥傾瀉和天災。
透過 Site Scan 不單可規劃無人機飛行路線，讓檢查員身處辦公室也能遙控不同地點的巡查，而且無人機收集的數據儲存於雲端，能即時與相關部門人員分享，又可與不同來源的數據融匯連結，效率提高之餘也節省成本，據報橋樑檢查成本因而減少達 75%，這便是先進科技改善生活和工作效率的實例。
撰文：香港大學工程學院計算機科學系、社會科學學院地理系及建築學院客席教授鄧淑明博士
