AI優化城市設計
Sweco設計與工程團隊正透過人工智慧技術優化城市設計流程，提高規劃效率與決策品質。根據Artificial Intelligence News 2025年7月報導，Sweco領導AI創新部門的Shah Muhammad指出，AI可分析龐大城市資料，包含交通流量、人口密度、能源消耗與環境指標，並在未動工前模擬不同規劃方案。這種資料彙整與模擬功能不僅加速設計周期，也能及早發現潛在瓶頸，例如交通擁堵與能源過度使用，並在數位化環境下提出最佳化建議。由於AI能同時評估多組參數，城市規劃人員不再仰賴傳統經驗判斷，而是以資料驅動方式預測未來發展，有助於打造更韌性且永續的城市環境。
虛擬情境模擬應用
在實際應用上，Sweco團隊運用生成式AI與代理式模型，建立多重虛擬情境(Simulation Scenario)以評估設計成果。根據Sweco內部白皮書（2025），該團隊已在歐洲多座城市進行試點，模擬數百種不同氣候條件、建築形態與交通規劃方案，並量化各案的能源效益與空氣品質變化。AI系統整合各種感測器與物聯網數據，可以實時更新模型參數，並反覆優化結果。透過這種「方案迭代＋效益評估」的工作模式，設計師及城市決策者能在數位沙盤中測試未來五年乃至十年可能出現的城市樣貌，避免高額投資後的不可逆風險。
資料治理與標準化
為確保AI分析結果的可靠性，Sweco在項目初期即推行嚴謹的資料治理框架。根據Shah Muhammad所述，團隊制訂統一資料格式、API介面與互操作標準，並採用開放式資料平台實現跨專案共享。所有輸入模型的資料均經過品質驗證與版本控管，並由專責小組監控潛在錯誤來源，確保數據一致性。這些措施不僅提升內部團隊協作效率，也為外部承包商、政府機關與民間團體提供可靠的資訊基礎。藉由強化資料互通，Sweco可將過去的專案經驗累積為可重複使用的知識庫，並持續改進AI模型的預測與建議能力。
AI助益生態保護
除了城市基礎設施優化外，Sweco亦將AI應用於生態環境保護領域。根據Artificial Intelligence News 2025年7月專文，團隊運用深度學習算法分析空拍影像與野外監測資料，快速識別瀕危物種棲地分布。這使規劃者能在開發項目開始前，評估對當地生態的影響並提出保護方案。例如，AI系統能偵測濕地中的稀有鳥類築巢區域，並建議在積水區設定生態緩衝帶，以減少建築活動對物種生存的干擾。此項目展示了AI不僅是效率工具，也能為大自然發聲，協助規劃團隊平衡都市發展與生物多樣性保護。
預測分析與未來展望
展望未來，Sweco認為AI在建築、工程與營造（AEC）領域的最大機會在於預測分析與流程自動化。Shah Muhammad指出，透過機器學習模型，團隊可提前偵測施工風險、預估材料耗損與機具需求，並自動化繁瑣報表生成與審核作業。這將大幅縮短項目工期、降低成本並提升施工品質。此外，結合AI即時監測與雲端運算，可促成動態更新的「數位雙生」（Digital Twin），使城市管理者能隨時掌握基礎設施健康狀態並作出預防性維護決策。未來五至十年，當這些技術普及後，城市將更安全、可持續，並且更具彈性。開放式問題：在您所在城市的規劃中，哪些AI應用最迫切？歡迎分享觀點。