当华尔街仍将焦点放在算力芯片与资料中心时，AI下一个隐形金矿可能藏在每天开车经过的道路与桥梁。外媒指出，全美超过62万座桥梁与绵延的公路网正面临严重老化，光是未来10年的桥梁修复需求，就高达3730亿美元。这场关乎公共安全的危机，正吸引AI技术深度介入，开启一场针对道路与桥梁维护的科技革命，成为投资人忽视的隐形蓝海。

《The Street》报道，当华尔街仍在热烈讨论AI芯片、超大规模云端业者资本支出时，一个相对低调的AI应用正在改变美国基础建设的维护方式。从桥梁裂缝、道路损坏，到多年累积的检测资料，AI开始被用来协助工程师掌握基础设施的健康状况。

美国约有62.3万座桥梁，其中近半数处于“一般”状况，约7%被列为结构性缺陷桥梁。美国土木工程师学会最新基础建设评估中，道路更只拿到D+评等。光是未来10年的桥梁修复需求，就高达3730亿美元。

AI则可以利用电脑视觉分析大量桥梁照片，找出可能被忽略的裂缝与损坏；机器学习也能整合多年的检测报告与维修纪录，分析结构老化速度，找出可能恶化的桥梁。

但真正具有价值的问题，其实不是“哪里有裂缝”，而是“哪里应该先修”。交通机关每天都面临有限预算，却有数百甚至数千项维修需求。两座桥梁即使出现类似缺陷，优先顺序也可能完全不同。一座桥每天承载10倍车流，另一座可能是某个社区唯一的道路，还有一座可能两年后就已排定汰换。

因此，AI的角色正从单纯“找问题”，进一步变成协助工程师分析整个基础建设网络。例如Dynamic Infrastructure推出AI平台，协助管理美国15州、英国及澳洲的关键民用基础设施。该公司已分析超过7000座大型基础设施，以及数万个涵洞、挡土墙等较小型设施。其核心概念，是建立一层“知识层”，让工程师持续掌握每项资产的状况、历史变化，以及与其他设施相比的重要程度。

AI开始被用来协助工程师掌握基础设施的健康状况。（本报制图）

这也让基础建设AI形成一个值得关注的新市场。美国各州与地方政府管理数万座桥梁及数十万英里的道路，而联邦公路管理局要求这些设施定期接受检查。2021年通过的基础建设投资与就业法案（IIJA），截至2026年已为道路与桥梁投入超过1100亿美元。

对投资人而言，这个领域目前远不如辉达等AI巨头受到关注，但市场具有几项吸引力：基础建设规模庞大、现有软体服务不足、政府监管要求带来持续性的资料需求，而且AI在大量资料辨识与趋势分析方面具有明显优势。

不过，AI短期内并不是要取代工程师。Dynamic Infrastructure执行长Saar Dickman认为，未来几年AI更可能扮演“工程师的专业助理”，持续提供证据、辨识变化、预测劣化程度，让工程师能更精准决定有限资金应该花在哪里。当检测资料开始被AI重新利用，老旧基础建设问题，也可能意外成为AI创造实际商业价值的新舞台。