Jakarto

Jakarto 是加拿大團隊，做的是「開車掃街，把城市變成 3D 資料」。車頂裝高精度光達（LiDAR）加 360 度環景相機，跑過一遍街道之後，產出工程等級精度的數位孿生模型。

真正的價值不在那個漂亮的 3D 模型，而在資產盤點。系統會用 AI 自動從點雲與影像中辨識並清點市政資產：道路標誌、行道樹與植被、架空線路、路面狀況、消防栓、路燈等等。這件事以前是人工拿著表單一根一根數，一個中型城市可能要數個月。

平台功能包含 3D 視覺化瀏覽、2D 資產檢視器、正射影像圖磚、各式外掛與 API 存取。官網宣稱已完成掃描的城市超過 150 座，服務範圍涵蓋加拿大、美國與歐洲。客戶類型是市政府、政府機關、公用事業、工程顧問公司與基礎設施營運商。

功能特色與適用場景

這類服務的採購邏輯跟軟體訂閱不太一樣——通常是「一次掃描 + 持續訂閱資料平台」的組合，掃描本身是外業成本，會隨面積與更新頻率變動。適合的對象是需要定期盤點大量線性資產的單位。

給台灣使用者的具體用法

台灣的對應場景很清楚：各縣市的行道樹普查、路標與號誌盤點、道路品質調查、以及台電與自來水的架空與地面設施清查。目前這些工作多半是分開發包、資料各自為政，同一條路被不同單位掃了好幾次。數位孿生的思路是掃一次、多方共用。要注意的是台灣的機車流量與狹窄巷弄對移動式掃描是挑戰，資料涵蓋率可能不如北美的寬闊街道；個資方面，環景影像會拍到路人與車牌，依台灣的個資規範需要去識別化處理，這點在規劃標案時就要寫進規格。