Loveland Innovations
無人機自動繞屋飛一圈，AI 直接圈出屋頂哪裡被冰雹打壞
Loveland Innovations 的產品叫 IMGING，總部在猶他州 Pleasant Grove。它把無人機與手機影像結合 AI 分析做物業勘查，官網明確標示使用深度學習與電腦視覺，功能包含 AI 損壞偵測（自動高亮受損區域）與「AI 驅動的標準化 10×10 屋頂勘查方格」。
產品分三個版本：IMGING Inspect 是 iOS 與 Android 的手機 App；IMGING Flex 是相容任何無人機的分析工具；IMGING Flight 支援 DJI Mavic 3 Enterprise 與 Thermal 的自動航線飛行。目標客群三塊：屋頂承包商與現場勘查人員、太陽能安裝商、保險理賠員。官網的核心訴求很直白——「消除梯子輔助與爬屋頂」，帶來更快的勘查、精確的測量與零猜測。
功能特色與適用場景：10×10 標準化方格這個設計值得特別講。屋頂損壞理賠最大的爭議是「有幾個撞擊點算損壞」——北美的保險實務會在屋頂劃定 10 英尺乘 10 英尺的測試方格，數方格內的冰雹撞擊點來判定是否需要整片更換。這件事過去要人爬上去用粉筆畫、用眼睛數，結果高度依賴人的判斷，也是理賠糾紛的主要來源。把它自動化成 AI 在影像上標記，等於把爭議從「你說我說」變成有影像證據的計數。自動航線飛行則解決另一件事：不同勘查員飛出來的影像品質不一，AI 分析的可靠度也就不穩定；讓無人機按固定航線繞屋一圈，影像的重疊度與角度就標準化了。台灣的直接對應場景是產險的屋頂與外牆勘查、太陽能案場的定期檢視，以及地震或颱風後的建物快速評估——這些台灣本來就用無人機在做，缺的是 AI 分析與標準化流程那一層。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話屋頂理賠糾紛的核心一直是「損壞算不算達到更換標準」，而這件事過去靠一個人爬上去用眼睛數。把它變成無人機拍、AI 標記、雙方看同一組照片，本質上是把爭議搬到證據上。台灣要用得先克服兩件事：模型是為北美冰雹訓練的，還有無人機的法規流程。技術不是最大的門檻。
主要功能
- AI 損壞偵測，自動高亮受損區域
- 深度學習與電腦視覺影像分析
- AI 標準化 10×10 屋頂勘查方格
- IMGING Inspect 手機 App（iOS／Android）
- IMGING Flex 相容任何無人機
- IMGING Flight 支援 DJI Mavic 3 Enterprise 自動航線
- 測量報告與勘查文件產出
適用場景
- 屋頂冰雹與風害的理賠勘查
- 太陽能案場的定期檢視與損壞追蹤
- 屋頂工程的測量與報價文件
- 災後建物快速評估
- 無人機勘查影像的標準化採集
Loveland Innovations 的優點與缺點
優點
- 自動航線讓不同勘查員的影像品質標準化，AI 分析才可靠
- 10×10 方格自動計數把理賠爭議變成有證據的判斷
- 有手機版方案，小型承包商不用先買無人機
- 支援任何無人機的 Flex 版本，不綁硬體
缺點
- 不公開定價
- AI 損壞判定針對北美冰雹與風害訓練，台灣的災損型態不同
- 無人機飛行受各地法規限制，台灣的遙控無人機管理規則需先確認
- 沒有繁體中文介面
價格方案
官網未公開價格，依方案（Inspect／Flex／Flight）與使用者數詢價。
Loveland Innovations 常見問題
AI 判定的損壞，理賠時真的算數嗎？
在北美的實務裡，它產出的是「有影像證據的勘查報告」，不是最終裁定。價值在把爭議點從主觀判斷變成可檢視的影像與計數——雙方看的是同一組照片與同一套方格規則。真的有糾紛時，這份文件的說服力遠高於勘查員的手寫記錄。但最終認定仍是保險公司與調解機制的事。
台灣的災損型態不同，AI 模型還準嗎？
這是最實際的疑慮。它的模型主要針對北美的冰雹撞擊與強風掀瓦訓練，而台灣的屋頂損壞多來自颱風（鐵皮掀飛、防水層破裂）與地震（結構裂縫），型態差很多。所以直接套用準確度一定會掉。比較合理的期待是拿它的測量與影像標準化能力，損壞判定那塊還是要人看，或者找有本地資料訓練的方案。
台灣用無人機做勘查，法規上要注意什麼？
台灣有《遙控無人機管理規則》，超過 250 公克就要註冊，商業用途需要專業操作證，而且都市地區與禁限航區的飛行要申請。實務上在住宅區上方飛行還會遇到住戶的隱私顧慮。所以導入這類工具的前置成本不只軟體，還包含操作證照與飛行許可流程，這部分要先算進去。
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