进入2026年，韩国主要公共采购机构引入人工智能的方式正在发生变化。这一趋势已超越
单纯的试点或宣言式路线图阶段，正逐步具体化为组织重组、专职人员配置以及现场应用。
这一变化正同时出现在韩国土地住宅公社（LH）、韩国公路公社、国家铁路公社和韩国水资源公社这四家机构中。
本文将梳理公共采购机构在AI转型方面的动向，并探讨这一趋势所共同指向的一个结构性课题。
韩国土地住宅公社（LH）于去年8月新设了AI创新中心（TFT）。由9
人组成的专职团队负责检查内部AI推进现状，并统筹管理核心任务。
近期，该机构正式启动了“LH人工智能大转型（AX）路线图制定咨询项目”，着手分析项目规划、设计、施工、维护管理、住房福利、经营管理等全业务流程，并确定生成式人工智能的应用类型。
这是一项系统性的举措，涵盖了KPI体系设计以及短期、中长期任务组合的构建。
韩国公路公社正通过车载视频分析系统实时检测行驶中的路面损坏，并利用隧道扫描仪在不中断交通的情况下检查高速公路隧道的外观。从
货运车辆装载不当的自动筛选，到基于AI监控摄像头的施工现场风险因素检测，AI已在现场各环节得到实战应用。
国家铁路公团正在通过AI对2024年建成的铁路设施综合信息系统（RAFIS）进行升级。该公团正在构建利用AI分析
设施维护历史数据以诊断最佳维修时机的体系，并同步推进与GIS数据库及移动系统的对接工作。
韩国水资源公社为了将每天约74亿条的水资源数据作为AX资源加以利用，正在将AI净水厂模型推广至全国，并最近与釜山市携手，启动了将AI水管理模型扩展至地方自来水系统的示范项目。
这一趋势的意义不言而喻。
公共采购机构的人工智能战略重心正在从“宣言式路线图”转向“现场应用成果”。
此前，公共领域引入AI往往仅停留在外部咨询或试点项目层面。
然而，此次四家机构的动向却有所不同。
LH建立了专门组织和KPI体系，而道路公社、铁路公社及水资源公社则正在将AI直接应用于路面、隧道、设施及净水工艺等每日产生的运营数据。
也就是说，AI已不再是未来规划中的一个项目，而是正逐步确立为降低当前运营成本和事故风险的实务工具。
由此揭示了一个结构性课题：
这四家机构都将现场产生的非结构化数据转化为结构化信息作为核心任务。
道路路面状况、隧道外观扫描结果、铁路设施维护记录、净水处理工艺数据等，虽然均在现场采集，但在传统方式下却因未能及时整理和分析而被束之高阁。
归根结底，AI所改变的不仅仅是简单的自动化，而是现场数据转化为可供决策的信息的速度，而这一转化的起点就在于“现场记录”。无论引入
多么精密的AI模型，如果输入该模型的数据未能完整地结构化，其结果的可靠性势必会受到动摇。
正是在这一点上，Digital Presso有着自己的发展方向。
我们打造的综合建筑工地平台RenameDP，在采集建筑工地的非结构化数据（照片、语音、视频）的瞬间，会自动映射地点、时间等元数据，并将其转换为按类别结构化的文档。
也就是说，这种结构能将“现场发生了什么”以当时的情境原样保留为可分析的数据，而如此整理的记录可直接对接公共发包机构所推进的AX流程。
记录自动化能够填补这一关键环节——从现场开始为AI构建可运行的数据土壤。
对于正在考虑引入AI的招标机构或施工单位而言，除了选择优质的模型之外，还请一并关注该模型用于学习和运行的数据在现场是如何积累的。
本次行业趋势所传递的信号十分明确。
公共领域的AI已不再是独立的新业务，而是已进入渗透到现有运营业务中的阶段。LH、公路公社、铁路公社、
水资源公社的举措都指向同一个方向。
关键不在于“引入了多大的模型”，而在于“现场产生的数据如何流向该模型”。
如果发包机构的AX应用不仅停留在一次性引进，而是能将每次数据积累起来，作为后续决策的依据，那么公共基础设施的运营将逐步转变为不再仅依赖人类经验的结构。
《大韩经济》——“LH新设AI专责组织……公路公社、铁路公社、水资源公社推进现场维护管理升级”
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