面向真實橋梁檢測的虛擬具身智能體BridgeEQA：賦能多視圖視覺推理與標準化評估
摘要：橋梁作為關鍵基礎設施，其定期檢測對結構安全至關重要。美國約 40% 的橋梁已達到或超過 50 年設計壽命，10% 以上因結構劣化面臨荷載限制，而傳統人工檢測依賴專業經驗、耗時耗力，且評估一致性難以保障。現有視覺語言模型（VLM）在橋梁檢測場景中存在明顯局限：缺乏多視圖證據融合能力、無法應對長上下文信息丟失、評估指標未貼合檢測專業需求。
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