交通基础设施智能养护的难点及未来展望

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当前交通基础设施存量不断攀升，养护的重要性日益凸显，融合新一代信息技术的智能养护成为养护行业未来主要的发展方向。在第二十二届中国高速公路信息化大会上，中交基础设施养护集团有限公司科技管理部技术研发中心总经理助理徐彬作题为《交通基础设施智能养护》的报告，其中介绍了交通基础设施智能养护的问题、任务及未来展望。本文摘自报告的部分内容。

8月27日至28日，第二十二届中国高速公路信息化大会暨技术产品展示会在重庆国际博览中心隆重举行。本次大会以“数字化·网联化·云化”为主题，由中国公路学会主办、华为技术有限公司协办、阿里云计算有限公司赞助，重庆市交通局、重庆市公路学会、重庆高速公路集团有限公司、重庆交通大学支持，《中国交通信息化》杂志承办。

目前我国基础设施的存量已经超过100万亿元人民币，并且总量还在不断增加。大量早期修建的交通基础设施陆续进入改扩建及大中修阶段；基础设施全生命周期成本中运维阶段占75%，建设阶段仅占25%；重大结构问题频出，社会关注度越来越高。此外，5G、大数据、物联网、人工智能、云技术、区块链等新一代信息技术以及材料技术、智能制造技术等现代科技快速发展，引发了新一轮科技革命和产业革命。

基础设施行业也在逐步发生转变：基础设施以建为主向建养并重转变；基础设施发展动力从要素驱动向创新驱动转变；传统基础设施养护向智能养护转变；基础设施技术从单一土木工程向土木与新一代信息技术深度融合转变；养护行业从人工作业、被动养护向智能化、快速化、预防化转变。可见，融合新一代信息技术的智能养护是养护行业未来主要的发展方向。

概念释义

“智能养护”是在基础设施数字化基础上，充分借助“大数据、物联网、云计算、5G、人工智能”等新一代信息技术，集成人员、技术、装备、数据、管理等要素，将基础设施升级为可感知、可分析、部分可控，远期能自动控制、自我管理、自我维修、自适应的智慧化系统，实现对基础设施养护全过程、全要素的科学化、智能化、精准化、主动式、预防性管理，是基础设施养护发展史上一次颠覆性革命和重大发展。但是这不是严格意义上的学术定义，只是基于行业应用的认识和理解。

智能养护四个特征

• 智能感知：基于物联网实现基础设施、环境、人车感知。

• 万物互联：基于物联网、5G实现设施互联、交通工具互联、数据关联。

• 智能控制：基于人工智能、物联网实现智能控制、无人养护。

• 自我适应：自我管理、、自我修复、自我学习、自我进化。

  这四个特征以数据共享、融合、分析、挖掘为主线。

智能养护两个前提

前提一：基于基础设施智能化（升级或新建）。智能交通基础设施：道路、桥梁、隧道等交通基础设施具备多维感知能力，能够实现信息互联互通和自动控制，并与交通工具、交通参与者进行协同联动，主动检测路网和设施运行异常，及时上报道路拥堵和设备故障，为设施安全、交通安全和高效通行提供支撑。

前提二：智能养护的另一个前提是与大数据、物联网、云计算、5G、人工智能等新一代信息技术深度融合，通过建设两个体系、全时空监控、三网融合。实现对道路、桥梁、隧道等基础设施全面透彻、实时准确的感知和互联，在此基础上开发协同共享、强大高效的智能管理平台，实现智能养护。

技术支撑

智能养护技术体系的三个维度

智能养护技术体系涉及到三个维度，只有三个维度协同发展、相互融合，才可能构建智能养护技术体系，推动智能养护产业快速发展。这三位维度分别是：

• 基础设施养护技术：包括检测、监测、识别、评估、维修等技术。

• 新一代信息技术：包括5G、 人工智能、 大数据、物联网、云技术。

• 智能产业：包括材料、传感器、装备、软件、信息基础设施。

智能养护信息支撑技术

智能养护信息支撑技术包括云计算、物联网、5G、大数据、人工智能等。

这是支撑智能养护的新一代信息技术，要特别指出：新一代信息技术是个动态、开放的系统，随着技术不断发展，其内涵和外延也在不断更新。

另外，新型传感器、机器人、成像系统、智能材料等现代科技、材料和装备也是智能养护不可缺少的关键支撑要素。

智能养护和新一代信息技术的关系

• 人工智能：海量数据深度分析、挖掘、装备智能化；

• 大数据：数据经济时代的石油，辅助科学决策；

• 物联网：万物互联、产生海量数据、智能控制；

• 云技术：海量数据存储、高强计算；

• 区块链：形成可信数据；

• 5G ：大数据高速、可靠传输，海量智能终端接入。

这里要指出，区块链本质上是一种生产关系。5G是信息高速公路，大数据的作用类似于原油、电力等原材料（算据），云计算类似于生产工具（算力），人工智能才是将原材料转化为生产力的核心（算法）。

主要问题

当前智能养护在技术体系、评价体系、标准体系、维修控制、信息融合等方面存在问题。

• 技术体系：技术体系建立是一个长期、动态、复杂的过程；目前尚未完全形成开放、可扩展、兼容、相对稳定的技术体系。

• 评价体系：评价理论和方法尚不成熟，需要不断完善、丰富、发展。

• 标准体系：智能养护标准目前基本空白；评估标准、管理标准不支持智能检测、监测。

• 维修控制：能智能检测，不能智能维修（目前还无法实现水下基础、主缆智能维修）；能智能监测，不能智能控制（目前不能自动调整桥梁阻尼器参数、抑流板角度主动抗灾）。

• 信息融合：信息技术与传统养护技术的融合深度和广度远远不够；应用场景和指标不够清晰明确。

• 信息安全：重点基础设施资产数据、性能数据的安全保障体系亟待健全。

• 寿命保障：基础设施的长期性能、劣化机理、损伤评估、寿命预测、延寿方法等寿命保障机制尚未系统建立。

• 相关产业：新型材料、新型耐久传感器、水下机器人、深潜水装备、检测无人机、可穿戴设备等智能检测、监测装备产业支撑力不强。

主要任务

加快智能养护系统性布局

加快推动5G、人工智能、大数据、物联网、云技术等新一代信息技术与养护行业深度融合，发展智能养护技术体系。

尽快编制基于智能检测、监测、评估的技术标准，构建智能养护标准体系 。

加速构建交通基础设施大数据中心，推进大数据资源赋能养护行业科学发展。

构建基于现代传感技术、信息技术、结构评估技术的大型结构健康监测与安全控制体系。建立智能化、适应现代养护运营与管理的大型机构点、线、面监控体系和无损检测体系。

面向交通强国建设要求，建立智能养护评价指标体系，指导养护行业转型升级。

实现全方位智能养护

• 无人化检测：无人机、水下机器人、远程高清摄像、无人巡检车。

• 智能化监测：北斗系统监测、无人值守荷载试验；耐久性专项监测；基于５Ｇ的低能耗、低时延物联网。

• 大数据决策：数据智能采集；大数据分析处理；人工智能病害识别；智能评估；科学决策。

• 全周期养护：基于全生命期性能设计；养护再设计；设计、施工、运维全生命周期信息贯通共享。

• 模块化智造：标准化设计；模块化更换；工厂化预制；3D定制打印。

• 自动化作业：集成智能技术；全自动化作业；远程遥控；无人养护。

• 全方位管理：多部门联动；多信息集成；运营、养护、服务深度融合；资产管理系统。

建立以数据为驱动的

基础设施养护管理方法

基于统一的数据标准、管理标准，集成动态监测数据、检测数据、养护数据和收费数据，将传统的养护转变为以数据为驱动的养护，制定养护规划和养护方案，进行监测和性能评价，助力养护决策。

在集成管理阶段：这个阶段的重点是把大数据存起来、管起来、能用起来，解决数据孤岛问题。

在基础分析阶段：此阶段主要定位于离线或在线对数据进行基本描述统计和探索式可视化分析。

在智能应用阶段：在基础分析结果合理、符合预期目标，大数据管理系统稳定成熟的条件下，可结合进一步智能分析需求，采用如深度学习等使用海量数据处理的机器学习模型，进行高级预测性挖掘分析。

建立资产管理系统

• 资产优化：从养护理念、制度、技术等方面完善养护规划，指导预防性养护，助力科学决策；优化资产，保值增值。

• 全面控制：利用信息化集成技术，动态掌握运营期资产，实现资产受控、养护费用受控、全面管理受控。

• 集成共享：将健康监测、自动化巡检、档案管理、自动化办公、指挥调度等系统统一集成到资产管理系统中，实现资源集约、技术集成、信息共享、快速响应。

建立天、空、地、水下

一体化养护体系

瞄准新一代信息技术、人工智能、智能制造、新材料、新能源等世界科技前沿，研发新型耐久传感器、水下机器人、深潜水装备、检测无人机、可穿戴设备等智能检测、监测装备。

加快打造高精度、自动化、智能化的新一代交通基础设施养护关键技术和成套装备，提升我国在世界基础设施养护行业的竞争力和影响力。

未来展望

基于新一代信息技术的智慧养护远期展望，即从智能养护到智慧养护。

• 智能感知：全要素、全时空智能化感知人、交通工具、基础设施和环境信息。

• 智能识别：根据获取的信息和深度学习经验，识别潜在的病害和风险。

• 智能预测：基于不确定性理论，预测人、交通工具、基础设施、环境系统的发展趋势。

• 智能决策：根据既定目标和约束条件，按照性能投入比最优理论决定养护方案。

• 智能作业：采用5G、人工智能、物联网、云计算等技术，实现智能化无人养护和基础设施自我修复。

• 智能应变：突发灾害时，按照风险最小化原则给出应急救援方案。

• 智能学习：基于大数据和人工智能技术，养护系统可以自我进化、智能升级。

• 智能融合：人、基础设施、环境深度融合，建立开放生态系统，实现万桥互联、万隧互联。

编辑整理 | 户利华

来源 | 第22届中国高速公路信息化大会