橋梁養護數據獲取（qǔ）方式有三大類：橋（qiáo）梁結構健康（kāng）監測係統，常規人工（gōng）檢測和基於先進檢測設備的不定（dìng）期（qī）檢測。

1、橋梁結構（gòu）健康（kāng）監測係統

針對橋梁結構（gòu）健（jiàn）康監測係統（tǒng），交通（tōng）運輸部發（fā）布的政策如下：

（1）2020年12月2日交通（tōng）運輸部發布《關於進一步提升公路（lù）橋梁安全耐久性水平的意見》：2025年底（dǐ）前實現跨江跨海跨峽穀等特殊橋（qiáo）梁結構健康監測係統全麵（miàn）覆蓋。到2035年橋梁監測係統全覆蓋。

（2）2021年3月1日交通運輸部發布《公路長大橋梁結構健康監測係統建設實施方案》，名單中給出了401座特大橋梁（liáng）要安裝監測係統。

（3）2023年（nián）11月（yuè）9日（rì）交通運輸部《關於進一步推動公路橋梁隧道結構監測係統工作實施方案（征求意見稿）》列出（chū）了特大橋梁471座，中小橋梁2200座，要求安裝監測（cè）係統。

（4）2024年4月30日《關於進一步推動公路橋梁隧道（dào）結構監測係統工作實施方案》到2030年高（gāo）速和國道橋梁監測係統全覆蓋。

橋梁監（jiān）測在哪些方麵能夠跟人工智能算法結合起來呢？針對中小跨徑橋梁（liáng）監測，我們提出了（le）一個未必成熟的看法，從設計上力圖實現橋梁監測數據能夠用於養護數字化，利用人工智能（néng）算法實現構（gòu）件（jiàn）層麵的（de）診斷。有兩個技術（shù）方向，一（yī）個是無監督學習算法（fǎ），計算效率高，但是無法做機理分析（xī），數據格式要求能夠很好地與時程數據吻合。當（dāng）通過（guò）無監督學習算法發現異常（cháng）問題之後，利用基（jī）於深度學習的代理模型（xíng）算法（不知道稱呼對不對啊）進行較為深入（rù）的機理分析。

還（hái）有一個可探討的結合點是經（jīng）過訓練的人工（gōng）智能模型自動編製橋梁監測技術方案。比如某高速集團，管（guǎn）轄高速橋梁10000座（zuò），如果在十（shí）五五期間全部（bù）安裝監測（cè）係統，每年（nián）2000座（zuò），人工編製2000座橋梁監測技術方案和施工圖都需要大量的人（rén）力，能否由人工智能取而（ér）代之？

2、常規人工檢測（cè）

橋梁檢測中高墩，高塔等部位由於人員無法送達而往往難以檢測。最近幾年無（wú）人機飛行檢測取得了（le）很多研究成果，逐（zhú）步能夠實（shí）現工（gōng）程實際應用。無人機橋梁檢測一個核心的（de）技術是基於（yú）深（shēn）度學習的表觀病害AI識別。據說這個領域之所（suǒ）以從識別能力上還差那麽（me）一丟丟，原因是缺乏一個比（bǐ）較好的標定（dìng）過的工程數據集來（lái）訓練人工智能（néng）算法。從AI發展曆史上看，有了ImageNet數（shù）據（jù）集，才有了神經網絡在（zài）人工智能領域的勝出，可見數據集與算（suàn）法同等重要。

3、橋梁養護數字化（橋梁養護決策）

橋梁養護數字化的一個基礎性（xìng）工作是精細分類構件基於檢（jiǎn）測數據的評（píng）級。在這個方向上人工智能是否有用武之地呢？無人機飛（fēi）行檢測能（néng）否在實現識別的同時實現技術狀況的判定？或者結合各類數據，人工智能成為超級檢測（cè）工程（chéng）師給出更客觀的判定？

4、數（shù）字化轉（zhuǎn）型類項目

2024年4月29日財政部交通運輸部聯（lián）合發（fā）布了《關於支持引（yǐn）導公路水路交通基礎設施數字化轉型升級的（de）通（tōng）知》。交通基礎設施數字化（huà）轉型類項目規模大，業務場（chǎng）景（jǐng）多，比較綜合。如果想在其中各個業務場景都實現較大幅度的技術突破，能否基於人工技術開（kāi）發相關算法？如有的數（shù）字化轉型項（xiàng）目有無人駕駛場景，那麽走（zǒu）車路雲邊協同的技術路線，還是走特（tè）斯拉那種車輛智能（néng）的（de）技術路（lù）線（xiàn）呢？

5、總結

針對橋（qiáo）梁養護和應急管理，交通運輸部出台政策，並（bìng）在橋梁監測（cè）和數字化轉型領域給與高額補貼。那麽最終有個問（wèn）題是，能否（fǒu）開（kāi）發一個較為底層基礎性的（de）人工（gōng）智能算法，經過訓練後能夠支撐橋梁監測數據分析，橋梁監測技術（shù）方案編（biān）製，橋梁檢測結（jié）果分（fèn）析，以及能夠支撐交通基礎設（shè）施數字化轉型各個（gè）應用場景呢（ne）？

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