在极端天气频发、城市化进程加速的今天，基础设施的安全运行已成为国家韧性与公共安全的核心议题。而传统依赖人工巡检、定点测量的方式，早已难以应对复杂多变的风险场景。

▷国家大力推动AI在安全领域的应用，图片来源：中国政府网

幸运的是，一场由人工智能驱动的“感知革命”正在发生：AI 正从被动监测走向主动预警，甚至迈向智能决策，为基础设施装上“智慧之眼”与“预判之脑”。

目前在中小桥梁、地铁隧道、露天矿山、水库大坝、市政建筑、古文物、工业建架疲劳监测、应急避险，城市公共安全工程、重大建筑工程领域以及智慧城市等场景和设施的安全监测方面正经历着三大跃迁：

融合北斗GNSS、InSAR雷达、激光雷达（LiDAR）、高清视频、红外热成像、各类型高精度传感器等多种监测手段，实现从地表到深部、从点到面的立体化监控。

在设备端部署轻量化 AI 模型进行实时初筛（边缘计算），再将关键数据上传云端进行深度分析，兼顾响应速度与算力效率。

借助数字孪生技术，AI 不仅判断“现在是否危险”，更能模拟“未来哪里会塌”“何时该修”，并自动生成巡检建议、资源调度方案，形成“监测—预警—处置”闭环。

基于 YOLO、Faster R-CNN、U-Net 等先进模型的 AI 视觉系统，可自动识别桥梁裂缝、边坡落石、建筑外墙剥落等微米至毫米级结构异常。

▷图片来源：YOLO视觉官网

配合无人机或固定高清摄像头，实现高频次、大范围自动化巡检，大幅替代高危人工操作。

现代基础设施监测早已超越单一数据源。AI 的真正优势，在于对异构、多尺度、多维度传感信息的深度融合：

• 高精度物理传感器：包括光纤光栅（FBG）应变/温度传感器、振弦式渗压计、倾角仪、加速度计、静力水准仪等，可实时捕捉结构内部应力、位移、振动、渗流等关键力学参数，精度可达微应变（με）或0.01mm级，是判断结构健康状态的“神经末梢”；

• 北斗GNSS定位系统：提供毫米级三维位移数据，适用于大坝、桥梁、边坡等大尺度形变长期监测；

• InSAR（合成孔径雷达干涉）：通过卫星遥感实现广域（数百平方公里）、高密度（每平方公里数千监测点）的地表形变反演，尤其适合矿山、水库等偏远区域；

• 激光雷达（LiDAR）与红外热成像：LiDAR 构建高精度三维点云模型，用于形变比对与体积计算；红外则能识别因渗漏、空洞或材料劣化引起的异常温区；

• 视频与可见光图像：提供直观视觉证据，支持表面损伤识别与事件回溯。

▷图片来源：“空天地”一体化监测方案

AI 通过时空对齐、特征提取与注意力机制，将上述来自“空中（卫星/无人机）、地面（摄像头/雷达）、结构内部（嵌入式传感器）”的数据进行智能融合，不仅提升监测覆盖度与鲁棒性，更能交叉验证、降低误报率，实现从“看得全”到“判得准”的跃升。

基础设施的失效往往是缓慢累积的过程。AI 利用 LSTM、Transformer、图神经网络（GNN）等时序与关系建模技术，对长期监测数据进行趋势分析、异常检测与演化预测。例如，通过分析连续数月的位移-降雨响应曲线，模型可识别出边坡“加速蠕变”阶段，从而发出早期预警。

▷Minjourney生成的时序趋势

为应对带宽限制与实时性要求，轻量化 AI 模型（如 MobileNet、TinyML）被部署至边缘设备（如智能网关、AI 摄像头、传感节点）。这些设备可在本地完成初步推理：如识别落石、判断位移超限、触发警报，并仅将关键事件或压缩特征上传云端，实现“前端快筛、后端深析”的高效架构。

▷Minjourney生成的时序趋势

参考文献：

·《人工智能 音视频及图像分析算法接口》GB/T 46700-2025

·《人工智能 多算法管理技术要求》GB/T 46351-2025

·《人工智能 深度学习框架多硬件平台适配技术规范》GB/T 45079-2024

·《智慧城市 人工智能技术应用场景分类指南》GB/Z 42759-2023

案例：北京-多维监测严防边坡落石隐患

▷图片来源：东方中恒某高速公路边坡落石监测项目

该项目将MEMS传感技术与“AI视觉捕捉”位移监测技术融合，实现对自然灾害风险路段的多维、精准、全过程监测（事前预防+事后处置），突破传统方法覆盖窄、成本高、难推广等瓶颈，推动监测模式由单点单指标向面状多指标升级，显著提升精准性与可靠性。

案例：北京-前端AI分析主动防护

▷图片来源：东方中恒某桥梁监测项目

该项目采用前端AI分析系统，通过内置AI芯片对采集数据实时处理，保留关键特征，显著提升识别精度。结合边缘计算与智能算法，系统可实时捕捉道路裂缝、桥梁形变、滑坡等结构风险，主动预警，实现从被动监测向主动防护转变。

案例：陕西-水库边坡预测预警项目

▷图片来源：东方中恒某水库边坡监测项目

该项目以“高频自动监测-遥感影像解译-流域水文模拟-三维水动力水质模拟”体系为核心，通过“空-天-地”一体化的数据监测及数值进行模拟，实现对水库边坡、水质、气象和水文等方面进行24小时不间断监测和分析。

案例：河北-某矿区边坡监测预警项目

▷图片来源：东方中恒某矿区边坡监测项目

该项目集成遥感影像、物联网和数字孪生技术，构建毫米级精度“数字矿山”。通过边坡自动化监测系统，可实时捕捉毫米级形变，将滑坡预警响应时效从小时级提升至分钟级。

尽管成果显著，AI 在基础设施安全领域仍面临三大挑战：

• 数据孤岛难打通：不同厂商设备数据格式不一，缺乏统一标准，影响融合精度；

• 极端环境鲁棒性不足：暴雨、沙尘、强光等仍可能导致视觉误判，需更强的抗干扰算法；

• 长期预测可靠性待验证：结构老化过程复杂，AI 模型需更多真实失效案例训练才能提升泛化能力。

▷图片来源：即梦AI

• AI + 数字孪生：构建基础设施“虚拟双胞胎”，实现全生命周期仿真、推演与优化维护策略；

• 自适应学习系统：模型能在线学习新地质条件、新材料特性，快速适配不同区域；

• 自主巡检机器人：搭载 AI 的无人机、爬壁机器人可自主执行检测、标记甚至初步修复；

• 城市级安全大脑：整合道路、桥梁、管网、建筑等多类设施数据，打造“城市基础设施安全一张图”，支撑智慧城市韧性建设。

安全监测不容丝毫懈怠。AI 并非要取代工程师，而是成为他们最可靠的“数字助手”：看得更细、算得更快、想得更远。

随着技术不断成熟，我们有理由相信：未来的每一条公路、每一座桥梁、每一座大坝，都将拥有一个永不疲倦的“AI 守护者”，在风险来临前，默默为我们点亮那盏预警的灯。