2024优秀案例丨桥梁智能化管养平台

1 政策背景

随着经济的快速发展和城市化建设的需要，桥梁基础设施日益增加，桥梁日常人工管养工作压力越来越大，为保障人民生命财产安全，对于结合大数据、物联网等信息化手段以动态掌握桥梁健康状况的需求越来越显著，桥梁健康监测系统将会逐渐成为未来桥梁管养的新方式。2020年8月，《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》（交规划发〔2020〕75号），提升在役交通基础设施检查、检测、监测、评估、风险预警以及养护决策、作业的快速化、自动化、智能化水平，推进交通基础设施长期性能观测网建设。2021年12月，住房和城乡建设部发布《住房和城乡建设部办公厅关于全面加快建设城市运行管理服务平台的通知》（建办督〔2021〕54号），附后的《平台建设指南》中“市级平台建设”章节要求“聚焦市政设施、房屋建筑、交通设施和人员密集区域等领域，对桥梁坍塌、防洪排涝、燃气安全、路面塌陷、管网漏损等开展运行监测，实现城市运行全生命周期监测管理”。2022年7月，住房和城乡建设部印发《开展城市基础设施安全运行监测试点工作》的通知，决定在浙江省、安徽省及北京市海淀区、辽宁省沈阳市、深圳市等22个市（区）开展城市基础设施安全运行监测试点工作，推动各地提高城市基础设施安全运行监测水平，有效防范安全事故，维护人民群众生命和财产安全。

2023年3月，住房和城乡建设工作会议提出，启动城市基础设施生命线安全工程建设，充分运用数字化手段，保障城市安全运行。启动建设覆盖燃气、桥梁、供水、排水、热力、综合管廊等重点领域的运行监测平台，对城市基础设施生命线工程实时监测、及时预警、有效处置。2023年5月11日，国家住房和城乡建设部在合肥召开推进城市基础设施生命线安全工程现场会。住房和城乡建设部部长倪虹表示，在深入推进试点和总结推广可复制经验基础上，我国将全面启动城市基础设施生命线安全工程。

2 必要性分析

随着经济的快速发展和城市化建设的提高，过往桥梁的车流量及大型货车的数量不断增加。城市大多数桥梁是主城区对外连接的重要通道，日常大型车流量大，桥梁荷载日益剧增，桥梁在长期的使用过程中难免会发生各种结构损伤，损伤的原因可能是使用、维护不当、车祸事故等人为因素，也可能是环境腐蚀、地震、风暴等自然灾害所致。此外，桥梁交通量的增大也加剧了桥梁结构的自然老化，这些因素均导致了桥梁承载能力和耐久性的降低，甚至影响到运营的安全。目前大多数桥梁检测频次比较低，无法及时跟踪桥梁状态变化，检测出大桥的安全风险。

大型桥梁本身就是市政设施管养工作中重点关注对象。目前大多数城市桥梁管养系统智能化水平不高，且桥梁管养人员的水平参差不齐，这使得长期的桥梁管养工作以及维修加固决策没有量化指标可以参考，对桥梁何时维修加固、哪种病害优先处理、核算维修加固工作量、申请多少维修加固资金等问题无法有效决策，带来的结果就是管养部门无论是制定每年的桥梁养护计划还是安排各种维修加固工作都非常被动，对于桥梁的安全运营风险逐渐变得难以控制，经常面对出了问题再安排工作的尴尬局面。

3 存在的问题

目前大多地市的桥梁管养工作（桥梁的日常巡查、外观检测等）还在使用人工方式，但是人工桥梁检查方法在实际应用中有很大的局限性，主要存在以下问题：

（1）周期长，时效性差。大型桥梁的检查周期可达数年，无法及时的跟踪桥梁状态，尤其是在有重大事故或严重自然灾害的情况下，不能向决策者和公众提供即时信息。

（2）目前桥梁的日常巡检报告多采用纸质化的记录形式，即使采用电子化报告的形式，也未形成标准化的数据存储格式，数据挖掘基础差。

（3）管养部门的专业水平差异化比较大，很多基层的员工存在缺乏必要的培训就上岗的情况，导致桥梁管养的数据质量也有待提升。

1 系统概述

桥梁智能化管养平台，是一个融合人工智能大语言模型(LLM)技术、物联监测技术、边缘计算和智能网关、BIM技术、结构损伤诊断技术和安全性评估技术的智能管养系统。系统涉及桥梁外观自动化巡检、桥梁结构健康监测与评估以及对桥梁养护专属AI知识库等几大功能模块，可解决桥梁日常人工巡检不到位、桥梁结构健康状况更新不及时、桥梁管养决策缺乏数据依据等困难,规范桥梁管养数据存储、沉淀桥梁管养数据资产，为精准管养保驾护航。

（1）桥梁外观自动化巡检

通过在桥梁的关键部位通过影响识别的方式，结合AI识图、BIM模型、边缘计算等技术，成功实现了桥梁外观的自动化巡检。这项创新技术的核心是以BIM模型为底座，将实际病害标注于BIM模型上，从而将桥梁日常巡检引入虚拟与现实的互动状态，为桥梁维护管理带来智能化体验。用户只需点击BIM模型上的桥梁部位，即可直观查看实际场景。

该技术不仅能够实现远程的手动巡检，还具备了预设路径的功能，摄像头可按照预设路径实现自动化巡检，并记录病害信息，极大地解放了人力，提高了巡检的效率。裂缝、锈蚀、路面破损等病害信息可以直观地呈现在BIM模型上，为决策者提供了更全面、直观的桥梁状况数据。如图1所示。

图1 桥梁外观自动化巡检功能板块

（2）桥梁结构健康监测

通过在结构关键位置安装传感器，可以连续、实时监测结构的发展变化，可根据监测数据的阈值、趋势变化，为结构在特殊气候、外荷载条件下或运营情况异常时发出预警信号，提前发现隐患，并能通过大数据分析，对结构状态进行趋势判定、评估分析，助力精准管养。

实际监测场景中，系统主要负责对桥梁主体主梁变形、主梁/桥墩倾斜、桥梁应变、主梁振动、车速车流、车型车重、环境温度等桥梁监测参数进行数据采集、数据分类以及数据初步分析处理，与云平台通过网络通信进行数据传输实现桥梁健康监测数据汇总。系统能够及时准确的提供结构的实际状态数据等，为及时发现结构损伤，对结构安全性作出准确评估，为实现结构的按需维护提供可靠的技术条件。如图2所示。

图2 桥梁健康监测系统业务架构图

（3）桥梁养护专属AI知识库

利用本地大语言模型+桥梁养护数据，打造桥梁守护的智能小精灵。2023年是以大语言模型为代表的AIGC技术的元年。大语言模型虽然展现了类人智能的强大的一面，却在很多特殊的应用场景因为缺乏专属数据的投喂而显得力不从心。针对通用的大语言模型结合过去积累的桥梁养护相关的数据进行针对性的微调训练，系统可以实现养护数据的全域查找、关联性分析、以及针对养护方案的智能咨询等功能，让桥梁养护数据不再是冷冰冰的数字，而变得灵活可用起来。如图3所示。

图3 大语言模型+桥梁养护数据打造的专属知识库

2 核心技术点

桥梁智能管养系统核心技术点主要包括：

（1）依托BIM模型的标准化桥梁管养数据资产

建立桥梁BIM模型，巡检人员可足不出户，点击BIM模型即可实时切换实际场景，同时在实际场景中观察到的病害特征可实时标注在BIM模型上，实现了对桥梁状况的立体、动态记录。更重要的是，系统依托BIM模型规范化了桥梁管养数据的存储方式，为后续的数据资产设计和数据价值挖掘奠定了良好的基础。

（2）动态物联感知

系统将桥梁传统人工检测转化为桥梁自动监测的新型模式，通过在桥梁结构上安装低功耗物联设备，无线无源，实现远距离数据传输，实时监测桥梁结构的状态和变化情况，可以根据不同的监测需求进行多点布置。如图4所示。

图4 低功耗物联设备

桥梁结构健康监测系统对于结构重要参数信息的获取主要通过各类传感器实现，由于桥梁结构体型庞大，在预算有限的前提下部署足够多的传感器实现结构及环境参数的全面监测显然是不实际的。因此，根据桥梁日常管养最为关心且最直接反映桥梁重大安全隐患的参数特别是可以直接反应宏观指标的变形参数并选取合适的监测部位及监测点的做法是较为合适的选择。根据《公路桥梁结构监测技术规范》（JT/T 1037-2022）等规相关规范以及标准的要求，常见的监测参数以及对应的传感器如表1所示。

表1 常见监测参数及其对应的传感器

（3）安全监测算法

系统集成数据处理、控制图、综合评估、阈值预警和趋势预警等模型算法，进行数据处理，系统可以对数据采集和处理过程中出现的异常数据进行自动识别和修正，提高监测的准确性和可靠性。并且从处理后的数据中提取出与桥梁结构健康相关的特征，如振幅、频率、应变等，这些特征可以反映桥梁的结构变化、损伤情况等，预判桥梁的结构变化、磨损等情况，并及时发送警报信息，这为预防性维护和风险管理提供了依据，使得管理人员能够及时采取维护措施，以避免事故发生。为桥梁的维护、管理提供科学依据和建议，保障交通安全和城市基础设施的健康发展。如图5所示。

图5 算法模型

（4）全景多维可视

将GIS（地理信息系统）和BIM（建筑信息模型）两种技术结合，实现了桥梁的综合建模和管理，通过可视化界面展示建筑物的状态和数据，以图形化、直观化的方式呈现。依托GIS技术，可以对地理空间数据进行处理和分析，将现实世界的地理特征与数据相连接。而BIM技术则提供了桥梁的几何、属性和行为等全面信息。

数字孪生技术在桥梁健康监测领域扮演着重要的角色。综合使用GIS和BIM，通过数字技术可在虚拟环境中建立实体桥梁的全面副本，包括几何形状、结构、属性和行为等方面的数字表示。实体桥梁与数字孪生模型实时同步，使得监测系统能够即时反映桥梁的真实状态。这一技术允许进行模拟和仿真，有效模拟桥梁在不同条件下的行为、性能和相互作用。数字孪生整合来自各种数据源的信息，包括传感器数据、监测数据以及历史数据，提供了全方位、综合的桥梁数字表示。数字孪生的历史数据存储能力有助于追踪桥梁状况的演变趋势，识别问题的发展过程，为维护和改进提供深入的洞察。同时，模拟和实际性能数据的对比分析，为性能评估和优化提供了依据，支持智能决策的制定。如图6、图7所示。

图6 桥梁GIS分布

图7 桥梁BIM模型

（5）结构评估报告

系统汇总监测数据，根据标准模板自动生成月报、季度报及年报等报告，提供全面的桥梁结构健康状况评估和预测信息，便于管理人员详细了解桥梁历史详情以及桥梁潜在风险，提高桥梁结构健康监测的效率和准确性，为维修和保养提供科学依据，保障桥梁的安全性和使用寿命。同时，报告还可以根据用户的需求进行定制化输出，满足不同的应用需求。如图8所示。

图8 健康监测报告

（6）大语言模型+桥梁养护数据=专属AI知识库

系统利用大语言模型的语言理解、信息抽取、文本分析和文本生成等底层能力，结合桥梁养护数据，可以实现以下功能：

1）养护数据的全域查找：系统可以根据用户提供的关键词或问题，在桥梁养护数据中进行全面的搜索，找到与之相关的信息。无论是特定的桥梁名称、养护方法还是相关的技术文献，系统都能够快速准确地检索并呈现给用户。

2）关联性分析：系统可以对桥梁养护数据进行深入的分析和关联，发现其中的规律、趋势和相互关系。通过对数据的挖掘和分析，系统可以帮助用户了解不同养护措施的效果、各种因素之间的关联性，以及预测未来可能出现的问题。

3） 针对养护方案的智能咨询：系统可以根据用户提供的具体情况和需求，结合桥梁养护数据和专业知识，为用户提供个性化的养护方案咨询。无论是养护计划的制定、材料选择还是施工方法的优化，系统都能够基于数据和经验给出建议和指导，帮助用户做出明智的决策。如图9所示。

图9  桥梁管养小精灵咨询场景

综上所述，系统通过利用大语言模型的多种能力，结合桥梁养护数据，能够实现养护数据的全域查找、关联性分析以及针对养护方案的智能咨询，为桥梁养护工作提供了强大的支持和帮助。

3 典型应用场景

桥梁智能管养系统已应用于国内众多地市市政主干道桥梁，如图10所示。

图10 应用场景

桥梁智能管养主要体现在其以新技术为基础，打造了一个全面、实时、智能的管养系统，对桥梁的结构健康状况进行实时监测和分析并协助管养决策的制定。以下是新技术在桥梁智能管养系统中的应用创新：

（1）无源无线物联网传感技术+边缘计算+智能网关

采用先进的无线无源传感技术和物联网技术，通过安装传感器在桥梁各个部位，实现对桥梁的定位、形变、振动、温度以及环境变化等信息的实时、高精度监测。这种技术可以实现对桥梁的全面监测，提高了监测的准确性和效率。

传统的桥梁健康监测方式，传感器数据需要集中采集，并且传感器需要统一供电，在实施过程中面临着大量的线缆部署工作，布线、集线复杂，且需要持续供电，能耗较高、有线链路易损坏。“无线无源”物联网监测技术避免了大量的电力或数据线缆敷设，具有安装维护方便、成本低、采集频率高的特点。

采用数据采集终端和云计算技术，对图像以及大量的监测数据通过智能网关在边缘计算后回传、存储，同时深度挖掘数据中的有用信息，这种技术不仅可以提高监测的效率，还能为桥梁的结构健康监测提供科学依据。

（2）大数据技术+智能算法模型技术

运用人工智能和数据算法，对监测数据进行处理和分析，提取出有用的特征和模式，及时发现并预警潜在的故障或异常情况，用于评估桥梁的结构健康状况和预测未来的发展趋势。这种技术可以提高监测的准确性和可靠性。

（3）自我诊断技术和故障预警技术

系统具备自我诊断和故障预警功能，能够实时监测传感器的运行状态，检测传感器是否故障或者失效，确保数据采集的可靠性和准确性。这种技术可以提高监测的准确性和可靠性。

（4）应急处置与决策支持技术

桥梁智能管养系统可以根据实测数据和预测结果，结合实际情况进行预警和决策支持，为桥梁的管理和维护提供科学依据和建议。通过对桥梁监测数据进行分析，科学设置阈值，利用结构安全分级预警技术，实现桥梁异常状况事件的闭环处理。基于桥梁监测报警数据、安全评估数据，利用桥梁综合评估结果，为桥梁养护、突发事件处置等提供辅助决策支持。

（5）基于大语言模型的AI桥梁专属知识库

系统依托大语言模型的语言理解、信息抽取、文本分析和文本生成等底层能力，结合桥梁养护数据，可以支持数据信息深度检索、基于多源数据的洞察分析以及针对每座桥梁的养护方案定制化咨询。

桥梁智能管养系统具有以下效益和应用/推广价值：

（1）提高运维效率

桥梁智能管养系统通过实时数据采集和高频次监测，能够快速而及时地捕捉桥梁结构的变化和潜在问题，解决了传统人工检测频次低的弊端。全天候、全面性的监测使得系统能够在不受时间和天气限制的情况下全面了解桥梁的状况。同时，自动化监测采用先进的传感器和技术，提高了数据采集的准确性和稳定性，相较于人工检测更为精准。通过数据分析和模型预测，系统能够预测潜在问题，支持预防性维护，有助于在问题发展到不可逆转的阶段之前采取必要的维修和加固措施。

（2）支持应用于多个领域

基于GIS+BIM的技术监测体系具有广泛的应用前景，不仅局限于桥梁基础设施领域，而且在城市其他基础设施以及城市规划和管理等多个领域都能够得到应用。例如，可用于监测和维护排水、供水、燃气系统等基础设施，同时在城市规划中的土地利用和交通流量等方面也可以提供关键的分析和决策支持。

（3）提供智能化服务

系统可以与人工智能和机器学习技术相结合，实现智能化的服务。系统可以学习桥梁的运行模式和行为，通过模式识别和异常检测，自动化地识别潜在问题，并提供智能化的建议和解决方案。与大语言模型的结合，将为任何管养机构打造专属的AI管养专家顾问。

（4）数据共享与合作

系统产生的大量数据可以为研究机构、政府和企业提供有价值的信息。促进数据的共享与合作，有助于更全面地理解结构健康状况，推动整个领域的发展。

这些附加价值使得桥梁智能管养系统成为一个全面、创新且具有战略性意义的工具，不仅在桥梁工程管理中发挥作用，还在可持续性、科技创新、公共安全和数据合作方面做出了重要贡献。