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數(shù)字化，用數(shù)字來表征事物可量測特征（廣義,，包括統(tǒng)計資料）的簡稱,，隨著計算機技術(shù)水平的發(fā)展和量測水平的提升，更多的特征數(shù)據(jù)被計算機管理,、分析,、表述，使得事物的多方面特征可以被同時展示,，讓我們對事物更立體,、更全面的認識,，當數(shù)據(jù)匯集量和分析達到一定程度的時候，就可以說進入了大數(shù)據(jù)的范疇,。

人工智能,，是利用計算機技術(shù)，在邊界清晰,、規(guī)則明確,、數(shù)據(jù)可靠的前提下，代替人對可量測特征數(shù)據(jù)進行繁雜的數(shù)據(jù)分析,、完成特定任務(wù),，并根據(jù)要求進行反饋的一種應(yīng)用技術(shù)。是基于計算機技術(shù)和數(shù)字化成果發(fā)展完善的一項應(yīng)用技術(shù),。

機器智能,，是對呼嘯而過后智能的稱呼，以區(qū)別于人工智能,，目前筆者對其唯一的想象：是以“機器”為物理支持的智慧,。

數(shù)字化是大數(shù)據(jù)、人工智能的基礎(chǔ),，在當前的技術(shù)水平下,大數(shù)據(jù),、人工智能都是對數(shù)據(jù)進行采集、整理,、分析的工具,，它們之間還沒有明確的界限。通過數(shù)字化,，提升了對事物特征全面性的把握,，也降低了對人員部分專業(yè)素質(zhì)的要求，達到提升效率,、改進工作的效果,。但要認識到,數(shù)字化只是一個工具,是對事物部分特征的表達,是1后面的0。當前事物的形成,、存在,、運動中很多基礎(chǔ)性問題,以及很多關(guān)鍵的信息，尚無法被量測并數(shù)字化,技術(shù)和社會發(fā)展中存在的多數(shù)問題,也不可能僅僅依賴數(shù)字化,、人工智能解決,。人工智能進一步的前進和應(yīng)用,至少面臨四個方面的挑戰(zhàn)。

一是關(guān)鍵數(shù)據(jù)的獲得,。人工智能的基礎(chǔ)是事物特征的數(shù)字化,，關(guān)鍵數(shù)據(jù)難以獲得是最大的挑戰(zhàn)之一。雖然期望的數(shù)據(jù)收集方案是由分析的需求提出,，有目的性收集,，但現(xiàn)實往往很殘酷,，僅就土木工程而言，滑坡的精確內(nèi)應(yīng)力及分布,、橋梁各處實際內(nèi)應(yīng)力及構(gòu)件間的傳遞、應(yīng)力集中的關(guān)鍵點數(shù)值等等,，目前的技術(shù)水平仍然難以獲得,。

二是垃圾數(shù)據(jù)的處理，當前能被收集到的主要是低效甚至垃圾數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)也可能是未來某些應(yīng)用的基礎(chǔ),，但當下仍然屬于需要被剔除的垃圾，需要耗費大量的資源進行篩選,、管理和維護,。

建立起數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，特別是建立起數(shù)據(jù)庫內(nèi)部,，以及不同數(shù)據(jù)庫之間的聯(lián)系,，形成網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)，給輕量化提取和高效利用創(chuàng)造條件,，并給未來數(shù)據(jù)項目和數(shù)量擴充預(yù)留條件,，需要具有深刻認識事物特征、跨學(xué)科管理和分析信息,、發(fā)明數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的能力,，是當前的巨大挑戰(zhàn)。目前BIM模型應(yīng)用就是一個典型的案例,，雖然目前對如何推進數(shù)據(jù)聯(lián)通已經(jīng)有人提出了思路,，但是在建立公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫格式方面尚難以下手。

數(shù)學(xué)中的概率,、統(tǒng)計等工具是為解決數(shù)據(jù)分析發(fā)展起來的,，現(xiàn)代“智慧”本質(zhì)上還是傳統(tǒng)工具的靈活應(yīng)用。發(fā)明數(shù)據(jù)分析方法,，有效利用可量測數(shù)據(jù)是巨大挑戰(zhàn),，需要具有跨界能力的領(lǐng)軍人才、支撐團隊和一定的運氣,；在無法獲得關(guān)鍵性數(shù)據(jù)的情況下,，用低效甚至垃圾數(shù)據(jù)了解事物特征、研判發(fā)展規(guī)律,，是更艱巨的挑戰(zhàn),。交通工程、土木工程智能化面對的就是這種挑戰(zhàn),。

服務(wù)器,、超級計算機的運行,，數(shù)據(jù)庫的建立和維護需要高昂的成本和天量的能耗，數(shù)據(jù)傳遞的流量成本在當前仍然無法忽視,，在創(chuàng)造價值有限的前提下,，如何應(yīng)對成本和低碳的制約，需要更多的商業(yè)智慧,。

當前,，人工智能在公路上的應(yīng)用可以概括為四大類——數(shù)字孿生、動態(tài)管控,、信息傳遞,、資產(chǎn)管理。具體案例中多數(shù)仍處于信息化和準數(shù)字化的水平,，離真正的“智能”還都比較遠,。筆者認為，打造智慧公路,，在一定程度上應(yīng)用人工智能應(yīng)該是最基本的要求,。在當前水平下，應(yīng)按照由易到難,、聚焦要點,、重點突破的方式，首先在局部通過真正的數(shù)字化并應(yīng)用人工智能,，在人工替代等基礎(chǔ)性工作方面形成效益,，帶動良性循環(huán)，再向更復(fù)雜應(yīng)用方面尋找突破口,?？梢跃劢挂韵聨讉€方面工作：

筑牢基礎(chǔ)

數(shù)字化和人工智能對于解決工程耐久和運行安全方面能做的較少,在解決問題過程中,將數(shù)字化作為表述工程方案和特征的手段、用人工智能代替簡單枯燥的基礎(chǔ)性工作,提升工作效率,、減少低級錯誤和人工消耗,是更切實際的做法,。從基礎(chǔ)做起,提升設(shè)計、建設(shè),、管理的底層能力,解決影響安全耐久的根本性問題,。在打牢基礎(chǔ)的同時提煉規(guī)律,引入數(shù)字化、信息化,、智能化等技術(shù),提升建造管理服務(wù)水平,，把“1”做實。

建立完善的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)庫底層格式,，形成開放的基礎(chǔ)設(shè)施底盤,，按照“一模各表、用者完善”的模式,，完善項目數(shù)據(jù),、分散數(shù)據(jù)采集成本,、提高數(shù)據(jù)利用，達到低成本匯集數(shù)據(jù),、無損傳遞數(shù)據(jù),、根據(jù)需要取用數(shù)據(jù)的能力，真正建成基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化底盤（也可以稱其為BIM模型）,，成為應(yīng)用人工智能的基礎(chǔ),。在有了扎實基礎(chǔ)后，自然會孕育出多種人工智能應(yīng)用,。

目前的水平下，突破的重點可以考慮：

1.讀懂視頻監(jiān)控信息,。能夠自動獲得管理需要發(fā)現(xiàn)的事件,，并及時將信息告知相應(yīng)的管理者。利用這一成果,，可以更快速準確地找出高速公路擁堵的主要節(jié)點和原因,，為綜合采用管理、工程措施,，低成本提升高速公路通道平均運行速度提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),。

2.可變情報板高效利用。我們已經(jīng)建設(shè)成世界上最大規(guī)模的高速公路可變情報板體系,，要讓可變情報板真正給駕駛員提供公路運行,、管理所需信息，這方面,，北京市的部分環(huán)路,、武漢繞城高速部分路段已經(jīng)有了初步成果。

3.建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施“一張圖”,。結(jié)合國土空間規(guī)劃一張圖,，形成公路基礎(chǔ)設(shè)施一張圖。采用國家,、省,、項目三級分設(shè)的方式，形成公路基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)底盤,。

4.建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施巡查養(yǎng)護數(shù)據(jù)庫,。通過專業(yè)的工作，持續(xù)描述工程特征變化過程,，作為養(yǎng)護決策的基礎(chǔ),。

人工智能已呼嘯而來，對于“智慧”一詞過度的解讀與神化,、虛化（脫離實體的動畫）,，在推動人工智能再次起飛的同時,，也吹出了一個個巨大的泡沫，使其再一次面臨跌下神壇的巨大風險,?；麨榱恪⒎謩e突破,、以點帶面,，行穩(wěn)方能致遠，期待公路領(lǐng)域的智慧升級能夠成為引領(lǐng)人工智能前行的一個突破口,，更期待人工智能夠推動公路智慧騰飛,。

來源：橋梁雜志微信公眾號。