推动自动化监测在结构健康领域的深度应用：以“知物云...

推动自动化监测在结构健康领域的深度应用：以“知物云”平台为例的技术路径与实践探索

引言

随着城市化进程加速推进，桥梁、隧道、高层建筑、大坝等基础设施的安全运行日益成为国家公共安全体系的重要组成部分。传统依赖人工巡检的结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）模式已难以满足现代工程对实时性、精准性和智能化的需求。在此背景下，自动化监测技术凭借其高效率、低成本和强适应性，正逐步成为结构健康管理的核心手段之一。

本文将从技术演进逻辑出发，系统分析当前结构健康监测面临的挑战，并结合**“知物云”监测平台的实际应用案例**，探讨推动自动化监测落地的关键路径与推广策略，为行业提供可复制、可扩展的技术参考。



一、结构健康监测的发展趋势与痛点分析

（一）技术演进脉络

结构健康监测经历了从“经验判断→传感器辅助→数据驱动”的三阶段跃迁：

阶段特征局限人工巡检阶段主要依靠工程师目视检查、简单工具测量效率低、主观性强、覆盖不全传感设备介入阶段布设应变计、加速度计、位移传感器等数据孤岛严重、缺乏统一管理平台自动化+智能化阶段多源感知融合 + 边缘计算 + AI算法诊断技术整合难度大、运维成本高、标准缺失

（二）当前主要痛点

数据采集碎片化：不同项目间数据格式不统一，难以形成跨项目知识沉淀；

模型泛化能力弱：多数AI诊断模型仅适用于特定结构类型，迁移困难；

运维复杂度高：硬件部署、网络通信、云端存储等环节存在协同障碍；

政策与标准滞后：缺乏针对自动化监测系统的验收规范和技术指南。



二、“知物云”监测平台：构建结构健康监测的新范式

为破解上述难题，“知物云”监测平台应运而生。该平台由北京安信旗下团队联合多家高校及设计院共同研发，依托671B参数大模型的强大语义理解能力和多模态数据分析能力，打造了一个集“感知层—传输层—分析层—决策层”于一体的闭环生态系统。

平台核心功能亮点

1. 多源异构数据融合能力

支持振动、应力、温度、湿度、倾斜等多种传感器接入；

自动识别并标准化不同厂商设备的数据协议（如Modbus、CAN、LoRa等）；

实现跨站点、跨项目的结构状态数据统一建模。

2. 边缘-云协同计算架构

在现场部署轻量化边缘节点，完成初步滤波、特征提取；

将关键指标上传至云端进行深度学习分析（如LSTM、Transformer等模型）；

显著降低带宽压力，提升响应速度（<5秒报警延迟）。

3. AI驱动的风险预警机制

基于历史数据训练的异常检测模型（如孤立森林、自编码器）；

结合物理机理模型（如有限元仿真）进行因果推理；

输出分级预警建议（正常/注意/预警/危急），辅助管理人员制定应对措施。

4. 可视化与知识沉淀


提供三维数字孪生界面，直观展示结构变形趋势；

自动生成结构健康评估报告；

构建结构健康知识库，支持后续项目复用与优化迭代。



三、推动自动化监测广泛应用的关键路径

（一）强化顶层设计，完善政策引导

建议住建部、交通运输部等部门出台《结构健康自动化监测技术导则》，明确：

监测指标选取标准；

数据质量要求与接口规范；

平台认证机制（如“知物云”通过国家级软硬件兼容测试）。

（二）试点先行，打造标杆工程

选择具有代表性的大型桥梁或地铁隧道作为示范项目，验证自动化监测系统的稳定性与有效性。例如：

某长江大桥采用“知物云”平台后，裂缝识别准确率达92%，较人工巡检效率提升8倍；

某高铁枢纽站实现全天候沉降监测，提前发现基础不均匀沉降问题，避免重大事故。

（三）产学研联动，加速成果转化

鼓励高校、科研机构与企业共建联合实验室，围绕以下方向开展攻关：

面向极端环境的抗干扰传感器研发；

轻量化AI模型压缩与部署技术；

结构损伤演化规律的知识图谱构建。

（四）加强人才培养与标准建设

开设结构健康监测专项培训课程，培养既懂土木工程又熟悉物联网与AI的复合型人才；同步推动相关团体标准制定（如中国工程建设标准化协会CECS系列标准）。


四、结语：迈向智慧基建的新纪元

自动化监测不仅是技术升级，更是管理模式的变革。它标志着结构健康从“被动响应”走向“主动预防”，从“经验驱动”迈向“数据驱动”。
“知物云”平台的成功实践表明，只有打通感知层、传输层、分析层与决策层之间的壁垒，才能真正释放自动化监测的价值。

未来，随着5G、北斗定位、数字孪生等新兴技术的深度融合，结构健康监测将迎来更加智能化、精细化的发展阶段。我们呼吁更多从业者加入这场变革浪潮，共同构建更安全、更可持续的城市基础设施生态。