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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(jì)資料）的簡稱，隨著計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(rèn)識，當(dāng)數(shù)據(jù)匯集量和分析達(dá)到一定程度的時候，就可以說進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的范疇。

人工智能，是利用計(jì)算機(jī)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(jìn)行繁雜的數(shù)據(jù)分析、完成特定任務(wù)，并根據(jù)要求進(jìn)行反饋的一種應(yīng)用技術(shù)。是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字化成果發(fā)展完善的一項(xiàng)應(yīng)用技術(shù)。

機(jī)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(jī)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(dāng)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(jìn)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(dá)到提升效率、改進(jìn)工作的效果。但要認(rèn)識到,數(shù)字化只是一個工具,是對事物部分特征的表達(dá),是1后面的0。當(dāng)前事物的形成、存在、運(yùn)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(jìn)一步的前進(jìn)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(shí)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(shí)際內(nèi)應(yīng)力及構(gòu)件間的傳遞、應(yīng)力集中的關(guān)鍵點(diǎn)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(dāng)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(dāng)下仍然屬于需要被剔除的垃圾，需要耗費(fèi)大量的資源進(jìn)行篩選、管理和維護(hù)。

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(xiàng)目和數(shù)量擴(kuò)充預(yù)留條件，需要具有深刻認(rèn)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(dāng)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(jìn)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(jì)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(tuán)隊(duì)和一定的運(yùn)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(jì)算機(jī)的運(yùn)行，數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)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(dāng)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(dāng)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(zhǔn)數(shù)字化的水平，離真正的“智能”還都比較遠(yuǎn)。筆者認(rèn)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(dāng)前水平下，應(yīng)按照由易到難、聚焦要點(diǎn)、重點(diǎn)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。可以聚焦以下幾個方面工作：

筑牢基礎(chǔ)

數(shù)字化和人工智能對于解決工程耐久和運(yùn)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(shí)際的做法。從基礎(chǔ)做起,提升設(shè)計(jì)、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(shí)。

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(xiàng)目數(shù)據(jù)、分散數(shù)據(jù)采集成本、提高數(shù)據(jù)利用，達(dá)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(shí)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(diǎn)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(zhǔn)確地找出高速公路擁堵的主要節(jié)點(diǎn)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(yùn)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(yùn)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(xiàng)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(hù)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(hù)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(shí)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(fēng)險。化整為零、分別突破、以點(diǎn)帶面，行穩(wěn)方能致遠(yuǎn)，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。