2025IBTC精選報告 | 長沙理工大學副校長張軍輝
閱讀：次 發布人：橋梁與隧道
2025年11月22日-23日，中國工程院工程科技學術研討會暨第十三屆國際橋梁與隧道技術大會（IBTC 2025）在天津成功召開。大會深入貫徹落實黨的二十屆四中全會精神，以“新質生產力賦能交通基礎設施智能建養與韌性安全”為主題開展高質量學術報告與研討，涌現出一批具有前瞻性和實踐價值的研究成果。
作為中國乃至國際范圍內反映重大工程建設與技術創新的重要交流平臺，為更好傳播科技前沿成果、推動行業創新進步，大會組委會特別推出《2025IBTC精選報告回顧》，分享專家精彩觀點。本期聚焦長沙理工大學副校長張軍輝的大會報告《公路路基突發性災害預警的現狀、挑戰和應對策略》，核心內容如下↓↓↓
▲張軍輝在大會現場分享報告
我國公路網與地質災害易發區高度重疊，防災減災面臨多重壓力：
1. 災害頻發損失慘重：全球極端氣候加劇，我國 69% 國土存在高地質風險，28 萬處地質災害隱患點與公路網交織。2018-2023 年公路災毀損失累計超 1300 億元，廣東梅大高速滑坡、四川阿壩州橋梁垮塌等事件凸顯危害。
2. 早期建設韌性不足：部分公路未繞避潛在災害、設計標準低，抵御風險冗余不足，如獨庫公路因預判不足常年受滑坡影響，需新建平行公路。
3. 監測預警能力薄弱：專業監測覆蓋面不足，指標精度與預警閾值不一，存在“事前監測不準、事中發現不及時、事后告警低效”問題，3.6 萬處公路隱患點缺乏有效管控。
二、關鍵挑戰：五大核心瓶頸制約預警效能
1. 災變機理認知不清：多致災因素耦合動力過程難預測，突發性災害前兆信息與監測指標映射關系不明。
2. 垂域大模型構建困難：生成式大模型融合成本高，行業知識遷移難、災害數據稀缺，制約模型落地。
3. 測點布設缺乏依據：危險區域識別不準，監測點易偏離災害體，前兆信息捕捉不到。
4. 數據協同融合不足：監測數據割裂，時空對齊難，數字模擬推演效率低，難以支撐模型訓練。
5. 預警系統模態單一：缺乏視頻、文本、時序等多模態數據融合能力，難以應對突發性災害。
三、關鍵技術路徑：五維協同應對策略
（一）揭示災變機理與監測指標映射關系
聚焦極端氣候、不良地質、水動力三類場景，解析滑坡、沉陷、水毀等六種典型災害“孕災 - 致災 - 成災”全過程，闡明水 - 熱 - 力耦合、泥石流沖蝕等核心機理，構建定制化監測指標體系，按工程重要性與災變風險差異化設置監測模塊。
（二）構建災害生成式大模型理論方法
以開源通用模型為基礎，構建“基模型 - 任務模型 - 增強模型”訓練路徑：制定多模態數據分類標準，通過異常監測、缺失補全實現數據規范化；提出知識遷移、多模態融合理論，設計“編碼 - 融合 - 預測”端到端網絡，采用 MOE 架構實現多源數據融合；建立多任務訓練方法，破解行業數據稀缺難題。
（三）研發專用監檢測設備
構建“廣域普查 - 區域詳查 - 隱患核查”梯級監測網絡：優化無人車載 SAR 裝備，提升植被覆蓋區探測能力；研發光、電、磁多類型傳感器，探索 DAS 次聲波技術捕捉災害前兆信息；建立廣域危險區域遙感識別方法，實現測點科學布設。
（四）動態識別推演與可靠性評估
構建物理信息神經網絡代理模型，提升災害演化推演效率；解析公路路基全生命周期服役參數，融合實測數據與仿真數據，建立可靠性評估體系，明確災害預警閾值，為大模型提供高質量數據集。
（五）開發智能預警系統
整合網絡數據、實測數據與仿真數據，構建多模態災害數據集；基于生成式大模型實現動態風險分析，開發集“感知 - 推演 - 預警 - 決策”于一體的智能系統，突破突發性災害預警響應慢的痛點。
四、結論與行業價值
該技術體系緊扣大會“智能建養與韌性安全”主題，針對性解決公路路基突發性災害預警“指標不明、前兆難捕、模型空白、數據割裂、響應滯后”五大核心問題。其行業價值體現在：填補了公路領域突發性災害預警技術空白，推動防災減災從“漸進式預測” 向“突發性預警”跨越；以生成式大模型為核心的技術路徑，引領公路運維向數字化、智能化轉型；為我國廣袤疆域內的公路基礎設施安全提供堅實技術支撐，助力降低災毀損失，保障交通生命線暢通。
THE END
▲張軍輝在大會現場分享報告
一、核心痛點：公路路基防災減災的嚴峻形勢
文/大會組委會綜合整理
