2025年10月底的一场线上研讨会，聚焦于一个看似冷门却关乎国计民生的话题——公路桥梁的智慧养护。中交三公局的技术专家李连友，分享了一套针对中小跨径桥梁监测的新思路。这套思路的核心，不只是“装传感器、采集数据”的老套路，而是试图回答一个更深层的问题：在桥梁数量已居世界之首的中国，我们该如何用有限的资源，真正读懂每一座桥的健康状况，并让数据为养护决策服务？

一、监测，不等于报警

交通运输部力推的中小桥梁“轻量化”监测，本是好事。但在李连友看来，当前许多地方的设计方案，陷入了一种“复制粘贴”的误区：哪里可能出问题，就往哪里装一堆倾角仪、摄像头和报警器。结果往往是系统臃肿，误报频发，最终让数据沦为摆设。他提出了两个关键区分：

1、“监测”与“报警”是两码事。 监测预警，需要的是“高灵敏度”的传感器，捕捉细微变化；而灾后报警，则需要“大量程”的设备，应对极端情况。把两者混在一个系统里，就像既要一把手术刀，又要一把斧头，结果往往两头都不够锋利。更重要的是，一旦数据异常，系统根本无法判断这是即将发生问题的“预警”，还是已经出事的“警报”，误报自然层出不穷。

2、监测的最终目的，是服务“养护决策”。 如果不能回答“这座桥今天是否需要维修？哪片梁需要加固？”，那再多的数据也只是一堆数字。中小桥梁的监测，必须指向“养护数字化”。

二、向军方和光纤“取经”：用AI为桥梁建立“健康指纹”

如何实现上述目标？李连友团队将目光投向了其他领域。一个来自军方的案例给了他们启发：一艘航母上有88架舰载机，当需要30架紧急升空时，如何快速挑选出状态最好的？答案是依靠人工智能，通过分析每架飞机传感器积累的实证数据，瞬间将其分为“状况好”和“状况差”两类。

这给了团队灵感：桥梁监测，能否也基于桥梁自身的“实证数据”，用AI快速判断其状态是“正常”还是“异常”？同时，结合飞速发展的光纤阵列传感技术——一根光纤上可以刻制多个光栅，实现对桥梁结构的密集布点监测。将“AI算法”与“密集布点”结合，能否打开新的大门？

三个实践案例，印证了这种结合的潜力：

1、云南一座连续梁桥：仅用3个传感器，AI建模就发现，该桥每晚9点到12点状态会变“差”，次日又恢复。结合时间推测，这很可能与夜间重型渣土车通行有关。这揭示了日常荷载对桥梁的实时影响。

2、四座特大桥：用AI分析每座桥7个传感器的数据，发现其中三座状态良好，一座状态“较差”。但这座桥是新建的，结构本身没问题。问题出在哪？追溯发现，状态差的桥，其监测设备由另一家公司安装。AI“诊断”出的，很可能是安装质量的缺陷。

3、一座跨黄河的桥梁：业主提供的数据非常粗糙，是10分钟一个特征值。但即便如此，AI模型依然发现，在1月底到2月初，两座独立的桥竟同时出现状态波动。这个时间节点有何特殊之处？团队将谜题交还给业主去实地排查。

传统桥梁损伤识别，分为四个层次：从发现“有没有损伤”，到确定“在哪”、“是什么”，再到评估“还能承受多少”。而李连友团队的实践表明，通过AI为桥梁建立独一无二的“健康指纹”，不仅能发现异常、定位异常发生的时间和位置（相当于实现了第二层次），还能通过多传感器数据融合，有效避免因单一传感器故障导致的误报。

基于这些探索，他们已在北京首发集团的一座高速桥梁上进行“破坏性实验”，通过切割、破损梁体来验证AI模型的敏锐度。初步的布点方案也浮出水面：横桥向监测每片梁的动挠度，判断横向联系是否劣化；顺桥向用光纤阵列，每片梁只需约10个传感器即可满足需求。

三、用实测数据，评估桥梁的“真实承载力”

有了数据，如何评估桥梁的“真实承载力”？他们把评估分为“汽车荷载建模”和“桥梁结构分析”两步。第一步，不再依赖理论公式，而是直接用110国道的实测数据，在桥梁的“影响线”上进行模拟加载，得出更符合实际的荷载极值，进而修正设计规范中的参数。第二步，结合大量实测数据与有限元模型，利用“深度学习代理模型”技术，不断提升桥梁模型的精准度，最终为桥梁的剩余寿命和承载能力给出更靠谱的判断。

四、从“一桥一策”到“构件级”的养护革命

当前国内桥梁养护数字化的基础近乎空白。李连友引入了一个重要概念：网络级优化和项目级优化。

1、网络级优化，是把目光投向更宏观的层面。比如北京有10万根T梁，不必对每根都实时监测，而是抽样监测一部分，建立这类“构件”的技术状况退化规律，从而在整体层面制定出更科学的维护策略。

2、项目级优化，则是将网络级策略应用到具体某座桥上。比如一座桥包含T梁、空心板等多种构件，就分别套用其退化规律，确定这座桥的具体养护需求，并在多座桥之间进行优先级排序，把钱花在最需要的地方。

这个思路的核心转变是：从“监测整座桥”转向 “监测关键构件” 。成本更低，数据也更能直接融入养护决策体系。

五、“第三代桥梁监测系统”的四大支柱

面对动辄涉及数百上千座桥的大规模项目，李连友团队提出的“第三代桥梁监测系统”强调四大核心：

1、专业化分工：光纤安装、数据采集、AI建模、长期分析……每个环节都交给最专业的团队，告别“大包大揽”。

2、弹性化架构：项目的顶层设计和体系架构必须清晰，为后续管理提供“提纲挈领”的指导。

3、中台化软件：监测软件平台应回归“数据管理”本位，做好数据采集、存储和共享，而专业的数据分析则交给更专业的工具和团队，形成围绕核心平台的技术生态。

4、项目管理设计：大规模监测项目对业主的管理能力是巨大考验，必须在项目启动前就做好管理模式设计，确保落地效果。

六、面向未来的思考：别让数字化转型，再次“转”成信息孤岛

李连友团队的最终目标，是整合光纤传感、AI算法、荷载建模和第三代监测系统模式，形成一个将中小桥梁监测真正纳入养护数字化体系的综合解决方案。他们追求的是低成本、长寿命（质疑部分项目“投入数亿，系统只能管3年”的不合理）、数据能持续积累形成“生命周期健康指纹”，并最终服务于养护决策。

一个严峻的现实是：中国桥梁总数已是美国的两倍，但巨大的建设成就背后，是空前的养护压力。通过经济效率指标推算，全国超60%的高速公路未来将面临艰巨的养护任务。当前各省的交通数字化转型项目，虽在智慧监测上投入巨大，但如果沿用传统的信息化建设思路，很可能在项目完工后，发现各个系统依然是孤岛，数据无法贯通，“养护数字化”将再次被延后多年。数据积累没有捷径，无法弯道超车。行业的当务之急，是尽快启动真正的养护数字化转型，早一天开始，就能为未来的科学决策多赢得一天的时间！