数字化，用数字来表征事物可量测特征（广义，包括统计资料）的简称，随着计算机技术水平的发展和量测水平的提升，更多的特征数据被计算机管理、分析、表述，使得事物的多方面特征可以被同时展示，让我们对事物更立体、更全面的认识，当数据汇集量和分析达到一定程度的时候，就可以说进入了大数据的范畴。

人工智能，是利用计算机技术，在边界清晰、规则明确、数据可靠的前提下，代替人对可量测特征数据进行繁杂的数据分析、完成特定任务，并根据要求进行反馈的一种应用技术。是基于计算机技术和数字化成果发展完善的一项应用技术。

机器智能，是对呼啸而过后智能的称呼，以区别于人工智能，目前笔者对其唯一的想象：是以“机器”为物理支持的智慧。

数字化是大数据、人工智能的基础，在当前的技术水平下,大数据、人工智能都是对数据进行采集、整理、分析的工具，它们之间还没有明确的界限。通过数字化，提升了对事物特征全面性的把握，也降低了对人员部分专业素质的要求，达到提升效率、改进工作的效果。但要认识到,数字化只是一个工具,是对事物部分特征的表达,是1后面的0。当前事物的形成、存在、运动中很多基础性问题,以及很多关键的信息，尚无法被量测并数字化,技术和社会发展中存在的多数问题,也不可能仅仅依赖数字化、人工智能解决。人工智能进一步的前进和应用,至少面临四个方面的挑战。

一是关键数据的获得。人工智能的基础是事物特征的数字化，关键数据难以获得是最大的挑战之一。虽然期望的数据收集方案是由分析的需求提出，有目的性收集，但现实往往很残酷，仅就土木工程而言，滑坡的精确内应力及分布、桥梁各处实际内应力及构件间的传递、应力集中的关键点数值等等，目前的技术水平仍然难以获得。

二是垃圾数据的处理，当前能被收集到的主要是低效甚至垃圾数据，这些数据也可能是未来某些应用的基础，但当下仍然属于需要被剔除的垃圾，需要耗费大量的资源进行筛选、管理和维护。

建立起数据之间的联系，特别是建立起数据库内部，以及不同数据库之间的联系，形成网状关联，给轻量化提取和高效利用创造条件，并给未来数据项目和数量扩充预留条件，需要具有深刻认识事物特征、跨学科管理和分析信息、发明数据关联方法的能力，是当前的巨大挑战。目前BIM模型应用就是一个典型的案例，虽然目前对如何推进数据联通已经有人提出了思路，但是在建立公共基础数据库格式方面尚难以下手。

数学中的概率、统计等工具是为解决数据分析发展起来的，现代“智慧”本质上还是传统工具的灵活应用。发明数据分析方法，有效利用可量测数据是巨大挑战，需要具有跨界能力的领军人才、支撑团队和一定的运气；在无法获得关键性数据的情况下，用低效甚至垃圾数据了解事物特征、研判发展规律，是更艰巨的挑战。交通工程、土木工程智能化面对的就是这种挑战。

服务器、超级计算机的运行，数据库的建立和维护需要高昂的成本和天量的能耗，数据传递的流量成本在当前仍然无法忽视，在创造价值有限的前提下，如何应对成本和低碳的制约，需要更多的商业智慧。

当前，人工智能在公路上的应用可以概括为四大类——数字孪生、动态管控、信息传递、资产管理。具体案例中多数仍处于信息化和准数字化的水平，离真正的“智能”还都比较远。笔者认为，打造智慧公路，在一定程度上应用人工智能应该是最基本的要求。在当前水平下，应按照由易到难、聚焦要点、重点突破的方式，首先在局部通过真正的数字化并应用人工智能，在人工替代等基础性工作方面形成效益，带动良性循环，再向更复杂应用方面寻找突破口。可以聚焦以下几个方面工作：

筑牢基础

数字化和人工智能对于解决工程耐久和运行安全方面能做的较少,在解决问题过程中,将数字化作为表述工程方案和特征的手段、用人工智能代替简单枯燥的基础性工作,提升工作效率、减少低级错误和人工消耗,是更切实际的做法。从基础做起,提升设计、建设、管理的底层能力,解决影响安全耐久的根本性问题。在打牢基础的同时提炼规律,引入数字化、信息化、智能化等技术,提升建造管理服务水平，把“1”做实。

建立完善的基础设施数据库底层格式，形成开放的基础设施底盘，按照“一模各表、用者完善”的模式，完善项目数据、分散数据采集成本、提高数据利用，达到低成本汇集数据、无损传递数据、根据需要取用数据的能力，真正建成基础设施数字化底盘（也可以称其为BIM模型），成为应用人工智能的基础。在有了扎实基础后，自然会孕育出多种人工智能应用。

目前的水平下，突破的重点可以考虑：

1.读懂视频监控信息。能够自动获得管理需要发现的事件，并及时将信息告知相应的管理者。利用这一成果，可以更快速准确地找出高速公路拥堵的主要节点和原因，为综合采用管理、工程措施，低成本提升高速公路通道平均运行速度提供基础数据。

2.可变情报板高效利用。我们已经建设成世界上最大规模的高速公路可变情报板体系，要让可变情报板真正给驾驶员提供公路运行、管理所需信息，这方面，北京市的部分环路、武汉绕城高速部分路段已经有了初步成果。

3.建设基础设施“一张图”。结合国土空间规划一张图，形成公路基础设施一张图。采用国家、省、项目三级分设的方式，形成公路基础设施资产底盘。

4.建设基础设施巡查养护数据库。通过专业的工作，持续描述工程特征变化过程，作为养护决策的基础。

人工智能已呼啸而来，对于“智慧”一词过度的解读与神化、虚化（脱离实体的动画），在推动人工智能再次起飞的同时，也吹出了一个个巨大的泡沫，使其再一次面临跌下神坛的巨大风险。化整为零、分别突破、以点带面，行稳方能致远，期待公路领域的智慧升级能够成为引领人工智能前行的一个突破口，更期待人工智能够推动公路智慧腾飞。

来源：桥梁杂志微信公众号。