WTC2024论坛报告分享：智慧公路与交通韧性保障关键技术论坛
WTC2024论坛报告分享：智慧公路与交通韧性保障关键技术论坛
2024年6月27日下午，第八届（2024）世界交通运输大会主题论坛——“智慧公路与交通韧性保障关键技术论坛”在青岛世界博览城会议中心成功举办。论坛聚焦智慧公路、路面建造、交通主动安全、通行韧性提升、灾害抢修抢建等领域，多位专家分享了最新的研究成果和实践经验。
智慧公路与交通韧性保障关键技术论坛现场
青藏高速公路建设创新实践
中国交通建设集团有限公司总工程师汪双杰介绍了青藏高速公路的建设创新实践。青藏高速公路是京藏高速公路的重要组成部分，面对恶劣环境、冻土分布广、地质构造复杂等情况，工程建设面临诸多挑战。为此，青藏高速针对五个创新方向，开展8项试验研究，完成六大任务。
青藏高速公路建设创新实践
公路工程技术标准修订方向
中国交通建设集团有限公司副总工程师吴明先表示，在公路工程技术标准修订的主要技术方向上，侧重以下几个方面：一是可持续交通体系；二是贯彻交通强国纲要，进一步提高公路系统安全性，增加公路的耐久性；三是落实国家综合立体交通网规划纲要，加强与各种运输方式、产业融合，提高公路便捷性；四是落实“双碳”战略，进一步深入系统地贯彻绿色低碳发展理念；五是落实综合立体网规划纲要，完善路网衔接和提高公路智慧水平，实现道路的高效畅通；六是落实新发展理念，实现经济合理的全寿命周期成本要求；七是进一步加强道路宽容性设计，提高道路的包容性；八是贯彻可持续发展理念，提高公路抗灾和快速修复能力，提升路网的韧性。
公路工程技术标准修订方向
在役桥梁静力性能预测
深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院执行院长、长江学者任伟新探讨了基于动力参数的在役桥梁静力性能预测。他表示，利用车辆移动的特性，将车辆静置于桥上不同位置，利用车辆静置前后频率的变化获得质量归一化工作模态振型，将振型识别转化为频率识别，只需一个传感器，不受路面不平顺和车辆速度的影响，简单方便。数值模拟和实验室试验结果表明，通过工作模态参数可以有效预测桥梁的静挠度，采用模态阶数越多，所预测的挠度精度越高。采用简单快捷的工作模态参数实验，预测结构的静力特性，可以取代封闭交通、耗时和昂贵的现场车辆加载的静力实验，具有较好的经济价值和实用性。
在役桥梁静力性能预测
沥青路面材料力学性能表征
长沙理工大学教授、博士生导师、副院长吕松涛探讨了沥青路面材料力学性能表征的四个“一体化”，力学性能的归一化表征模型包括强度归一化模型、模量归一化模型、疲劳归一化模型、疲劳损伤归一化模型，这确保了复杂服役条件下路面材料力学性能表征的科学性与完备性。中国道路的设计与使用寿命偏短，道路建养消耗了大量不可再生资源，带来了严重的生态环境破坏，发展长寿命路面是国家的战略需求。路面材料力学性能的四个“一体化”消除了试验方法（应力状态）试验条件、试件形状及尺寸等因素对试验结果表征的影响，大幅提高了路面材料力学性能表征的有效性与完备性。一体化表征模型为揭示材料的结构行为特征、建立从材料到结构的性能及其演变追踪机理提供了理论基础。
沥青路面材料力学性能表征
隧道智能综合安全运营管控
中交第一公路勘察设计研究院有限公司副总工程师刘建蓓认为，当前既有隧道监控系统存在诸多局限和痛点问题，亟待解决，当前感知技术单一，存在局限性；受隧道内光线和能见度影响严重；处理异常状况人工成本高、效率低；重监测、少控制，缺乏联动；系统化、智能化水平低等问题，限制了交通事故预防、交通拥堵疏解及科学高效管理技术的发展。
刘建蓓介绍了秦岭天台山隧道及其所在的32公里隧道群实际建设工程，该工程以“安全、绿色”主题，紧扣“安全施工、绿色环保、智慧运营”目标，围绕5大方向即安全快速施工、自然能源利用、单层衬砌支护、安全智慧运营、生态保护与修复开展新技术进行集成创新。刘建蓓表示，秦岭天台山超长隧道群在安全智慧运营上，构建动态感知、全面覆盖、泛在互联的交通运输运行监控体系，完善危险路段与事故区域的实时状态感知和信息预警推送服务，并建设基于数字孪生的天台山主动安全检测及预警平台，实现交通状态多模态实时感知。
秦岭天台山隧道智能综合安全运营管控
AI大模型在交通领域的应用
华为交通智慧化军团解决方案专家赵亮认为，当前人工智能发展已跨越拐点，大模型技术加速AI进入千行万业。AI大模型构建是一个系统工程，需要关注三个要点即算力、数据和模型，关注两个选择即业务场景选择、技术路线选择。在算力方面，大模型训练需要巨大的算力，如何构建大集群稳定提供算力？如何构建算力集群的无损网络？在数据方面，行业不缺大量数据，而是缺乏高质量数据，高质量数据是大模型训练效果的决定性因素之一，大模型训练需要什么样的数据集，又该如何获取？在训练方面，当前需要什么样的模型及多大参数？大模型训练过程需要什么能力？大模型训练又需要什么样的工具链？
对此，赵亮认为，第一，在算力方面，需要多种算力搭建模式，针对不同客群提供AI服务器、AI算力一体化集群、租赁云服务等。第二，在数据方面，需要构筑自有高质量数据集，支撑AI大模型在行业落地，数据规模和数据质量是影响模型训练质量关键因素，高质量数据将是AI大模型的核心竞争要素，行业特定数据集将成为关键资产。第三，在模型训练方面，从开发到部署耗时长，投入大，应重点关注3个核心，即优秀技能人才、好用的工具链、具备端到端系统能力的伙伴。
AI大模型在交通领域的应用
桥梁应急抢通与韧性保障
江苏中海桥梁设备有限公司总工程师徐关尧谈到桥梁应急抢通与韧性保障关键技术时表示，贝雷桥是最好用的应急抢通桥梁。贝雷桥，从其为军事工程兵部队的专属设计，到现在的广泛应用，都证明了它在应急和临时桥梁工程领域的重要地位，可广泛应用于各种场景。韧性保障关键技术是架设时间、大跨度、耐久性。根据我国西部沟深河宽的情况和快速保障的需求，下一步还需要研发一种新型的贝雷桥架设体系。
桥梁应急抢通与韧性保障