一、隧道管理的难点痛点

      近年来隧道建设规模不断扩大，作为隧道通车里程最多、规模最大的国家，截至2022年底，我国公路隧道共有24850处、2678.43万延米，其中特长隧道1752处、795.11万延米，长隧道6715处、1172.82万延米。在隧道里程增加的同时，国家和各部委陆续出台了多项政策文件，积极推动公路隧道提质升级，促进隧道服务水平与公路交通数字化、网络化、智慧化相结合。

      隧道相较于普通路段特点较为明显，比如空间狭长、结构封闭、无应急车道、黑白洞效应等，因此隧道内发生事故造成的后果更为严重，无论是在建设运营还是后期维护的难度远超普通路段。仅在今年10月就发生多起隧道安全事故：10月6日，G65包茂高速南湖隧道内发生多车追尾起火事故，导致交通严重拥堵；10月13日，西藏南路隧道发生一起七车追尾事故，造成通行缓慢；10月19日，柳州莲花山隧道内发生两车追尾事故，造成人员伤亡……

        作为公路中最重要且监管难度最高的部分，当前隧道运营管理面临一系列痛点问题。对此，招商局重庆交通科研设计院有限公司副总经理、总工程师吴梦军认为，一是公路隧道建设方案对设施养护考虑不足，建养衔接不畅导致管养工作困难较多；二是部分公路隧道施工质量存在不足，降低了耐久性；三是公路隧道机电设施规模庞大，运营能耗较高，节能降碳任务艰巨；四是公路隧道运营风险较大，火灾事故多发，应急处置能力有限；五是运营管养数字化、智能化水平仍然较低，运营管养效率不高。

       北京万集科技股份有限公司副总经理、智能网联城际业务总经理唐龑川认为，隧道是路段安全防控的重要节点，其运营管理大致可分为运行监测需求、应急处置需求、出行服务需求和未来交通需求。

     唐龑川指出，在运行监测方面，现在隧道主要采用视频监控方式，人工轮巡工作强度大，两客一危等重点车辆监控难度大，监测准确性有待提高。

     在应急处置方面，一是当前难以及时、精确地发现事故、定位事故；二是视频事件检测可靠性不足；三是现有应急预案僵化，无法有效联动隧道设备实现最优应急预案。

     在出行服务方面，隧道发生交通事故后，容易发生二次交通事故，因此对车辆进行信息提示的有效性和及时性直接影响隧道行驶和安全管控效果。目前隧道仍然存在信息不易触达通行车辆、缺乏基于准确事故位置的信息提示预警、无法对单一车辆提供全过程精准服务等问题。

     在未来交通需求方面，伴随着智能网联车辆的普及，由于隧道内GNSS定位信号缺失，智能网联汽车进入隧道后存在视距受限、盲区感知弱等问题。

      总体来看，隧道运营管理的难点在于：如何进行精准感知？如何实现快速可靠的事件发现和高效的应急处置？如何快速地将信息传达给通行车辆？一边是安全与效率提升的急切需求，一边是政策与技术的双重加持，隧道进行智慧化提升迫在眉睫。

二、智慧隧道系统如何建？

       智慧隧道集成应用先进的感知、通信、计算、控制和绿色能源技术，构建基于数据驱动的信息共享与业务协同体系，促进人-车-隧-环境的有机结合，从而实现建设、管理、养护、运营、服务全链条数字化和智能化及载运工具更加安全、快速、舒适与环保。

        吴梦军认为，智慧隧道具备四大特征，一是实现更加安全、快速、便捷、绿色的人员出行和货物运输；二是集成应用现代信息技术与土木交通工程技术；三是以“数据链”为主线，构建公路隧道数字化的采集体系、网络化的传输体系和智能化的应用体系；四是为高阶智能化“运养管”应用（如车路协同、自动驾驶、无人化值守等）提供必要的支撑条件。

      相对于传统隧道，智慧隧道通过多源数据融合感知技术，实现了全路网动态精准感知，同时通过精准调度、全生命周期养护及精准管控等手段或技术，在隧道的“运养管”方面实现数字化及智能化，这成为智慧隧道区别传统隧道最大的优势。

      浙江省机电设计研究院有限公司技术总监李保介绍了智慧隧道的建设思路及系统架构。李保认为，智慧隧道的建设思路基于一个多数据融合的数字化操作系统展开，通过下层边缘计算终端的数据汇聚结合内置的算法组件引擎，形成了支撑上层业务系统应用的数字底座，再通过新一代信息化技术的综合应用，实现对高速公路隧道的智慧营运、精准管理及科学养护。

      李保认为，依据智慧隧道的建设思路，在系统架构上对应体现为四层设计，分别是设备感知层、边缘网络层、云控层及应用交互层，其中设备感知层和边缘网络层完成隧道机电设备数据采集和汇聚，通过中间云控平台，在业务端实现对隧道的综合监测预警、交通事件精准管控、机电设备智慧化养护及隧道数字化运营管理等业务需求。智慧隧道整体架构如下图所示。

【智慧隧道整体架构图】

      在硬件架构层面，根据智慧隧道管养需求，李保提出三点设计建议：一是在隧道前端机电设备方面，针对智慧隧道的消防火灾事件管控需求，建议增加隧道定位传感器和智能疏散标志，从而更好地适配火灾应急疏散方案；二是隧道内控制终端建议采用国产化智能控制器替代传统PLC，设备应采用分布式控制模型，各节点之间需具备松耦合及独立运行和故障隔离的特点，使其成为智慧隧道现场控制端“小脑”；三是隧道就地控制室增加边缘计算端，实现自主采集、存储与分析、日常管控、应急预案执行，在中心网络断开或重大事件多级协同管控情形下，成为现场隧道群的指挥“中脑”，以辅助上层管控中心系统运行。

         在业务应用功能层面，构建一个具备全局快速感知及联动的系统，包括敏锐的感知、精准的管控、有效的养护三大体系，即“能感知”“善管控”与“易养护”。

         其中，“能感知”主要集中在对隧道实现全息态势感知，包括隧道交通态势感知、隧道火灾态势感知、机电设备状态感知、隧道事件高置信感知、隧道能源感知等。例如，在隧道火灾态势感知方面，平台基于感温光纤、多光谱探测器、红外烟感等多维度数据探测火灾早期特征，及时发出火灾风险预警信号，在云控平台中借助火灾动力学模型及神经网络模型完成隧道火场的三维重构，借助数字孪生技术刻画隧道温度场及烟雾场的扩散趋势，为后续事件处置及应急疏散提供更全面的数据支撑。

        “善管控”针对隧道多种事件，借助智能预案一键执行并监督事件处置全过程，包括实现一屏统管、数字孪生底座、隧道行车安全管控、重点车辆监管、隧道火灾应急处置、交通事件应急处置、应急视频会商、事件归档回溯等。例如，在交通事件应急处置方面，平台利用融合通信、AI、大数据等技术，实现分级预案响应、内外资源调度、信息报送发布和数据归档分析的闭环处置流程，此外在管理和协同层面，平台通过多跨协同，把路政部门、救援部门、执法部门等联动起来，实现整个应急体系的综合管理。

        “易养护”实现对隧道基础设施及设备的全生命周期管理，做到养护过程有规则辅助、有软件支撑，有养护报告留档，包括设备全生命周期管理、三维机电运维、隧道资产管理、隧道病害巡检等。例如，在设备全生命周期管理方面，建立基于IoT的数字化设备健康管理和基于AI的大数据分析服务，构建全生命周期的管养平台。

          总之，在智慧高速建设风口下，以基础设施数字化为牵引，推动现代信息技术集成应用创新，为高速公路隧道运行管控、安全管理、养护管理、公共服务等进行全面赋能已成为必然发展趋势。

三、智慧隧道建设经验如何用？

      事实上，为了实现隧道运营管理更智能、更精准、更安全，各地积极探索智慧隧道建设的新理念、新技术、新模式，基于自身需求建设了各具特色的智慧隧道，并在实际应用中取得了一定成效。

1   / 浙江

在浙江，今年9月新岭隧道数字孪生全息感知平台正式上线，该平台是高精地图和三维模型相结合的可视化应用系统，它将交通实景和事件信息在系统上进行数字重构，提供与真实场景时空基准一致的数字化映射。在隧道中，通过布设多个智慧基站，将分段、独立的感知数据进行关联融合形成全域信息。同时，将数据模型和智能算法相结合，依托全息感知网，对全隧道交通数据进行汇聚、交互、交换转发等处理，实现事件识别、统计分析和处理加工，从而构建隧道数字孪生底座。据了解，基于数字孪生底座可以建设多个数字化应用场景，包括提供“两客一危”等特种车辆全域跟踪，实时孪生车辆的位置、速度、航向角等信息，并可以对隧道内违规停车、变道、逆行等多种交通事件信息进行实时动态孪生，实现对隧道的智能化、数字化管理。

2   / 山东

在山东，济潍高速盘顶山隧道是山东省内高速公路第一长隧，得益于诸多“黑科技”的加持实现了不降速通行。该隧道进出口均设置减光棚洞，分梯次降低隧道洞口附近区域的光照亮度，降低驾驶员在高速行车进入隧道后因为光线改变引发的“黑白洞效应”。隧道内，在行车方向两侧各增加25厘米的侧向宽度，降低视觉上的“侧壁”效应，减少驾驶员生理、心理负荷。智慧照明调光系统可以根据洞外亮度、色温、行车速度等自动无级调光、调色温，更好地提高驾驶员的视觉舒适度，缓解驾驶疲劳。隧道内设置智能消防炮+智能疏散系统，实现隧道火灾自动检测和定位；配置智能巡检机器人，实现隧道结构、路面温湿度等状态监测和隧道异常事件的探照警示。

3   / 重庆

在重庆，据重庆首讯科技股份有限公司大数据应用开发事业部总经理王世森介绍，重庆渝湘高速公路界石至武隆段全长135公里，包含多条特长隧道和长隧道。据介绍，经过智慧化建设，通过运行状态实时监测、异常事件及时发现、隧道行车安全管控等实现了安全提升，通过基础设施数字化、事件及时处置、应急预案管理、应急协同指挥调度等实现了效率提升，通过服务区信息服务、伴随式信息服务、5G信息服务实现了服务提升，通过车路协同示范应用、重点车辆跟踪管理等进行品质示范。

4   / 广西

      在广西，信梧高速借助现代化智慧高速建设理念打造基于毫米波雷达实现精准感知隧道数字孪生安全管控系统。该项目建设的隧道精准感知和数字孪生系统平台，不仅满足目前的隧道安全管理和服务需求，也将实现未来的功能扩容，与其他子系统进行有机整合，为未来实现更全面、高效、便捷、节能的管理和服务目标提供支撑，以开展更高级别的车路协同、自动驾驶等智慧高速探索，减少基础建设和设备的重复投入。

     透过多地的实践探索可以看出，基于大数据、人工智能、物联网等技术的智慧隧道，为提升隧道安全保障能力、通行效率、服务水平等奠定了基础，智慧隧道建设成为我国从隧道大国迈向隧道强国的必由之路。对于智慧隧道的未来建设方向，吴梦军提出了“五全五化”的建议，即全链条标准化、全业务融合化、全数据协同化、全周期一体化、全场景智能化。

     具体而言，全链条标准化是从规划设计、施工建造、运营管理、养护管理、数据信息等实现全生命周期全链条标准化的要求，实现各个环节的协同和无缝连接，提高建设与运营的整体水平和管理效能。全链条标准化需要行业主管部门、公路建设单位、运营管理机构和行业协会等共同推动标准化的制定和实施。

    全业务融合化是持续推动公路隧道的交通管控、设备管控、养护管理、防灾减灾、节能降碳五大业务与数字技术深度融合。离开了数字技术的公路隧道难以智能起来；离开了关键业务，数字化系统只能流于表面化的展示。

     全数据协同化是公路隧道基础设施、养护管理、交通运行、交通安全等系统和数据一般分散在路段、公司及路政执法部门，数据整体呈相互封闭、碎片化分布。因此应整合相关数据资源，实现数据资源整合共享、统筹集约、协同融合、综合开发。此外，在数据协同化过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护。

     全周期一体化则通过公路隧道规划、设计、建造、养护、运营、管理的全周期、全要素数字化，构建覆盖工程完整要素信息、设施三维数字化呈现、结构物健康监测、运行管控智能的公路隧道全生命周期一体化平台，形成数智化技术对公路隧道“建管养运服”全方位的技术支撑。

     全场景智能化是指AI由小模型迅速走向大模型，AI大模型是推动公路隧道全场景智慧化、公路隧道治理现代化的核心技术。通过大模型下公路隧道全周期大数据运用，实现公路隧道全场景的精确分析、精准管控、快速应急、科学调度、精细管理和精心服务。

      总体来看，在政策与技术双重驱动下，智慧隧道建设“渐入佳境”，但建设并非智能化技术的简单堆砌，应以业务需求为主导，应以务实与解决现实问题为第一要义，未来仍任重而道远。

（原文刊载于2023年第11期《中国交通信息化》）