物联中台在 G314 智慧公路项目中的建设探索与应用实践

　　摘要

　　针对 G314 国道(喀什段)易受泥石流等自然灾害影响、传统公路管理应急响应滞后的问题，为喀什公路局构建包含物联中台、数据中台、GIS中台“一张图”、应急事件处置系统及应急指挥大屏的智慧公路平台。其中物联中台作为核心枢纽，整合多类型监测设备数据，联动相关系统打造应急应用场景。实践表明，该物联中台实现了泥石流监测设备的稳定接入与管理，预警响应时间缩短至分钟级，事件处置效率提升 40% 以上，为 G314 国道的安全运营与应急管控提供有力技术支撑。

　　关键词：物联中台;智慧公路;应急管理;G314 国道;泥石流监测

　　1 引言

　　在交通强国建设背景下，智慧公路成为公路交通数字化转型的重要方向 [1]。G314 国道喀什段作为区域交通干线，沿线部分路段地形复杂，泥石流等自然灾害频发，传统公路管理依赖人工巡检，存在设备数据孤立、灾害预警不及时、应急处置效率低等问题 [2]。

　　物联中台凭借多设备接入、数据整合分析及联动应用能力，成为破解智慧公路管理痛点的关键技术 [3]。周扬等(2024)提出物联网中台需具备大规模设备接入与协同能力，为行业场景提供技术支撑 [4]。本研究基于 G314 智慧公路项目，探索物联中台在泥石流监测与应急管理中的建设路径与应用模式，为边疆地区智慧公路防灾减灾提供实践参考。

　　2 G314 智慧公路项目背景与总体架构

　　2.1 项目背景

　　G314国道喀什段部分路段穿越山区，雨季泥石流灾害频发，对道路通行安全构成严重威胁。喀什公路局亟需构建一套智慧化系统，实现对泥石流风险的实时监测、精准预警与高效处置，同时解决传统管理中设备分散、数据割裂、应急响应慢等问题，保障道路通行安全与运输效率。

　　2.2 总体架构

　　项目采用 “数字底座 + 核心中枢 + 应用场景” 的三层架构(图 1)，具体如下：

　　
图 1 G314 智慧公路项目总体架构

　　数字底座层：由数据中台与GIS中台“一张图” 组成。数据中台负责多源数据(物联设备数据、业务管理数据等)的汇聚、清洗、标准化治理与服务发布共享 [5];GIS “一张图” 具备地图智能制图、图层自定义配置功能，可直观展示设备分布、路况信息及灾害风险区域，为业务应用提供空间数据支撑 [6]。

　　核心中枢层：即物联中台，承担设备接入、管理、数据分析、预警推送及视频监控整合功能，是连接前端监测设备与上层应急应用的关键纽带。

　　应急应用层：包含应急事件处置系统与应急指挥大屏。应急事件处置系统实现事件分级分类、派单处置与结果反馈;应急指挥大屏整合现场视频、人员物资状态及事件处置进度，为管理人员提供可视化决策支持。

　　3 物联中台的核心建设内容

　　结合 G314 国道泥石流监测与应急管理需求，物联中台重点构建五大核心能力，参考相关技术框架并进行场景化适配 。

　　3.1 多协议设备接入能力

　　针对泥石流监测所需的雷达液位计、土壤含水率计、温湿度计、视频设备、雨量计等不同类型设备，其传输协议存在差异，物联中台通过以下技术实现统一接入：

　　协议解析适配：支持 MQTT、Modbus 等工业协议，针对雨量计、土壤含水率计采用 Modbus 协议解析，针对视频设备(海康威视、浙江大华等厂商设备)采用国标 GB/T28181 协议接入 [7]，确保不同设备数据的顺畅传输。

　　边缘预处理：在监测点位部署边缘节点，对设备采集的原始数据(如降雨量、土壤含水率)进行实时清洗，剔除异常值，减少无效数据传输，提升数据质量。

　　接入状态监控：实时监测设备在线状态与数据传输情况，当设备离线或数据传输中断时，立即触发告警并通知运维人员，目前已实现三个重要泥石流监测点位若干台设备的稳定接入，设备在线率保持在 98% 以上。

　　3.2 全生命周期设备管理能力

　　考虑到项目后期设备规模可能持续扩大，物联中台设计完善的设备管理模块，实现设备全生命周期管控：

　　设备档案管理：为每台设备建立电子档案，记录设备型号、安装点位(精确到具体位置坐标)、部署时间、校准记录、维修历史等信息，方便追溯设备运行轨迹 [8]。

　　分类分组管理：按设备类型(如监测类、视频类)、监测点位进行分类分组，支持批量操作(如批量固件升级、参数配置)，提高设备管理效率。

　　状态可视化呈现：在GIS中台“一张图” 上标注设备位置，通过不同颜色区分设备在线、离线、预警状态，运维人员可快速定位问题设备，及时开展维护工作。

　　3.3 多维度数据分析能力

　　物联中台通过对设备历史数据的存储与分析，挖掘数据价值，为泥石流预警提供支撑：

　　数据存储策略：采用 “边缘缓存 + 云端存储” 模式，边缘节点存储近 7 天高频数据(如每 10 分钟 1 条土壤含水率数据)，云端通过分布式数据库存储 1 年历史数据，支持按时间、设备类型、监测点位等维度查询数据。

　　趋势分析与风险识别：基于时间序列分析算法，对降雨量、土壤含水率等数据进行趋势分析，当数据出现异常变化(如短时间内降雨量骤增、土壤含水率持续升高)时，识别潜在泥石流风险。

　　数据质量评估：建立数据完整性(≥95%)、准确性(误差≤±5%)评估指标，定期生成数据质量报告，为设备校准与数据应用提供依据，保障数据分析结果的可靠性。

　　3.4 精准预警推送能力

　　预警推送是物联中台支撑泥石流应急管理的核心功能，通过构建科学预警模型，实现精准预警：

　　预警指标模型构建：结合 G314 国道泥石流发生规律，制定预警指标阈值，如 24 小时降雨量≥50mm、土壤含水率≥60% 时，触发泥石流预警 [9]，同时根据指标异常程度划分预警等级(一般、较大、重大)。

　　分级预警推送：根据预警等级与用户角色(运维人员、应急处置人员、管理人员)推送预警信息，如重大预警信息推送至管理人员与应急处置人员，提醒及时启动应急响应;一般预警信息推送至运维人员，安排现场巡查。

　　多渠道推送：预警信息通过系统弹窗、短信、企业微信等多种渠道推送，确保相关人员及时接收预警信息，快速开展应对工作。

　　3.5 视频监控接入与整合能力

　　视频监控为泥石流应急处置提供直观现场信息，物联中台强化视频监控接入与整合能力：

　　多厂商设备兼容：兼容海康威视、浙江大华等主流厂商视频设备，通过 GB/T28181 协议实现视频流拉取，支持视频实时观看、云台控制(如转动、变焦)。

　　视频与数据联动：当某监测点位触发泥石流预警时，系统自动调取该点位视频画面，在应急指挥大屏弹窗展示，方便管理人员直观了解现场情况。

　　视频存储与回放：支持 7 天视频存储与回放，分辨率达1080P，可按时间、监测点位检索视频，为事故追溯与应急复盘提供依据。

　　4 物联中台在应急场景中的应用实践

　　基于智慧公路安全应急建设理念，物联中台联动应急事件处置系统、应急指挥大屏，形成 “信号与数据 - 指标 - 模型 - 事件 - 管理” 的应急处置闭环(图 2)，具体应用流程如下：

　　4.1 信号与数据：设备接入与数据采集

　　物联中台接入三个重要泥石流监测点位的雷达液位计、土壤含水率计、温湿度计、视频设备、雨量计等设备，实时采集降雨量、土壤含水率、液位高度、现场视频等数据，数据经边缘预处理后传输至数据中台进行标准化治理，为后续预警分析提供数据基础，对应理念中的 “信号和数据”。

　　4.2 指标：数据指标化

　　物联中台基于预警指标模型，将采集的原始数据转化为可量化的预警指标，如 “24 小时降雨量 = 65mm”“土壤含水率 = 68%”，并与预设阈值对比，判断是否触发预警，实现数据指标化，对应理念中的 “指标”。

　　4.3 模型：事件分级模型

　　应急事件处置系统接收物联中台推送的预警指标，结合数据可靠性分级(如数据可信度≥90% 为可靠数据)与事件分级标准，构建事件分级分类模型。例如，当 “24 小时降雨量 = 65mm(超过 50mm 阈值)且数据可信度 = 95%” 时，判定为 “较大泥石流事件”，对应理念中的 “模型”。

　　4.4 事件：事件处置

　　应急事件处置系统根据事件分级分类结果，自动生成事件工单，明确处置责任人、处置措施(如组织人员巡查、设置警示标志)，并通过系统派单至相关人员。处置人员接收工单后，及时开展处置工作，并在系统中更新处置进度与结果，实现事件闭环处置，对应理念中的 “事件”。

　　4.5 管理：应急管理

　　应急指挥大屏整合物联中台的预警数据、应急事件处置系统的处置进度数据及现场视频画面，管理人员可在大屏上实时观看现场处置画面、掌握人员物资调配情况与事件处置结果，实现应急事件的精细化闭环管理，对应理念中的 “管理”。

　　5 实施成效与展望

　　5.1 实施成效

　　G314 智慧公路项目物联中台自投入使用以来，取得显著应用成效：

　　监测能力提升：实现三个重要泥石流监测点位设备的全面覆盖与稳定运行，数据采集频率与准确性大幅提升，为泥石流预警提供可靠数据支撑。

　　预警响应提速：泥石流预警响应时间从传统的数小时缩短至分钟级，为应急处置争取充足时间，2024 年雨季成功预警 3 次潜在泥石流风险，避免道路损毁与人员伤亡。

　　处置效率提高：通过事件闭环处置流程，应急事件平均处置时长从传统的 5 小时缩短至 3 小时，处置效率提升 40%，道路通行恢复时间显著缩短。

　　管理水平优化：实现应急管理的可视化、精细化，管理人员可实时掌握应急事件全流程信息，决策科学性与管理效率大幅提升。

　　5.2 未来展望

　　基于现有应用实践，未来物联中台可从三方面进一步优化升级：

　　设备与功能扩展：增加边坡位移传感器、视频分析设备等，拓展监测范围，提升自动识别泥石流隐患的能力;强化 AI 算法应用，提高预警模型的准确性与智能化水平。

　　跨部门协同：打通与气象、应急管理等部门的数据接口，实现数据共享与协同联动，提升区域防灾减灾整体能力。

　　运维智能化：引入设备故障预测算法，基于设备运行数据预测设备故障风险，实现主动运维，减少设备故障对监测与应急工作的影响。

　　6 结论

　　本研究通过 G314 智慧公路项目实践，验证了物联中台在公路泥石流监测与应急管理中的重要作用。物联中台通过多设备接入、数据整合分析、精准预警推送等功能，构建了 “监测 - 预警 - 处置 - 管理” 的应急闭环体系，有效解决了传统公路管理的痛点问题。

　　项目实施成效表明，物联中台为 G314 国道的安全运营提供了有力保障，其建设与应用模式可为类似山区公路智慧化防灾减灾项目提供参考。未来需进一步深化技术创新与应用拓展，推动物联中台在智慧公路领域的持续发展，助力交通强国建设。

　　参考文献

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　　[2] 吴美，汪斌，刘惠妹，等。面向山区公路弃渣场滑坡风险管控的 “天 — 空 — 地” 一体化智慧监测研究 [J]. 水土保持通报，2025, 45 (2): 136-150.

　　[3] 马倩雯，郭涛，吴琳，等。物联中台驱动的数字孪生校园智能运营体系构建与实践 —— 以西安电子科技大学为例 [J]. 教育信息技术，2025 (7-8): 88-95.

　　[4] 周扬，韩崔燕，李德勇，等。物联网中台操作系统关键技术研究及应用 [J]. 科技与创新，2024 (5): 183-187.

　　[5] 高志华。中台技术在智慧党校建设中的应用 [J]. 数字技术与应用，2023, 41 (12): 28-30.

　　[6] 陈雄辉。基于多角度监控技术的高速公路智慧管控系统 [J]. 中国交通信息化，2024 (11): 97-100.

　　[7] 于鑫。江苏高速公路智慧扩容现状与展望 [J]. 黑龙江交通科技，2024, 47 (10): 146-149.

　　[8] 殷坤荣。高速公路智慧养护管理系统设计探析 [J]. 中国设备工程，2025 (3): 167-169.

　　[9] 郭凤斌。数字化转型下的高速公路智慧运营优化策略 [J]. 中国战略新兴产业，2024 (36): 84-86.

　　作者：智路云(辽宁)交通科技有限公司史原东、赵延东、金光、温克尧

　　辽宁科技学院、贾国辉