山地丘陵区域AI+农村公路边坡风险管控综合场景建设——以重庆盐堰路、青凤路为例

　　摘 要：AI技术快速发展为科技赋能交通运输领域高质量发展注入了新的动能。本文以重庆市沙坪坝区盐堰路、青凤路为例，介绍了山地丘陵区农村公路高边坡风险管控综合场景建设经验，融合物联网、计算机视觉、卫星定位、边缘计算、AI智能体等新技术，构建了“空-天-地”一体化边坡区域实时监测感知网络，利用AI智能体实现了安全风险智能预警、事件流程自动推送，多部门协同处置及“风险感知—自动预警—应急处置”闭环管理。实战表明，该综合场景建设显著提升了灾害预警能力和应急处置效率，实现了公路边坡从“被动应对”向“主动防控”的转变，为“四好农村路”高质量发展提供了可复制、可推广的数字化解决方案。

　　关键词：农村公路;地质灾害;边坡监测;智能监测;

　　中图分类号：U12 文献标志码：A

　　一、引言

　　交通运输作为国民经济基础性、先导性、战略性产业，正面临数字化、智能化、绿色化的深刻变革。农村公路是乡村振兴的重要支撑，我国山地丘陵区农村公路高边坡发育，地质灾害隐患突出，传统人工巡查模式存在监测盲区、响应滞后等痛点。2024年交通运输部印发《关于推进公路数字化转型 加快智慧公路建设发展的意见》[1]，明确了提升公路地质灾害防控能力的具体要求。本文以重庆盐堰路、青凤路为例，系统总结了AI+农村公路边坡风险管控综合场景建设经验，探索了农村公路由“被动应对”向“主动防控”转型的数字化管养新模式。

　　二、边坡风险管控业务场景分析

　　盐堰路、青凤路分别位于重庆市沙坪坝区丰文街道和青木关镇，是“四好农村路”高质量发展示范公路，沿线文旅资源丰富，交通流量较大，但地处山地丘陵区，沿线高边坡发育，滑坡、崩塌等地质灾害隐患突出。传统人工巡查模式存在监测盲区、响应滞后等缺点，难以适应新时期农村公路安全运营要求。AI+农村公路边坡风险管控综合场景聚焦提升农村公路边坡安全隐患监测预警能力、跨部门协同处置能力，实现“位移感知—自动预警—应急处置—复盘评估”闭环管理，提升公路安全运营，保障居民区及交通要道安全，护航“四好农村路”高质量发展与文旅资源安全开发。

　　三、边坡区域实时感知监测网络构建

　　根据风险隐患类型，针对性地建设相应的传感器设备，并实时回传监测预警信息，构筑起“空天地”一体化公路边坡实时监测网络，覆盖公路沿线风险点，涉及气象、边坡、落石、桥梁结构、挡墙等隐患类型。在公路沿线9处关键位置，设置了22套智能监测设备，包括雨量计、视觉形变仪、低功耗视觉形变仪、落石动态监测设备、GNSS(全球卫星导航系统)检测仪、倾角加速度计等6类型监测设备。

　　1、气象(雨量)监测。布设雨量计1台，实现降雨量的自动化连续监测，设定单小时雨量超过50毫米为红色预警。

　　2、边坡稳定性监测(两类型设备)。对不稳定边坡形变、边坡倾斜角度进行连续监测，实时评估边坡稳定性。布设低功耗视觉形变仪1台(嵌入低功耗芯片，具备边缘轻量解算能力)，位移累计形变超过80毫米为红色预警，45-80毫米为橙色预警，30-45毫米为黄色预警。布设倾角加速度计16台对8处边坡倾斜角度进行监测，每处安装2台设备，倾角累计形变超过6度为红色预警，4~6度为橙色预警，2-4度为黄色预警[2]。

　　3、落石、崩塌监测。布设2台落石动态监测设备，实时采集边坡震动、加速度等物理量变化，经边缘计算后，自动识别落石、崩塌等地质异动表观现象，并触发落石事件。

　　4、挡土墙位移形变监测。青凤路局部区段设置格构式挡土墙，通过布设GNSS(全球卫星导航系统)检测仪对挡墙形变位移进行实时监测，位移累计形变超过90毫米为红色预警，70-90毫米为橙色预警，50-70毫米为黄色预警。

　　5、桥梁结构形变监测。渝蓉高速上跨盐堰路，需对高架桥下部结构挠度进行监测，配置视觉形变仪1台，利用数字图像算法追踪像素位移变化，计算结构三维形变，累计形变超过80毫米为红色预警，45-80毫米为橙色预警，30-45毫米为黄色预警。

　　四、多跨协同应急联动处置综合场景打造

　　1、综合风险定级与AI能力建设

　　基于各类传感器回传的6项核心参数，综合各类监测数据以及人工巡查历史数据，构建了以“预警智能体”为核心的AI模型，对物理参数进行分析，并参照《地质灾害普适型仪器监测预警规范》[3]设置阈值，建立红、橙、黄三级预警体系，实现风险自动定级、提前预警、实时报警。同时基于自然语言处理(NLP)技术，通过语音或文本输入查询需求，AI模型自动解析语义，生成结构化报表或可视化图表，支撑统计报告生成、监测数据分析、趋势预测等[4]。

　　表1 农村公路风险三级预警

预警级别	风险描述
红色预警	地质灾害发生的可能性很大，各种短临前兆特征显著，在数小时大规模发生的概率很大
橙色预警	地质灾害发生的可能性大，有一定的宏观前兆特征，在几天内大规模发生的概率大
黄色预警	地质灾害发生的可能性小，系统监测数据表现有一定变化

　　2、多跨协同应急处置

　　建设AI+公路边坡自动监测综合场景，设备感知数据、预警数据实时接入区级治理中心，以区级治理中心为中枢，纵向贯通市、区、镇街三级治理中心，横向协同区规资、气象、住建、应急、公安、农业农村、城市管理等相关部门。建立红、橙、黄三级预警响应机制，红色预警启动“技术支撑单位、养护管理单位、区交通运输部门、区自然资源部门、属地镇街”多级联动，橙色预警开展短期预测与现场核查，黄色预警实施宏观巡查。预警和处置信息通过短信自动同步推送至一线管养人员、值班人员、以及协同处置部门工作人员，实现“风险感知—自动预警—应急处置”闭环管理，确保险情早发现、早处置，保障居民区及交通要道安全。

　　表2 农村公路边坡预警分级响应机制

预警级别	联动处置流程
红色预警	技术支撑单位：第一时间分析监测数据，开展临灾预警； 养护管理单位：第一时间赶赴现场对宏观迹象进行巡排查，加强宏观变形监测及短临前兆监测，开展临灾预警； 区级部门联动处置：收到临灾预警后，区交通运输部门、区自然资源部门会同镇街、技术支撑单位第一时间前往现场进行处置。
橙色预警	技术支撑单位：加强监测数据分析，开展短期预警，预测发展趋势； 养护管理单位：及时赶赴现场对宏观迹象进行巡查，加强对宏观变形迹象的监测，开展短期预警，会同技术支撑单位前往现场进一步核查，并将有关情况反馈至区交通运输部门。
黄色预警	技术支撑单位：持续关注预警系统监测数据； 养护管理单位：进行宏观巡查。

　　AI+公路边坡自动监测综合场景自投用以来，已成功预警处置多起地质灾害事件，例如2025年9月12日8:54，盐堰路“缙泉烧”(标志性地名)下行200米处倾角加速度数据突变(X轴-42.9°、Y轴44.37°)，系统即时发出红色预警，管护人员迅速到场处置，及时清理落石，消除路面安全隐患，确保行车安全。

　　五、不足与展望

　　1、AI能力亟需迭代更新。“预警智能体”更偏向为单一的分析型AI，无法实现智能语音调度、预案生成与决策闭环自动化，AI能力仍需进一步的训练、调优，下一步应努力构建多智能体框架，编排工作流，建成混合型AI[5]。

　　2、数据衍生价值挖掘不足。高质量数据集是AI赋能落地的决定性瓶颈，系统建设的6类传感器已初步具备了统一源头标准，应加强数据清洗及标注[6]，探索高质量数据集开发与价值转化路径，让数据赋能决策、反哺建设。

　　六、结束语

　　本文AI+公路边坡风险管控综合场景，采用计算机视觉、卫星定位、物联网等技术，通过AI智能体实现了安全风险智能预警、事件流程自动推送，构建了山地丘陵区农村公路风险智能监测预警体系，实现了多部门协同处置及“风险感知—自动预警—应急处置”闭环管理，形成可复制、可推广的解决方案，可以为其它地区农村公路管养提供借鉴。并提出了项目现阶段的不足之处，为下一步研究奠定基础。

　　参考文献：

　　[1] 交通运输部.关于推进公路数字化转型 加快智慧公路建设发展的意见[Z].2024.

　　[2] 浙江省自然资源厅.浙江省崩塌滑坡预警模型技术规范[S].2023.

　　[3] 中国地质灾害防治工程行业协会.地质灾害普适型仪器监测预警规范[S].2022.

　　[4] 杜岩, 张安琦, 谢谟文等. 大语言模型分析视角下地质灾害监测预警研究态势分析[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版). DOI: 10.13203/j.whugis20250260

　　[5] 冯长云, 巨能攀, 解明礼等. 人工智能在滑坡监测预警中应用现状、关键问题与未来展望. 成都理工大学学报(自然科学版),2025, 52(6): 1035-1054.

　　[6] 彭志忠, 袁飞云, 何朝阳等. 地质灾害多源基础数据结构体系及应用[J]. 成都理工大学学报(自然科学版), 2024, 51(4): 630-640,653