1、養護數字化是（shì）事關橋梁養護的全局性問題。伴隨橋梁整個的生命周期，是所有橋梁需要（yào）麵（miàn）臨的（de）問題。如此大體量的中小橋梁監測（cè）係統建設，其數據能否指向（xiàng）養護數字化？

養護（hù）數字化有兩個極端性的假設：第一是信息充分（fèn）性（xìng）假設（shè），站在當前時間點，將橋梁的生命周期計算出來，能夠進準決定哪年需要維修，明確每次采取的維修策略，那麽就不用檢測。另一個（gè）是養護資金充分性建設，在資金充分性假設的前提下養護數字化沒有任何意義。但事實情況是養護資源不足，如最近有篇文章寫道：中國公路養護的挑（tiāo）戰是每年缺（quē）3000億元，養護數字化是（shì）在給定資源條件下，研究分配效率問題，是窮人（rén）的遊戲，越是缺錢的業主，越應該把有限的資源放在刀（dāo）刃上（shàng），才（cái）能降（jiàng）低安全風險。

2、概率“統計邊界”。第一個視（shì）角，概率是規律，是沒有被充分解釋的規律，概率模（mó）型是在對事物的（de）行為規律描述過（guò）程中，信息（xī）不充分（fèn）條件（jiàn）下的大概率的統（tǒng）計性描述。

第（dì）二個視角，概率（lǜ）分布（bù）的模型與“信息”邊界有關係，信（xìn）息（xī）邊界不同，概（gài）率分布的模型也不同，如對車載統計，不分車型時總重的分（fèn）布是一個雙峰分（fèn）布或是三（sān）峰分布，如果加入（rù）車型（xíng）的概（gài）念，每（měi）個（gè）車型都（dōu）服從正態分布和對數分布，加（jiā）入車型後縮小了統計邊界，相應的概率分布也不（bú）一樣。因此，在做統計分析時一定要對統計邊界（jiè）的概念了然於胸（xiōng）。

第三個視角（jiǎo），概（gài）率（lǜ）分布與信息邊界有關，信息越充分模型越精確，但在現實世界中獲取信息存在一定的成本。第四（sì）個視角，現實世界（jiè）獲取統計模型，從技術上對統計（jì）邊界進行丈量，寬窄都不好，從經濟上是對（duì）獲取信息的成本和效益進行評估。

3、網絡（luò）級優化和項目級優化。這個概念（niàn）在（zài）國內一直被長期誤解，即用於單橋的管理（lǐ）係統是項目級管理（lǐ）係統，用於多橋的管理係統是網絡級管理係統。但其實（shí）應（yīng）該是網格級優化和項目級優化，網格級優化針對橋梁構件，項目級優化針（zhēn）對單個的橋梁。無法統計橋梁本身的退化規律，但是基於大數據能夠針對一個構件的狀態（tài）統計出規律性，並在整（zhěng）個路網層麵對其進行生命周（zhōu）期的維修和優化。將網絡層麵構建維修優化的策略放到單橋上，進行養護資源的分配。這是數學統計的邊界概念。

4、橋梁評估的層次性。橋梁評估的一種方式是根據所有橋梁（liáng）的打分，選出一些值得關注的橋梁，也稱遴選型評估，目前各國都在進行這項工作（zuò）。在評估的第二個層麵，強調承載能力評估，即承載安全性評估，大橋監測係統可以（yǐ）在此方（fāng）麵發力（lì）。承載能力評估針對（duì）大中橋梁，這在美國法律（lǜ）規定中（zhōng）是必（bì）須進行（háng）的一項內容，此外，還有選定橋梁進行加固設計時，做詳細評估是為了選擇維修加固方案。

5、橋梁監測&構件監測。某研究人工智能識別（bié）的業內人士曾針對橋梁監測提出了一個問題：做橋梁監測的時候為何不針對構（gòu）件？假如隻（zhī）針對一類構件，使用一個監測模式（shì）獲（huò）得大量的（de）標準化（huà）優質數（shù）據，這些數據對於訓（xùn）練模型、微調（diào）模型十分有用，可以得出較好的結論。

聽君一（yī）言，豁然開朗。養（yǎng）護數字化也是需要從（cóng）精細（xì）化的構件分類來進（jìn）行（háng）推導，因此，我們找到了橋梁監測係統與養護數字化銜接的入口。但這個概念到底是橋梁監（jiān）測還是構件監（jiān）測（cè）？如果是（shì）中小（xiǎo）橋梁的構件監測，則人工智能模型微調和訓練有可能解決橋梁構件層麵的病害（hài）識（shí）別。若是構（gòu）件監（jiān）測，能夠給出構件的（de）評價（jià），那麽就有可能（néng）指向橋梁養護（hù）數字化。

此外，整體性的監測數據比（bǐ）如車載，對中小橋來說，要指向（xiàng）承載（zǎi）能力（lì）評估層麵，即評估成型問（wèn）題。如果這麽思考，我們似乎（hū）找（zhǎo）到了橋（qiáo）梁監測（cè）係（xì）統與（yǔ）養（yǎng）護數字化銜接的技術入口，但隻能是可能性，還不一定可以實現。

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