中新网四川新闻8月21日电 (杨登慧 陈可 杨梦柳)在海拔约3800米的高原隧道深处，2台开挖直径6.5米的双护盾TBM全速推进。刀盘转速、驱动扭矩、推力分布等运行参数，连同电机车、皮带机的状态数据，正实时汇聚至地面指挥中心的盾构工程工业互联网平台。
这套系统，是中铁工业旗下中铁工程服务有限公司(以下简称“中铁工服”)自主设计研发的盾构工程工业互联网平台，构建了“物联网+边缘计算+垂域大模型+AI视觉”四层技术架构，推动隧道施工从经验驱动迈向数据驱动，搭建起隧道施工专属的“数据高速公路”。
破解“信息孤岛”：自建工业互联网统一底座
隧道施工长期存在设备种类繁多、工况复杂、管控难度大的现实痛点。传统人工巡检、单机管控模式形成数据孤岛，施工现场盾构机/TBM及辅助设备品牌多样、系统独立，接口标准与数据协议互不兼容，施工数据分散割裂，很难实现全设备统一监管，设备故障多数只能事后处置，风险管控存在滞后。
中铁工服从底层架构自主创新，搭建隧道施工专属工业互联网统一底座，通过自研物联网与边缘计算融合架构，建立统一的数据接入标准、接口规范和传输口径，打通不同设备、不同系统之间的技术壁垒。
截至目前，平台已在28个项目累计接入42台/套核心装备，实现盾构机/TBM、电机车、皮带机、机制砂、水泵及各类传感终端统一接入、集中管控，所有设备运行参数与工况信息全部汇聚至可视化监管界面，真正做到隧道施工一网统管、全过程可视、可测、可控，告别过去各设备独立运行、信息互不连通的管理困境。
“工服智星”：经验沉淀为数据资产
盾构机、TBM设备结构精密、零部件数量庞大，故障成因复杂，现场运维高度依赖资深人员的施工经验，故障排查耗时费力。
中铁工服依托行业积累打造垂域智能模型“工服智星”，整合隧道施工行业标准、过往故障案例及施工经验方案，完成经验数据的结构化沉淀，形成适配盾构机、TBM运维的行业知识体系。
设备运行出现参数异常时，“工服智星”可辅助开展故障分析与原因溯源，输出处置思路——零散的实操经验由此转化为可留存、可复用的数据资产。
数据驱动：施工掘进提速的密码
凭借这套自主可控的数字化底层架构，平台适配了各类复杂地质与极端工况，服务范围覆盖轨道交通、山岭隧道、水利、矿山等多个领域，数据驱动施工提效的效果已获多场景验证。
重庆轨道交通15号线，在隧道最大纵坡37.5‰的严苛条件下，创下“单月掘进432米、3个月破千米”纪录；安徽桐城抽水蓄能电站自流排水洞项目中，单日58.4米、单月903米的成绩刷新国内同类型TBM纪录，隧道提前2个月贯通；而在高原隧道纵坡40‰的极端工况下，双护盾TBM单线最高月掘进达1002米，平均进度高于业主下达指标的37.5%。
AI视觉系统：安全关口前移
隧道施工的高风险，很大程度上源于地下封闭空间的独有特性——有限光照、狭窄空间和作业点位分散，使传统人工巡检存在天然盲区，安全员或班组长同步监管多个点位极易出现疏漏。
“人员在轨行区域违规滞留。”平台的AI视觉系统随即识别出违规行为并自动预警。监控识别的同时，告警信息也实时推送至当班安全员或班组长的移动终端，2分钟后，他们就能够抵达现场完成整改。
中铁工服将计算机视觉与深度学习技术引入现场，在隧道关键区域部署智能摄像单元，对未佩戴安全装备、擅闯危险区域等行为进行实时检测告警。机器视觉不存在疲劳、人情干扰，安全管理更客观公平，管控模式从“事后追责”转变为“实时感知、主动干预”，全方位筑牢地下施工安全防线，让一线工人作业更安心。
区别于行业的纯软件交付模式，中铁工服采用软硬一体化全链条落地服务，覆盖硬件改造、传感部署、网络搭建、平台开发、实操培训全流程，精准适配隧道特殊施工场景，化解数字化落地平台与现场脱节、适配性差、实用性不足的行业通病。
“盾构施工的智能化不是把AI技术简单嫁接进工地，而是要深刻理解地下工程的物理规律，让算法真正‘懂’掘进。”中铁工服总工程师梅元元表示，公司将持续深耕隧道智能施工技术，稳步推进少人化、智能化升级。(完)
