源清慧虹王鵬軍：基礎設施智慧管養迫在眉睫，一個完整體系＋四大核心能力是解決問題的關鍵

【獵雲網（微信：ilieyun）北京】4月12日報道（文/張帆）

4月12日，FUS獵雲網2019年度人工智慧產業峰會在北京千禧大酒店隆重舉行，近百位知名資本大咖，獨角獸創始人、創業風雲人物及近千位投資人與創業者共聚一堂。本次峰會由獵雲網主辦，AI星球聯合主辦，銳視角、獵雲資本、獵雲財經、企業管家、創頭條協辦。

源清慧虹CEO王鵬軍受邀就基礎設施如何藉助物聯網、大數據等技術現實智慧管養進行了分享。他認為，我國鐵路、高速公路、公路橋樑等基礎設施數量十分龐大。很快這些基礎設施將進入管養時代，如果單靠人工其工程量過於巨大，在該領域基於物聯網、大數據等手段的管養技術的運用迫在眉睫。

據統計，我國在運鐵路里程達到了13萬公里（單指電氣化鐵路）、高速公路里程到13.8萬公里、公路橋樑達到82.55萬座（不包含市政橋樑、城市範圍內的橋樑）。另外，還有其他很多大型的基礎設施未計入其中。

這些數量龐大的基礎設施急需物聯網、大數據等技術為他們的管養賦能。在基礎設施智慧互聯網的時代，要想解決這個問題需要具備哪些能力？

王鵬軍的答案是一個完整體系 四大核心能力。從底層智能感測、中間的通信協議、數據中台到適應整個行業應用的SAAS平台，整個解決方案的能力是完整體系能力。

四個核心能力則指以下四個方面：

1.超低功耗智能感測器的設計能力，因為大量的基礎設施處在偏遠，網、電難以觸及的地方，所以感測器的壽命需要非常長，必須在十年左右的時間尺度以上；2.結構監測時，除了掌握靜態類的數據、結構變形數據，更重要的是要做結構的動態數據，包括結構物的相位特徵，相位特徵要求所有的感測必須得有非常精準的時點；3.必須充分利用物聯網時代低功耗窄帶無線的特徵，數據處理必須盡量的前端化。能夠通過前端的智能演算法將需要獲得的數據特徵在前端進行獲取，以幾個數量級的倍數壓縮；4.海量運維和快速交付的能力。

2019年，獵雲網以發現產業獨角獸為初衷，全面開啟「FUS（Future unicorn Summit）未來獨角獸峰會」品牌。本次大會將繼續致力於探究人工智慧行業核心發展趨勢，通過優質AI應用實例分享、科技領域、金融投資等業界大佬互動，聚焦國內人工智慧的產業力量，以行業從業者的視角，探討科技浪潮的機遇與挑戰。

以下為嘉賓演講實錄，獵雲網整理刪改：

大家好，我是來自清華大學電子工程系的王鵬軍，我現在做的這個項目是針對基礎設施、結構安全方面的一個典型的物聯網 大數據的項目。我們這個企業名稱叫源清慧虹，源自清華的智慧彩虹，我們早期專註的基礎設施主要是類似於像橋樑、水庫大壩這樣的特殊結構，特別早期做大量的橋樑結構的安全監測相關的項目，智慧的彩虹就是我們橋樑的一個形象。

這裡介紹一下為什麼要做這件事情？給大家展示一些數據，目前我們國家在運鐵路里程達到了13萬公里（電氣化鐵路）、高速公路里程13.8萬公里，公路橋樑達到82.55萬座（不包含市政橋樑，在城市範圍內的橋樑）。除中國之外，其他國家所有的橋樑數量加起來跟我們目前所建設的橋樑數量是近似的。另外，還有其他很多大型的基礎設施。實際上，我國從2011年到2013年這個時間段內，在基礎設施建設領域，一共消耗了66億噸的水泥，這個數量超過美國在整個20世紀消耗的消耗量，到目前為止還沒有減速的跡象，這是一個非常巨大、非常恐怖的數字。

這樣一個數量巨大的基礎設施，現在很快將要進入管養的時代。早期這些設施更多的是依賴於巡檢、定檢等人工手段。大量基礎設施安全問題出現了之後，基於一些物聯網、大數據手段的管養技術的運用迫在眉睫。

目前我們的技術可以應用在公路、建築物、軌道交通等這樣一些領域，這是我們專註的幾大領域。

以下是我們團隊的基本發展歷程，我們團隊出自清華大學電子工程系電路與系統研究所。從2005年到2010年這個時間段，我們在研究所主要是專註無線感測器網路相關的核心晶元、通信協議相關的研究。在2011年左右，把研究成果往具體的應用方向轉型，當時我們在國家專項基金的支持下做了道、橋物聯網雲服務平台，這個專項讓我們早期的原形產品以及試點項目得以形成。在此時獲得了國家電網、中國交通部、住建部相關行業的高度認可，在2017年先後獲得源清創投等一些機構的投資。

今天我想跟大家分享的內容主要是，我們在基礎設施智慧互聯網時代做好這個事情，應當具備哪些能力？從我自己的理解看，應當具備一個完整體系 四大核心能力，這一個完整的體系從底層智能感測到中間的通信協議，再到數據中台以及到適應這個行業應用的SAAS平台，整個體系解決方案的能力，這是完整體系能力。此外，還有海量的快速交付的運維和部署能力。

剛才說了這四大核心能力，第一個核心能力是超低功耗智能感測器的設計能力，因為我們面對的是基礎設施監測這樣一個應用場景。這些基礎設施大量的處在比較偏遠的、電或者網路比較難達到的地方，我們（需要）低成本的、大範圍的去鋪設這些智能感測器。它的設計電池使用壽命必須非常長，必須在十年左右的時間尺度上，否則的話，它將來帶來的維護和使用的成本將居高不下，會限制它的應用廣度。

第二個核心能力，做結構監測時，我們需要能夠分析這個結構的安全性，除了靜態類的數據，結構變形數據，更重要的是要做結構的動態數據，這裡包括結構物的相位特徵，相位特徵要求所有的感測必須有非常精準的時點。

第三個核心能力，必須充分利用物聯網時代低功耗窄帶無線的特徵，把這些特徵利用好，這些數據處理必須盡量的前端化。我們能夠通過前端的智能演算法將需要獲得的數據特徵在前端進行獲取，以幾個數量級的倍數往上壓縮。

對於行業數據的應用、處理和分析能力，我們的用戶大多數是比較專業的行業用戶，他們可能不光是要關注大量的監測數據，更需要關注這些數據到底說明了什麼問題，我們要深入行業了解用戶的需求，利用數據，最終讓數據去說話。

第四個核心能力，海量運維和快速交付的能力。

下面分享一些我們在幾個重點行業的案例，第一個，在交通市政行業，目前為止我們已經在全國數百座特大型橋樑上安裝了低功耗無線智能感測器，為結構物提供全天候的保護。

另一個是從極端環境維度來看的典型案例，在最北端黑龍江佳木斯烏蘇大橋上，冬季極寒溫度在零下40度以下，基於電池供電長壽命的智能感測器必須經過低溫的考驗。低溫下電池的效能會發生極大的衰減，目前已經連續為這座橋樑實現了三年左右的工作。包括複雜的海洋環境，也在規模地應用。

這是我們在四川做的橋隧工作，做長期監測服務。

這是目前服役最長時間基於無線感測監測的案例，我們為無錫市的跨運河的蓉湖大橋實現在線的監測，對低功耗無線感測的長壽命來做試驗。

後面還有一些其他行業的案例，在風電行業，我們去提供風電的風機塔筒結構監測。還有海上風電發展，我們迎來了新的機會。

第三個方向，我們在軌道交通這個領域，解決電氣化鐵路接觸網本身的問題，我們國家軌道交通，特別是高鐵運行里程非常長。造成高鐵的停車晚點最主要的原因就是接觸網的公網事故，這個目前正在聯繫鐵總開發智能感測器，類似於圖上所展示的樣子，標註的部分將會是智能感測器，它能夠感知列車經過瞬間接觸網本身的動態、靜態姿態信息，為這個鐵路接觸網軌道安全做監測。

我的分享這麼多。謝謝大家！

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