在交通基础设施建设持续推进的当下，公路边坡与基坑的稳定性关乎交通安全与工程质量，然而监测工作的重要性不言而喻。随着明年第六届大湾区边坡及基坑监测技术展在广州举办，行业目光将聚焦于此，届时这场盛会将成为洞察大湾区乃至全国公路边坡基坑监测产业变革的绝佳窗口，其中智能技术也将成为重塑公路安全防线的核心驱动力。

由于传统公路边坡基坑监测手段弊端很多。以往依赖人工定期巡查，养护人员需攀爬陡峭边坡，在复杂地形中穿梭，不仅效率低下，还面临极大安全风险。据不完全统计，2023 年全国因边坡巡检导致的安全事故超 15 起。而人工测量精度受环境干扰大，误差可达 10% 以上，数据的准确性、及时性与连续性均难以保障。并且，传统有线传输方式在恶劣天气或复杂地质条件下，线缆易受损中断。而面对突发灾害，从人工发现异常到完成数据分析、发布预警，流程繁琐耗时，至少需 24 小时，极易延误最佳应对时机。

与之形成对比的是，智能技术这将为公路边坡基坑监测带来全方位行业革新。其中高精度传感器作为智能监测的基础，将发挥着关键作用。其中有新一代 MEMS 传感器、光纤传感器及 GNSS 卫星定位传感器，能够实时、精准采集边坡土体位移、沉降、倾斜、应力应变及地下水位变化等数据，精度可达毫米甚至微米级。这次均可对监测区域实现连续感知与数据传输，犹如为边坡基坑披上一层 “智能感知网”，让细微变化无所遁形。

而物联网技术将为其搭建起数据高效传输的桥梁。通过构建物联网监测网络，分散各处的传感器与数据采集终端互联互通，无论监测点位于偏远山区还是城市复杂地段，数据都能实时、自动采集并远程传输至数据中心或云平台。这使得养护管理人员借助手机、电脑等终端，即可随时随地远程实时监控，打破时空限制，实现对公路边坡基坑状态的全天候掌握。

大数据与人工智能技术堪称智能监测的智慧大脑。海量监测数据汇聚后，大数据存储与处理技术保障其高效管理。先进的人工智能算法，如深度学习神经网络、支持向量机等，对数据深度挖掘分析。通过建立数据与算法模型，系统能够自动识别边坡基坑的异常变形模式，精准预测潜在失稳风险，并依据风险等级及时发出预警。基于深度学习的时序数据分析模型，能对边坡位移数据进行时间序列分析，提前洞察位移突变趋势，为防范措施的实施争取宝贵时间，且随着数据积累与学习，预测准确性与可靠性不断提升。

在明年的这届大湾区边坡及基坑监测技术展上，届时将会有基于智能技术的监测管理平台成为行业关注焦点。该平台通过集成地理信息系统（GIS）、三维建模及可视化展示技术，从而为养护管理工作者打造直观、便捷、高效的操作界面。并通过融合监测数据与地理空间信息，平台以三维实景模型动态呈现边坡基坑的变形状态、数据变化趋势及预警信息分布。工作人员可借此快速查询、统计、分析数据，制定科学养护维修方案，并全程跟踪监督养护工作执行。同时，平台的数据共享与协同管理功能，又可实现了与公路养护各相关部门、单位及上级管理机构的数据交互与协同作业，从而大幅提升公路养护管理的整体效率与协同性。

在明年的展会期间，还将举办一系列边坡基坑监测技术行业交流研讨会、技术论坛及产品推介会，届时将汇聚国内外公路工程领域的专家学者、科研机构与企业代表。他们将围绕智能监测技术的应用前景、技术难点与解决方案展开深入探讨，并分享前沿研究成果与实践经验，助力技术交流合作，推动行业标准的制定与完善。

聚焦明年的这届大湾区边坡及基坑监测技术展，届时将承载着公路边坡基坑监测产业向智能化、精准化、高效化转型升级的期望。随着智能技术的深度应用与广泛推广，公路边坡基坑监测管理水平与安全保障能力必将显著提升，为大湾区乃至全国的公路交通基础设施建设与安全运营筑牢坚实防线，助力交通强国战略稳步前行