当桥梁工程有了AI大脑——大语言模型在桥梁工程中的应用与展望

随着人工智能技术的飞速发展，特别是以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现，为解决桥梁工程领域的知识管理和业务协同问题带来了新的可能。

据《交通运输行业发展统计公报》显示, 截至2023年底, 全国公路桥梁数量已超过107.93万座, 其中特大桥10239座, 大桥17.77万座。这些桥梁作为国家基础设施的重要组成部分, 贯穿了设计、建造、运营、养护的全生命周期, 每个环节都积累了丰富的经验和知识。

经过十多年的信息化快速发展，行业数字化已取得显著成果。同时，行业数字化发展面临以下主要挑战：首先，行业内积累了大量的设计规范、施工标准、质量检测和养护管理经验，但这些知识往往分散在不同的文档、系统和专家个人经验中，难以形成系统化、标准化的全行业知识库；其次，桥梁从设计到建造再到运营养护的全过程管理非常复杂，不同环节之间的信息传递和协同效率较低，导致管理难度大、决策效率低。最后，传统的桥梁工程管理主要依靠人工经验和专业判断，在日益增长的桥梁数量和复杂度面前，这种方式已显得力不从心。

本文旨在探讨大语言模型在桥梁工程领域的应用前景及实现路径，为行业数字化转型提供新思路。

大语言模型与专业领域挑战

大语言模型(LLM)是基于深度学习方法训练的、具有庞大参数量的语言模型。自2022年OpenAI推出GPT-3.5系列模型以来，大语言模型在技术能力和应用范围上均呈现显著发展态势。

国内大语言模型近两年也得长足进步，深度求索开源大模型Deepseek-R1推理模型一经推出，打破了国外模型在推理能力上的垄断，阿里巴巴旗下通义千问旗舰版模型Qwen 2.5系列在中文能力方面也一骑绝尘。此外，字节跳动、月之暗面等头部企业也在不断推进AI技术的研发和应用。截至2024年底，国家互联网信息办公室已备案302款生成式人工智能服务，显示出国内在该领域的活跃态势。

LLM通过对海量文本数据的学习，掌握语言规律和知识，实现文本理解与生成。尽管通用大语言模型表现出色，但在桥梁工程等专业领域应用时，仍面临专业知识有限的挑战，需要借助外部检索增强生成(RAG)技术来提升模型在专业领域的表现。

RAG系统主要由知识库构建、知识检索和知识增强生成三部分组成,实现了将专业文档转化为向量数据库、基于语义相似度检索相关信息、利用检索结果辅助生成专业回答的完整流程。

RAG知识库应用原理

搭建高质量桥梁工程知识库

知识与数据源整理分析

高质量的知识库是大模型应用于桥梁工程的基础。桥梁工程知识库的数据来源主要包括以下几类：

（1）标准规范类：包括国家和行业标准规范如《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/T H21-2011)、《公路桥涵养护规范》(JTG 5120-2021)等，建立以条款为单位的权威知识单元。

（2）技术文献类：精选《混凝土结构设计原理》等专业书籍和高被引论文，覆盖各类桥梁结构的理论知识和实证研究。

（3）实际工程资料：包括长大跨斜拉桥、悬索桥，以及更普遍的中小桥型历史工程案例、检测报告、养护记录等，反映真实工程中的具体问题和解决方案。

（4）多模态数据：包括桥梁病害图像、视频、声波检测数据等，直观展示桥梁状况，构成病害诊断的重要依据。

数据处理与知识库存储

桥梁工程知识往往以多种形式存在，包括文本、图像、图表、CAD图纸等。为了有效利用这些多模态数据，需设计分层处理流程：

（1）文本数据处理：对于规范、文献等文本资料，首先判断是否需要OCR识别（如果是图片或扫描版PDF），然后进行文本清洗、分段和格式统一化处理。针对规范文本的特殊结构（如条款编号、注释等），保留其层次结构信息；对于技术文献，可以按照段落或主题进行切分；对于案例资料，可以按照案例的完整性进行切分。

（2）图纸数据处理：对于图纸或图像，生成URL链接，并进行语义对齐形成文本数据用于检索。

（3）传感器数据处理：针对监测系统收集的传感器数据，进行降噪、标准化和特征提取，保留结构化时间序列描述，存储在业务数据库中，用Text2SQL来统一调用。

知识库质量评估与优化方法

高质量的知识库是保证大模型生成准确答案的关键，因此需要建立严格的质量评估与优化机制：

（1）知识准确性评估：由桥梁工程专家对知识库内容进行抽样审核，验证内容的准确性和时效性。建立知识来源可追溯机制，确保知识的权威性。

（2）检索性能评估：构建桥梁工程领域的标准问题集，测试知识库在各类问题上的检索召回率和准确率，优化检索参数和切分策略。

（3）动态更新机制：建立知识库的定期更新机制，及时纳入新的规范标准、研究成果和工程实践经验，确保知识库的时效性。

（4）基于大模型的知识质量提升：利用大模型辅助知识优化，结合思维链和知识蒸馏技术提升知识质量。

桥梁工程AI大脑

整体架构设计

桥梁工程AI大脑是一个统一的智能服务平台，旨在整合大模型能力、知识库资源和业务流程，为桥梁工程的全流程环节提供全面的智能支持。整体架构主要包括四个层次：

基础设施层：包括计算资源（服务器集群、GPU资源等）、存储资源（向量数据库、关系型数据库等）和网络资源（内部网络、云服务等），为整个系统提供稳定高效的运行环境。

模型与知识层：包括大语言模型(基础模型和微调模型)、检索增强生成系统和领域知识库。该层负责处理用户查询,生成专业化回答。

业务功能层：根据桥梁工程的实际需求，提供各类业务功能模块，如桥梁病害诊断、养护方案推荐、健康监测分析、检测报告生成等。

用户交互层：支持多种交互方式，如Web平台、移动应用、API接口等，满足不同场景的使用需求。

桥梁AI大脑整体架构

业务流程编排

为了有效支持桥梁工程的实际业务需求，系统通过灵活的工作流编排功能，将AI能力与业务流程深度融合。

流程模板化：预设多种标准化的业务流程模板，用户可以根据需要选择和调整流程。例如病害识别流程化，用户输入裂缝照片－调用计算机视觉算法－算法给出裂缝尺寸－LLM模型语义对齐－病害信息整理归档－按既定格式生成文档。

任务自动分配：根据用户角色和权限，系统自动分配和推送相关任务，确保工作流程的顺畅执行。例如，检测人员完成数据采集后，系统自动将分析任务推送给工程师进行审核。

决策支持机制：在关键决策节点，提供多方案比较和风险评估功能，辅助用户做出更加科学合理的决策。例如，针对某一桥梁病害，系统可以提供多种修复方案，并从技术可行性、经济性和耐久性等方面进行综合分析。

质量优化机制

为确保系统输出的专业性和可靠性，建立了多层次的质量控制机制：

(1)知识引用机制：系统生成的回答会明确标注信息来源，使用户能够验证答案的可靠性，降低大模型在工程行业的幻觉问题。对于规范等严肃引用场景，精确标明规范名称、版本和具体条款号。

(2)不确定性表达：当系统无法给出确定答案时，明确表达不确定性并说明原因，避免误导用户。同时，提供可能的方向和建议，引导用户做进一步判断。

(3)专家审核机制：对于重要决策和复杂问题，系统会建议进行人工专家审核，确保关键输出的准确性。系统形成专家审核历史，为后续优化模型性能，形成行业大模型知识库提供基础。

大语言模型应用案例

建造过程智慧找梁

在预制构件生产领域，传统梁体查找方法依赖人工记录和固定编码标识，经常面临查找困难、效率低下的问题。通过结合语音识别和大模型语义理解技术，开发语音智能找梁系统实现了现场工作人员与构件管理系统的高效交互，提升生产管理效率。

(1)构建专门面向预制构件领域的抗噪声语音识别模块，通过建立包含专业术语的知识库，系统可精准识别“箱梁”“横隔板”等专业词汇，并自动纠正常见发音偏差。

(2)采用Deepseek-R1基础模型对语音指令进行深度语义理解，能够准确提取用户意图和关键参数。例如，当现场工人说出“找一下3号梁场上周浇筑的32米箱梁”时，系统会自动解析出位置参数“3号梁场”、时间参数“上周”和构件类型“32米箱梁”，并将其映射为精准的查询条件。

(3)系统确认查询条件后,立即在梁场业务系统中定位目标构件,引导工人快速找到目标位置。后续也能够通过手机端APP或便携式语音终端,以三维图形化方式反馈构件的详细状态。

自助监测数据分析

在桥梁健康监测领域，传统数据分析方法往往需要专业人员进行复杂的编程操作，限制了一线养护人员对数据的充分利用。结合桥梁AI大脑框架开发自助式数据分析，实现养护管理人员与数据的无障碍交互。

(1)构建一个全面的算法资源池，涵盖桥梁振动分析、变形监测、疲劳寿命预测等关键功能的专业算法。每个算法都按照统一标准进行描述和封装，包含输入参数、适用场景、精度评估等关键信息。

(2)开发基于大语言模型的智能调度引擎,能够理解用户的自然语言请求并将其转化为算法调用指令。例如,当养护人员询问“主梁近三个月的变形趋势是否异常”时,系统会自动识别出需要调用的算法,并按最优顺序组合执行。

(3)提供直观的问答式界面，用户只需通过自然语言描述分析需求，系统会自动完成数据筛选、时间段匹配、分析计算并生成可视化报告。

助式问答监测数据分析

病害智能分析决策

在桥梁养护管理领域，传统病害分析标准参差不齐，难以统一，且决策过程周期长，效率较低。基于大模型可快速实现从病害识别到养护方案生成的全流程智能化。

（1）构建多模态数据处理引擎，能够同时分析桥梁病害的图像数据与文本描述。将非结构化的巡检记录、图像数据和工程师描述进行统一解析，提取关键特征如裂缝宽度、腐蚀程度、变形位移等核心参数。

（2）根据病害特征、桥梁历史状态和环境条件，自动生成个性化养护方案。例如，对于识别出的“桥墩环向裂缝”，结合历史经验中裂缝宽度、深度、结构受力状态等多维因素，推荐合适的处置工艺，并详细列出材料选择、施工流程、质量控制标准及风险提示。

病害自动分析与语义对齐

奔向大模型与工程业务的

深度融合

本研究探索了大模型在桥梁工程领域的应用，构建了一套从知识库处理到智能框架再到应用实践的完整技术体系。研究成果表明，通过专业知识库与大模型的有效结合，可以显著提升桥梁工程领域的智能化水平，为桥梁建养全过程提供高效、精准的支持。

桥梁工程知识库实现了对规范标准、技术文献、工程案例和传感器数据等多源信息的有效整合，成功解决了知识碎片化问题。知识库涵盖了桥梁类型、结构部位、病害类型和养护措施等多个维度的数据，为大模型提供了可靠的知识基础。

桥梁工程AI大脑框架通过模块化设计和业务流程编排，实现了大模型能力与工程业务的深度融合，在智慧梁场、病害诊断、养护决策推荐和健康监测数据分析等方面展现了良好的实用性和可靠性。

本文刊载 / 《数智视界》杂志

2025年 第1期 总第32期

作者 / 王章明 刘天成 程潜

作者单位 / 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司

编辑 / 王硕

美编 / 赵雯

审校 / 李天颖 王硕 廖玲

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