北京
桥梁是国家交通网络的关键节点，安全运行直接关系人民生命财产安全。“十五五”期间，水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网“六张网”加快建设，城市桥梁作为城市生命线的重要组成部分，正是安全监测体系向地上延伸的关键一环。政策信号清晰明确：2026年6月，交通运输部要求桥隧监测从“少数长大桥梁”转向“全量路网覆盖”，中小跨径桥梁群采用轻量化监测；同年7月，住房城乡建设部要求将桥梁纳入城市生命线工程，推动数据互联互通与风险研判。公路、城市桥梁均需纳入标准化安全监管体系。
辰安科技
中小桥梁群刚性安全
面对海量中小桥梁群，轻量化、易部署、智能化已成为刚性需求，辰安科技推出桥梁边端计算智能主机V2.0，以边端AI实现桥梁智能诊断与主动预警，为城市生命线安全和韧性城市建设提供可规模化的科技支撑。
PART 01
边端智能，主机升级2.0
桥梁边端计算智能主机V2.0是一款面向桥梁结构安全监测场景的高性能边缘计算设备。它可对接各类采集仪与传感器，在具备采集、处理、存储、传输能力的基础上，内置桥梁AI分析模型，在边端实现动态阈值计算报警、荷载识别、支座与伸缩缝病害分析、模态识别等智能诊断功能。架构由云端集中式运算演进为单桥独立边端分布式自治计算，大幅减轻云端算力负荷、减少上行原始数据传输压力。
同时，相比上一代产品，桥梁边端计算智能主机V2.0实现了四大维度升级：
1
/ 接口更丰富
新增RS485直连，省去转换模块，7路以太网+2路RS485接口齐全。
2
/ 4G/WiFi无线通讯
内置4G模块支持无线数据上传，WiFi支持现场组网调试，野外部署无忧。
3
/ 体积小巧，安装灵活
体积小巧，安装灵活：体积更小，支持背部支架、壁挂、抱杆多种安装方式，一体化密封设计适合室外桥梁环境。
4
/ 内置AI分析模型
具备桥梁模态识别、支座与伸缩缝病害识别、荷载识别、动态阈值报警能力，从“采集上传”升级为“边端智能诊断”。
PART 02
AI驱动诊断，构筑技术壁垒
产品搭载多种AI分析模型，涵盖桥梁主要风险场景诊断，支持模型优化升级和扩展：
1
/ 荷载识别模型
基于BP神经网络，通过应变响应识别桥上车辆荷载，分析超载数量、时段与分布，辅助交通管制与桥梁寿命评估。
2
/ 伸缩缝异常诊断模型
采用LSTM神经网络代替传统线性回归，通过位移预测-实测残差均值控制模型实现异常定期识别与研判。
3
/ 支座异常诊断模型
基于LSTM多位移设备融合模型，建立多设备非线性拟合关系，实现支座异常的早期识别，适用面更广、稳定性更高。
4
/ 模态识别模型
建立加速度异常特征库，分类提取特征，采用VMD-SVD方法对加速度数据进行分类清洗与时频转换，通过提取基频诊断结构刚度状态。
在差异化竞争方面，传统桥梁边端RTU设备侧重数据采集上传与基础分析，而桥梁边端计算智能主机V2.0在具备这些基础能力之外，还拥有多种桥梁安全分析AI模型，可实现边端智能分析诊断，形成显著的技术护城河，有效规避同质化价格竞争。
PART 03
多场景覆盖，周期性适配
产品覆盖桥梁监测全生命周期，支持四大应用场景：
1
/ 全新建设
在新建桥梁监测项目中作为核心边端计算单元，与采集系统、感知设备协同部署，从项目初期即实现全栈智能化监测，适用于政府新建项目及城市生命线新建工程。
2
/ 存量升级
面向已有监测系统的桥梁，无须更换原有采集设备与传感器，即插即用，快速赋予AI智能分析能力，低成本实现监测升级。
3
/ 集群监管
针对无市电、无网络的偏远野外桥梁，支持太阳能供电与无线传输，边端独立自治运行，断网不影响实时预警，拓展监测覆盖范围。
4
/ 离线自治
建立加速度异常特征库，分类提取特征，采用VMD-SVD方法对加速度数据进行分类清洗与时频转换，通过提取基频诊断结构刚度状态。
技术路线采用“感知层边端计算层平台层”三层架构。前端物联感知设备通过通用采集仪或自研采集网关接入边端智能主机，主机完成AI分析后对接AI感知云平台或客户自有系统，兼容性强、自由度高。
PART 04
实战验证：十数城部署，规模化落地
至2026年7月，桥梁AI模型已在安徽省十数个地市成功部署，累计识别各类桥梁病害隐患超60起，经现场复核，准确率超过70%。这一实战成果充分验证了边端AI分析模型在桥梁安全监测中的有效性与可靠性，也为“六张网”背景下基础设施安全监测的规模化落地提供了可复制的实践样本。
桥梁边端计算智能主机V2.0以工业级算力为底座，以AI模型为引擎，以云边协同为架构，为桥梁安全监测提供了“感知—计算—预警—管理”一体化解决方案。面向“六张网”加速织密、城市生命线全面升级的新阶段，辰安科技正以每一台边端主机为节点，把AI能力下沉到桥梁一线，织密城市安全感知网络，为交通基础设施安全和韧性城市建设提供坚实支撑。
部分图片由AI生成
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(辰安科技 动态宝)
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