人工智能賦能鐵路工程測量：技術(shù)革新、生態(tài)重構(gòu)

關(guān)鍵詞：工程測量；人工智能大 模型；智能化；技術(shù)革新；生態(tài)重構(gòu) DOI：10.3969/j.issn.1007-9769. 2025.19.001

引言

隨著“交通強(qiáng)國”戰(zhàn)略的推進(jìn)，在其核心戰(zhàn)略指引下，我國鐵路建設(shè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，加之近年來提出的智能建造2.0升級的大環(huán)境下，鐵路工程測量面臨高精度、實時化、智能化的迫切需求。但是，傳統(tǒng)鐵路工程測量行業(yè)存在許多問題，如數(shù)據(jù)計算量大、安全隱患識別滯后、數(shù)據(jù)采集困難、協(xié)同性差等，導(dǎo)致鐵路工程測量工作質(zhì)量無法滿足行業(yè)需求，如何實現(xiàn)鐵路工程測量人工智能賦能，成為鐵路工程行業(yè)亟待解決的問題[1]。因此，本文從鐵路工程測量智能化轉(zhuǎn)型需求出發(fā)，對人工智能的技術(shù)革新以及產(chǎn)業(yè)重構(gòu)進(jìn)行研究，希望能夠為促進(jìn)鐵路工程測量質(zhì)量提升做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

1.鐵路工程測量的智能化轉(zhuǎn)型需求

1.1行業(yè)痛點與挑戰(zhàn)

1.1.1傳統(tǒng)測量數(shù)據(jù)計算量大

傳統(tǒng)測量計算方式依賴人工解析圖紙，再根據(jù)圖紙進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入和計算，計算人員不僅需要從事繁雜的計算工作，還須具備高度的專業(yè)知識、讀圖能力，且極度考驗測量人員的職業(yè)素養(yǎng)，海量數(shù)據(jù)的計算量導(dǎo)致其計算過程中易出現(xiàn)讀圖錯誤，且計算效率低下；同時多專業(yè)的圖紙協(xié)同作業(yè)也常因部分圖紙信息不一致導(dǎo)致誤差累積，從而直接導(dǎo)致現(xiàn)場施工精度偏差，影響工程進(jìn)度和質(zhì)量[2]。

1.1.2安全隱患識別滯后

隧道施工中圍巖監(jiān)控量測、路基沉降變形觀測其高度依賴人工監(jiān)測，存在反應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)覆蓋率低下，難以實時捕捉潛在風(fēng)險、導(dǎo)致安全隱患難以及時發(fā)現(xiàn)和處理，難以有效預(yù)警風(fēng)險，指導(dǎo)安全吹哨機(jī)制[3]。

1.1.3復(fù)雜地質(zhì)區(qū)域數(shù)據(jù)采集困難

如陡峭山體、深切割峽谷、密林覆蓋區(qū)等，導(dǎo)致人工測量難以測設(shè)；斷層、褶皺、巖溶洞穴、裂隙網(wǎng)絡(luò)等交織存在，導(dǎo)致地球物理場（如重力、磁法、地震波）出現(xiàn)異常疊加，難以分離單一信號；跨路、跨河、涉鐵等變形觀測人工監(jiān)測難度大，且響應(yīng)時間超過24小時。

1.1.4跨系統(tǒng)協(xié)同困難

BIM、GIS與工程測量關(guān)聯(lián)性低，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與高效協(xié)同，導(dǎo)致信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致設(shè)計變更傳遞延遲，現(xiàn)場測量人員無法及時收到新的設(shè)計意圖。

1.2DeepSeek的技術(shù)適配性

DeepSeek大模型的突破性優(yōu)勢與行業(yè)需求高度契合：智能化數(shù)據(jù)處理與自動化能力：高效數(shù)據(jù)處理與知識提煉DeepSeek通過優(yōu)化的大模型架構(gòu)（如MoE混合專家網(wǎng)絡(luò)），能夠快速處理海量測繪數(shù)據(jù)。動態(tài)推理引擎：基于Transformer架構(gòu)實現(xiàn)施工進(jìn)度推演、風(fēng)險概率預(yù)測等復(fù)雜場景的實時計算（響應(yīng)時間 lt;1 秒）。領(lǐng)域知識嵌入：融合《鐵路工程測量規(guī)范》《高速鐵路設(shè)計規(guī)范》等2000余項行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜。多模態(tài)感知能力：支持衛(wèi)星影像（ 0.5m 分辨率）、無人機(jī)點云（ ±2cm 精度）、InSAR形變數(shù)據(jù)（毫米級監(jiān)測）的時空對齊與聯(lián)合分析。

2.人工智能技術(shù)架構(gòu)與核心突破

2.1技術(shù)架構(gòu)設(shè)計DeepSeek鐵路測量解決方案采用“云一邊一端”協(xié)同架構(gòu)，通過云端大數(shù)據(jù)處理中心、邊緣計算節(jié)點與現(xiàn)場智能終端無縫對接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集、高效傳輸與智能分析，確保測量精度與時效性，提升施工決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

2.1.1邊緣計算節(jié)點

部署輕量化模型（DeepSeek-Lite）于無人機(jī)、測量機(jī)器人等終端設(shè)備，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理與邊緣計算協(xié)同云端中心整合多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與綜合分析，生成精準(zhǔn)的測量報告和風(fēng)險預(yù)警。

2.1.2混合云平臺

通過私有云（如中鐵四局云）管理敏感數(shù)據(jù)，公有云提供彈性算力支持，并通過可視化云平臺實時展示，輔助決策者快速響應(yīng)。端到端加密保障數(shù)據(jù)安全，確保信息傳輸?shù)目煽啃耘c隱私保護(hù)，提升整體作業(yè)效率與安全性。

2.1.3智能交互層

未來可開發(fā)AR測量頭盔、語音控制平板等硬件，降低外業(yè)人員操作門檻，提升現(xiàn)場作業(yè)便捷性，實現(xiàn)人機(jī)高效協(xié)同。人工智能大模型通過持續(xù)迭代優(yōu)化，將進(jìn)一步融合先進(jìn)AI算法與行業(yè)最佳實踐，提升模型自適應(yīng)性與場景適用性，推動鐵路工程測量向智能化、精準(zhǔn)化邁進(jìn)，助力施工效率與質(zhì)量雙提升。

2.2核心技術(shù)突破

AI大模型在工程測量領(lǐng)域的適配性不僅體現(xiàn)在技術(shù)性能的突破，更在于其重構(gòu)了行業(yè)的生產(chǎn)范式——從數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向知識驅(qū)動，從靜態(tài)成果轉(zhuǎn)向動態(tài)服務(wù)。未來，隨著算法優(yōu)化與硬件協(xié)同的深化，DeepSeek有望成為空間智能計算的核心引擎，推動測繪技術(shù)從“看見世界”邁向“洞見未來”。

2.2.1智能化數(shù)據(jù)處理與自動化能力

高效數(shù)據(jù)處理與知識提煉：DeepSeek通過優(yōu)化的大模型架構(gòu)（如MoE混合專家網(wǎng)絡(luò)），能夠快速處理海量測繪數(shù)據(jù)。例如，傳統(tǒng)需要數(shù)周完成的省級DOM（數(shù)字正射影像圖）生產(chǎn)，借助DeepSeek可壓縮至8小時，同時實現(xiàn)質(zhì)量檢測的自動化，將人工主導(dǎo)流程轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑则炞C系統(tǒng)。知識增強(qiáng)與行業(yè)經(jīng)驗融合：DeepSeek支持工藝知識與操作經(jīng)驗的融合，通過引入物理規(guī)則和專家經(jīng)驗，提升數(shù)據(jù)解譯的準(zhǔn)確性。例如，在復(fù)雜地物測量中，模型可結(jié)合地質(zhì)參數(shù)和歷史案例，生成高可信度的分析結(jié)果，突破傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗的局限。

2.2.2實時動態(tài)測繪與應(yīng)急響應(yīng)

流式處理與秒級更新：基于DeepSeek的流式處理架構(gòu)，某無人機(jī)測繪系統(tǒng)實現(xiàn)了厘米級定位數(shù)據(jù)與影像的毫秒級融合。在河南洪災(zāi)救援中，該系統(tǒng)每15分鐘更新災(zāi)情熱力圖，為應(yīng)急決策提供分鐘級響應(yīng)的空間情報支持，凸顯其在動態(tài)測繪場景中的實時性優(yōu)勢。持續(xù)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)優(yōu)化：DeepSeek的持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制和小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，可在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的工程現(xiàn)場快速優(yōu)化模型，適應(yīng)不同地形和氣候條件，減少人工干預(yù)需求。

2.2.3多模態(tài)交互與智能決策支持

自然語言驅(qū)動的智能測量：結(jié)合多模態(tài)交互能力，DeepSeek支持語音指令驅(qū)動的實景測量。例如，AR測繪頭盔通過自然語言即可完成復(fù)雜地物的智能量測，大幅提升外業(yè)人員效率。智能分析與決策輔助：在數(shù)據(jù)處理后，DeepSeek可自動生成多維分析報告，例如地形變化趨勢預(yù)測、工程風(fēng)險點評估等，并通過可視化界面展示關(guān)鍵指標(biāo)，輔助工程師制定精準(zhǔn)施工方案。領(lǐng)域知識增強(qiáng)的交互系統(tǒng)：

其龐大的運算方式可以做到自然語言交互與知識圖譜構(gòu)建相結(jié)合，可開發(fā)鐵路測量專用語義理解模塊，例如“查詢工 ）K205+380 段軌面高程偏差”等復(fù)雜指令的精準(zhǔn)解析；大數(shù)據(jù)可以依托其算力整合CRTSI型軌道板鋪設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、CPIII控制網(wǎng)布設(shè)要求等知識，形成包含測繪全鏈條的標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)現(xiàn)場測繪。

2.2.4本地化部署與數(shù)據(jù)安全

聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私保護(hù)：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，DeepSeek支持分布式建模，確保敏感測繪數(shù)據(jù)不出域。例如，某省級地理信息平臺聯(lián)合12家單位完成全省實景三維模型的協(xié)同訓(xùn)練，同時采用差分隱私技術(shù)將敏感地物位置模糊度控制在0.3米內(nèi)，兼顧數(shù)據(jù)安全與可用性。自主可控的本地化部署：內(nèi)蒙古質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化研究院的案例顯示，本地化部署的DeepSeek實現(xiàn)了數(shù)據(jù)完全自主管理，避免云端傳輸風(fēng)險，尤其適用于涉及國家安全的高精度測繪場景。

3.全場景應(yīng)用與量化效益分析

3.1勘測設(shè)計階段

3.1.1地形與地質(zhì)智能分析

技術(shù)原理：無人機(jī)+LiDAR三維建模。無人機(jī)搭載激光雷達(dá)（LiDAR）掃描地形，生成厘米級精度的點云數(shù)據(jù)，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法自動分類巖層、土壤、植被等地物。衛(wèi)星遙感災(zāi)害預(yù)測：利用北斗衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過時間序列分析識別地表形變（如InSAR技術(shù)），結(jié)合隨機(jī)森林模型預(yù)測滑坡風(fēng)險，精度達(dá) 88% 。成功案例：成昆鐵路復(fù)線某段通過AI地質(zhì)分析，發(fā)現(xiàn)3處隱藏溶洞（人工勘測漏檢），避免后期施工塌方風(fēng)險，節(jié)省應(yīng)急處理費用約3200萬元。

3.1.2線路智能優(yōu)化

多目標(biāo)優(yōu)化算法框架：采用改進(jìn)NSGA-III算法，同時優(yōu)化“工程成本”“環(huán)保指數(shù)”“施工難度”等6項指標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整：基于地質(zhì)勘探實時數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化線路走向（如避開高烈度地震帶）。成功案例：川藏鐵路林芝段AI優(yōu)化方案減少隧道群總長度14公里，降低高原凍土施工風(fēng)險，預(yù)計縮短工期8個月。

3.1.3設(shè)計量化效益

如表1所示。

通過表1數(shù)據(jù)分析得出經(jīng)濟(jì)效益，單條 350km 高鐵線設(shè)計階段節(jié)約成本1.2億 ～1.8 億元，其主要表現(xiàn)為優(yōu)化設(shè)計準(zhǔn)確率，從而達(dá)到減少返工，優(yōu)化材料成本。

3.2施工建造階段

3.2.1智能測量與定位系統(tǒng)

技術(shù)架構(gòu)：多傳感器融合定位。RTK-GNSS（實時動態(tài)定位，精度±5mm）+UW B（超寬帶，室內(nèi)定位± 10cm ） +IMU （慣性測量單元），解決隧道等封閉場景信號丟失問題（定位連性 599.9% ）。自主測量機(jī)器人：搭載LiDAR與工業(yè)相機(jī)與鋰電池自驅(qū)動行走方式，采用SLAM（同步定位與建圖）算法構(gòu)建施工場景三維點云，自動識別預(yù)制梁安裝孔位偏差，實時反饋至BIM模型（響應(yīng)延 lt;200ms ），同時大幅度縮小人工誤差及測繪勞力。作業(yè)流程： ① 機(jī)器人自動規(guī)劃測量路徑（A*算法優(yōu)化）； ② 毫米級精度采集結(jié)構(gòu)物坐標(biāo)（每秒50個測量點）； ③ 數(shù)據(jù)上傳至云端與設(shè)計模型比對（BIM偏差分析）； ④ 生成糾偏指令驅(qū)動液壓調(diào)整裝置（閉環(huán)控制）

3.2.2持續(xù)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)優(yōu)化

人工智能大模型擁有的持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制和小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，可在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的工程現(xiàn)場快速優(yōu)化模型，持續(xù)跟進(jìn)設(shè)計優(yōu)化情況，收到訊息后1小時內(nèi)實現(xiàn)模型參數(shù)微調(diào)，確保測量數(shù)據(jù)與設(shè)計意圖高度融合，并實時反饋至施工團(tuán)隊，自動比選前后坐標(biāo)、高差，讓施工誤差率顯著降低至 0.1% 以下。

3.2.3施工監(jiān)測AI防護(hù)

隧道安全監(jiān)控：隧道動態(tài)監(jiān)測：EdgeAI攝像頭部署，動態(tài)監(jiān)測隧道變形情況，結(jié)合 BIM+GIS 技術(shù)實時分析隧道內(nèi)的安全狀況，并通過智能算法預(yù)測潛在風(fēng)險。其綜合應(yīng)用下來準(zhǔn)確率可達(dá) 98.7% （ FPS=25 ，延遲lt;50ms ）。地質(zhì)風(fēng)險預(yù)警：隧道內(nèi)布設(shè)200個傳感器監(jiān)測圍巖應(yīng)力預(yù)測隧道塌方概率（ AUC=0.92 ）根據(jù)實時讀取傳感器內(nèi)數(shù)據(jù)，動態(tài)曲線與歷史數(shù)據(jù)比對，若出現(xiàn)異常波動，系統(tǒng)即時發(fā)出預(yù)警信號，并發(fā)布撤離指令。自動沉降觀測：實時監(jiān)測與預(yù)警：利用物位傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，自動采集路基沉降數(shù)據(jù)，實時傳輸至監(jiān)測平臺。一旦沉降量超過預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)可立即發(fā)出預(yù)警，幫助管理方快速響應(yīng)，避免因不均勻沉降引發(fā)的安全隱患。高精度與連續(xù)性：自動化設(shè)備可消除人工觀測的間隔誤差和主觀干擾，實現(xiàn)毫米級甚至亞毫米級的高精度測量，并持續(xù)記錄沉降動態(tài)變化，為分析長期沉降規(guī)律提供可靠數(shù)據(jù)。效率提升與成本優(yōu)化：代傳統(tǒng)人工監(jiān)測，減少人力投入和人為疏漏風(fēng)險，尤其適用于偏遠(yuǎn)地區(qū)或紅層軟巖等地質(zhì)不良鐵路線路，顯著提高監(jiān)測效率并降低長期維護(hù)成本。應(yīng)用實例：成渝中線四川段的項目中，施工團(tuán)隊通過引入這種先進(jìn)的AI監(jiān)測與調(diào)整技術(shù)，確保了隧道、路基施工期的風(fēng)險累計上傳數(shù)據(jù)12萬組，施工期內(nèi)實現(xiàn)了零傷亡的優(yōu)秀記錄。

表1設(shè)計量化效益表

3.2.4施工量化效益

施工量化效益如表2所示。

表2施工量化效益表

通過表2數(shù)據(jù)分析得出經(jīng)濟(jì)效益其因為AI具備的高度自動化與高效率使得單座特大橋施工周期縮短 25% ，綜合成本降低 19% 。

3.3運維管理階段

3.3.1應(yīng)用場景

軌道健康監(jiān)測：分布式光纖傳感（DAS）。沿軌道鋪設(shè)光纖，通過相位敏感光時域反射儀（ Φ-OTDR ）監(jiān)測振動信號，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）

識別軌道扣件松動（檢出率 94% ）。

鋼軌損傷預(yù)測：利用人工智能模型分析歷史應(yīng)力數(shù)據(jù)，預(yù)測疲勞裂紋擴(kuò)展趨勢，針對重點變化區(qū)段加大處置力度。智能巡檢與應(yīng)急響應(yīng)：車載機(jī)器視覺。 300km/h 動車組搭載高幀率相機(jī)，用MaskR-CNN分割軌面缺陷（最小識別面積 0.2mm² ）。無人機(jī)應(yīng)急勘測：發(fā)生事故后5小時內(nèi)生成高精度損毀地圖（分辨率 3cm ），指導(dǎo)搶修路線規(guī)劃。

3.3.2行業(yè)實證

（1）中國鐵建2023年報告：AI施工使滬渝蓉高鐵武漢段節(jié)約成本11.6% ；（2）IEEE鐵路工程期刊：全球23個AI施工項目平均投資回報率（ROI）達(dá) 217% ；（3）國家鐵路局白皮書：預(yù)計2025年AI將覆蓋 70% 鐵路施工場景。

4.生態(tài)重構(gòu)及策略建議

4.1生態(tài)重構(gòu)

一是跨領(lǐng)域技術(shù)融合推動生態(tài)重構(gòu)。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、遙感等技術(shù)結(jié)合，形成“智能測繪 + 智能建造 + 智能運維”的集成化解決方案[4]。例如，哈鐵科技的智能鐵路AI平臺整合TFDS、TEDS系統(tǒng)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到故障預(yù)測的全鏈條管理，而中國鐵建則通過AI優(yōu)化設(shè)計、施工監(jiān)測與綠色低碳產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。

二是產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)作模式創(chuàng)新。中鐵三局內(nèi)部推廣清華大學(xué)DeepSeek應(yīng)用學(xué)習(xí)手冊、中鐵十局等企業(yè)通過人工智能培訓(xùn)（如DeepSeek應(yīng)用培訓(xùn)）推動跨部門協(xié)作，要求技術(shù)研發(fā)、工程實施與運維團(tuán)隊形成數(shù)據(jù)共享機(jī)制，促進(jìn)技術(shù)成果快速轉(zhuǎn)化。同時，學(xué)術(shù)界與企業(yè)的合作（如哈爾濱工業(yè)大學(xué)參與技術(shù)研發(fā)）加速了產(chǎn)學(xué)研用一體化。

三是全球化競爭與生態(tài)開放。

中國鐵路企業(yè)積極輸出智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（如高鐵智能化方案），推動國際技術(shù)合作。例如：哈鐵科技的智能平臺已具備國際市場推廣潛力，成為全球鐵路智能化發(fā)展的參考范例；長江沿岸鐵路集團(tuán)四川有限公司推動智能建造2.0建設(shè)，打造世界高鐵新標(biāo)桿。

4.2推進(jìn)策略建議

一是構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺與標(biāo)準(zhǔn)體系。數(shù)據(jù)共享機(jī)制：鼓勵企業(yè)打通內(nèi)部數(shù)據(jù)鏈路，建立鐵路工程測量數(shù)據(jù)共享平臺，推動研發(fā)、施工、運維數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化整合。例如，國家公共數(shù)據(jù)資源登記平臺已上線，可借鑒其模式建立鐵路行業(yè)數(shù)據(jù)開放機(jī)制。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定：制定統(tǒng)一的AI算法接口、數(shù)據(jù)格式和安全規(guī)范。參考《鐵路工程人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系研究》，明確智能勘察、施工監(jiān)測等環(huán)節(jié)的技術(shù)要求，減少重復(fù)開發(fā)。

二是深化垂直場景的模型適配與技術(shù)創(chuàng)新。場景化模型訓(xùn)練：針對鐵路工程的特殊需求（如復(fù)雜地質(zhì)條件、高精度測量），開發(fā)專用AI模型。例如，鐵四院的智能選線系統(tǒng)通過輸入歷史設(shè)計經(jīng)驗，優(yōu)化生成線路方案，可推廣至其他設(shè)計環(huán)節(jié)。融合多技術(shù)路徑：結(jié)合北斗定位、無人機(jī)測繪、激光雷達(dá)等技術(shù)，形成“空天地一體化”測量體系，提升數(shù)據(jù)采集效率與精度。

三是優(yōu)化算力資源配置與成本控制。國產(chǎn)化算力建設(shè)：支持國產(chǎn)算力集群研發(fā)，降低對進(jìn)口硬件的依賴。例如，通過政策引導(dǎo)企業(yè)與高校合作開發(fā)低功耗、高性價比的專用AI芯片。邊緣計算應(yīng)用：在施工現(xiàn)場部署邊緣計算設(shè)備，減少對云端算力的依賴，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理與反饋。

四是加強(qiáng)安全治理與人才培養(yǎng)。數(shù)據(jù)安全框架：建立涵蓋技術(shù)加密、訪問權(quán)限、審計追蹤的全流程數(shù)據(jù)安全管理體系，確保敏感數(shù)據(jù)合規(guī)使用。復(fù)合型人才培育：推動校企合作，增設(shè)“AI+工程測量”交叉學(xué)科；企業(yè)開展定向培訓(xùn)（如蜀道集團(tuán)的AI技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)），提升技術(shù)人員對深度學(xué)習(xí)、大模型的應(yīng)用能力。

五是政策引導(dǎo)與生態(tài)協(xié)同。示范項目推廣：政府主導(dǎo)建設(shè)智能鐵路示范工程（如鄭州北車輛段智能檢測系統(tǒng)），通過成功案例加速技術(shù)擴(kuò)散。產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新：鼓勵龍頭企業(yè)（如中國中車）牽頭組建產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟，推動AI技術(shù)與施工裝備、運維系統(tǒng)的深度集成，形成“技術(shù)研發(fā)一場景落地一標(biāo)準(zhǔn)輸出”的閉環(huán)生態(tài)。

結(jié)語

人工智能正推動工程測量行業(yè)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)型，但需突破數(shù)據(jù)孤島、模型適配、算力成本等瓶頸。通過構(gòu)建共享平臺、深化場景適配、優(yōu)化算力資源、強(qiáng)化安全治理及政策引導(dǎo)，可加速技術(shù)落地與生態(tài)構(gòu)建，最終實現(xiàn)鐵路工程測量的智能化、高效化與可持續(xù)發(fā)展。本研究應(yīng)用案例選取較少，普適性有待進(jìn)一步研究。

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作者單位：中鐵三局集團(tuán)有限公司