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摘要：随着大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，企业管理面临着新的挑战，传统的桥梁运营管理模式已不适合时代的要求。本文试图提出一套基于人工智能的桥梁运营管理解决方案，为人工智能在桥梁运营管理的应用提供思路和决策支持。
关键词：桥梁；智能；管理
1.研究背景
国外的相关桥梁管理有自己的特色之处，他们的大型桥梁运营管理属于粗放型管理，管理组织机构纵向分为 5 级：铁路总公司—铁路局—基层单位（工务段、桥工段等）—车间或领工区—专业工区，集“管、检、养、修”于一身，集设备检查、维修保养、值班留守于一体。桥梁检查、维修和大修一般也是以人工作业为主和小型机械设备相结合，实施“天窗修”。
2.研究意义
我国目前的桥梁管理系统按照现行的桥梁管理也越来越科学、规范，但也还存在着以下缺陷：
①桥梁运行信息的采集过程评判主观因素影响较大，桥梁缺损程度判定信息少，主要采用人工搜集信息造成了缺损等级评定误差大，精度相对较低。
②桥梁维护及检查主要采用实地考察，这种大量耗用人力资源的方法，既不符合经济效益，也不能够精密的查出问题。
应对上述出现的问题，对桥梁的管理运营实现智能化，以及对我国以后的经济发展及桥梁建设及管理具有深远的意义。
3. 研究主要内容
研究内容包括管理模式架构、组织架构、应用架构、技术架构四个部分，将分别从不同模式来进行策划分析，从而使桥梁可以更好的管理与运营。
3.1运营管理架构
基于人工智能在其他行业的发展状况，本着创新、智能化的理念和节约管理费用、减少管理人员、优化管理方式的目的，构建未来交通行业的新的智能运营管理模式，以“建立支撑条件基础，完善技术设备，采用智能运营方法，应用于大桥建设各方面”为建设总线路，构大桥的人工智能运营管理平台。为此相关管理局研发出一个相应平台，该平台以获取数据为基础，而后经过机器学习，自然语言的处理，数据挖掘，等智能方法為组织重构和流程优化提供战略方向。
智能运营管理分为四层，最底层为支撑条件层，第二层为技术层，第三层为方法层，最顶层为应用层。
支撑条件层：该层次可概括为数据的获得、数据的处理，数据的存储三个方面。在数据获取方面及在数据准备与预分析系统中的数据抽取，数据准备则需要录入信息，可利用Web在Internet上查找和浏览信息获得图形化的、易于访问的直观界面，也可以利用BIM管理手段实现可视化、精细化，同时可也从管理的业务数据中进行数据准备，如获得的汽车模拟驾驶状态，或者 大桥的桥梁的承受力，模拟道路出现事故救援状况的的模拟，结合所捕获的有效信息，进行相关数据处理并导入数据仓库。
技术层：获得数据后，通过自然语言的处理、图像识别、机器学习、进行智能化的挖掘算法，并进行智能的表达，将数据信息转化为为知识输出。通过全网数据实时汇聚，保障数据安全，提升数据质量，实现数据价值充分利用。
方法层：经过技术层的处理后的知识为智能知识，是技术到应用的重要过程，主要采用的处理方法是将智能知识运用到智能管理运用平台，并收录一些隐性的信息，比如社会的宏观因素，通过该平台获得决策信息。同时采取知识管理与业务流程的集成的途径、运用知识的自主审计和管理模式、以知识与环境的融合促进知识的自我更新方法，使得信息更加切合于信息的应用。
应用层：这部分是知识的实现部分，基于获得的的有用信息，与业务管理相结合，使得路政管理、道路养护、机电管理趋于智能化，以及时向管理人员和用户进行交互，提高桥梁管理的可视化。
3.2组织架构
相关管理局可考虑改变原来管理层复杂的结构，将其去中心化。通过AI运营管理平台，使组织构架趋于扁平化、去中心化并存的网络协同结构。这将成为“AI+运营管理”的一种新的运营管理组织模式。各部门平等的接受共享所有的资源，可以更好的合作，从而达成更标准化更多元化更全面化的管理与决策。
3.3应用架构
传统的单点输入、输出，单一信息源产生单一价值的管理模式将发生改变，多源数据的多维度关联、评估、预测，多问题、多环节、全产业链的将协同优化。新模式利用大数据平台，将运营、监测、养护、安防、口岸等等数据统一到一起，通过一些构建数学模型，定量的对各个方面进行走和评判，从而进行综合决策。
3.4技术架构
大桥管理局可应用一种新的技术架构体系，该结构体系基于“创新、智慧、价值、共治、共享”的理念，此技术构架主要由智能终端、管理部门、流程管理、数据管理、采集层、传感层、检测对象阶梯式分布组成。大桥人工智能化运用智慧大脑进行管理，采用层次化架构。先将大桥分为多个模块，并对每个模块的监测对象如斜拉索的震动情况、桥梁的跨径、箱梁外表面的腐蚀及其强度、桥面汽车的流量和其天气等加装各类传感器，如采用密度计、位移传感器、温度湿度传感器、流量传感器、液位传感器等，亦或是采用更加人工智能的智能巡检无人机、智能检测机器人智能巡检无人船智能检测车等实现数据的采集，以此智能方式采集到的数据通过网络和移动通信等渠道被输送到AI运营平台进行数据分析及管理，运营平台对海量数据进行对比、分析、解读、归纳，快速判断构件和系统的健康安全运行状态，最终将系统状态可视化并汇报给各个管理部门。各个管理部门通过对状态的监视审核，将实时数据传送到各个移动智能数字终端，如监测人员，交通部的路况信息图，手机、车载导航等，人们通过终端来了解大桥的综合情况。实现了知晓大桥实时信息的数据化、智能化、创新化、共享化。
4. 结语
桥梁的建设费用巨大，每年的维护和管理费用也不菲，如果监管不善，将为国家带来巨大的经济损失。应用人工智能运营管理系统不仅能有效延长桥梁的使用寿命，大幅降低建设成本、养护成本和管理成本，还可有效避免突发事故造成的巨大经济损失。
参考文献
[1]陈志武. 关于桥梁养护管理的智能化发展趋势分析[J]. 山西建筑，2012，38（14）：209-210.
[2]丁昭平.基于“云计算”的桥梁运营管理平台技术[J].中国公路，2016（13）：103-105.
[3]古彪，何军，李政伟.广州东南西环高速公路信息化桥梁管理系统项目的实施与总结.广东土木与建筑.NO. 11：55-56.2016
（作者单位：江苏大学）
关键词：桥梁；智能；管理
1.研究背景
国外的相关桥梁管理有自己的特色之处，他们的大型桥梁运营管理属于粗放型管理，管理组织机构纵向分为 5 级：铁路总公司—铁路局—基层单位（工务段、桥工段等）—车间或领工区—专业工区，集“管、检、养、修”于一身，集设备检查、维修保养、值班留守于一体。桥梁检查、维修和大修一般也是以人工作业为主和小型机械设备相结合，实施“天窗修”。
2.研究意义
我国目前的桥梁管理系统按照现行的桥梁管理也越来越科学、规范，但也还存在着以下缺陷：
①桥梁运行信息的采集过程评判主观因素影响较大，桥梁缺损程度判定信息少，主要采用人工搜集信息造成了缺损等级评定误差大，精度相对较低。
②桥梁维护及检查主要采用实地考察，这种大量耗用人力资源的方法，既不符合经济效益，也不能够精密的查出问题。
应对上述出现的问题，对桥梁的管理运营实现智能化，以及对我国以后的经济发展及桥梁建设及管理具有深远的意义。
3. 研究主要内容
研究内容包括管理模式架构、组织架构、应用架构、技术架构四个部分，将分别从不同模式来进行策划分析，从而使桥梁可以更好的管理与运营。
3.1运营管理架构
基于人工智能在其他行业的发展状况，本着创新、智能化的理念和节约管理费用、减少管理人员、优化管理方式的目的，构建未来交通行业的新的智能运营管理模式，以“建立支撑条件基础，完善技术设备，采用智能运营方法，应用于大桥建设各方面”为建设总线路，构大桥的人工智能运营管理平台。为此相关管理局研发出一个相应平台，该平台以获取数据为基础，而后经过机器学习，自然语言的处理，数据挖掘，等智能方法為组织重构和流程优化提供战略方向。
智能运营管理分为四层，最底层为支撑条件层，第二层为技术层，第三层为方法层，最顶层为应用层。
支撑条件层：该层次可概括为数据的获得、数据的处理，数据的存储三个方面。在数据获取方面及在数据准备与预分析系统中的数据抽取，数据准备则需要录入信息，可利用Web在Internet上查找和浏览信息获得图形化的、易于访问的直观界面，也可以利用BIM管理手段实现可视化、精细化，同时可也从管理的业务数据中进行数据准备，如获得的汽车模拟驾驶状态，或者 大桥的桥梁的承受力，模拟道路出现事故救援状况的的模拟，结合所捕获的有效信息，进行相关数据处理并导入数据仓库。
技术层：获得数据后，通过自然语言的处理、图像识别、机器学习、进行智能化的挖掘算法，并进行智能的表达，将数据信息转化为为知识输出。通过全网数据实时汇聚，保障数据安全，提升数据质量，实现数据价值充分利用。
方法层：经过技术层的处理后的知识为智能知识，是技术到应用的重要过程，主要采用的处理方法是将智能知识运用到智能管理运用平台，并收录一些隐性的信息，比如社会的宏观因素，通过该平台获得决策信息。同时采取知识管理与业务流程的集成的途径、运用知识的自主审计和管理模式、以知识与环境的融合促进知识的自我更新方法，使得信息更加切合于信息的应用。
应用层：这部分是知识的实现部分，基于获得的的有用信息，与业务管理相结合，使得路政管理、道路养护、机电管理趋于智能化，以及时向管理人员和用户进行交互，提高桥梁管理的可视化。
3.2组织架构
相关管理局可考虑改变原来管理层复杂的结构，将其去中心化。通过AI运营管理平台，使组织构架趋于扁平化、去中心化并存的网络协同结构。这将成为“AI+运营管理”的一种新的运营管理组织模式。各部门平等的接受共享所有的资源，可以更好的合作，从而达成更标准化更多元化更全面化的管理与决策。
3.3应用架构
传统的单点输入、输出，单一信息源产生单一价值的管理模式将发生改变，多源数据的多维度关联、评估、预测，多问题、多环节、全产业链的将协同优化。新模式利用大数据平台，将运营、监测、养护、安防、口岸等等数据统一到一起，通过一些构建数学模型，定量的对各个方面进行走和评判，从而进行综合决策。
3.4技术架构
大桥管理局可应用一种新的技术架构体系，该结构体系基于“创新、智慧、价值、共治、共享”的理念，此技术构架主要由智能终端、管理部门、流程管理、数据管理、采集层、传感层、检测对象阶梯式分布组成。大桥人工智能化运用智慧大脑进行管理，采用层次化架构。先将大桥分为多个模块，并对每个模块的监测对象如斜拉索的震动情况、桥梁的跨径、箱梁外表面的腐蚀及其强度、桥面汽车的流量和其天气等加装各类传感器，如采用密度计、位移传感器、温度湿度传感器、流量传感器、液位传感器等，亦或是采用更加人工智能的智能巡检无人机、智能检测机器人智能巡检无人船智能检测车等实现数据的采集，以此智能方式采集到的数据通过网络和移动通信等渠道被输送到AI运营平台进行数据分析及管理，运营平台对海量数据进行对比、分析、解读、归纳，快速判断构件和系统的健康安全运行状态，最终将系统状态可视化并汇报给各个管理部门。各个管理部门通过对状态的监视审核，将实时数据传送到各个移动智能数字终端，如监测人员，交通部的路况信息图，手机、车载导航等，人们通过终端来了解大桥的综合情况。实现了知晓大桥实时信息的数据化、智能化、创新化、共享化。
4. 结语
桥梁的建设费用巨大，每年的维护和管理费用也不菲，如果监管不善，将为国家带来巨大的经济损失。应用人工智能运营管理系统不仅能有效延长桥梁的使用寿命，大幅降低建设成本、养护成本和管理成本，还可有效避免突发事故造成的巨大经济损失。
参考文献
[1]陈志武. 关于桥梁养护管理的智能化发展趋势分析[J]. 山西建筑，2012，38（14）：209-210.
[2]丁昭平.基于“云计算”的桥梁运营管理平台技术[J].中国公路，2016（13）：103-105.
[3]古彪，何军，李政伟.广州东南西环高速公路信息化桥梁管理系统项目的实施与总结.广东土木与建筑.NO. 11：55-56.2016
（作者单位：江苏大学）