在交通基础设施迈向数字化、智能化的进程中，长大桥梁既是跨越山河的通道，也是现代交通网络中的关键控制性工程。
随着建设规模扩大、结构形式更趋复杂，传统建造与运维模式在效率、质量与安全上的矛盾日益凸显。
此次获得省科技进步一等奖的《长大桥梁智能建造与智慧运维关键技术及应用》，聚焦行业痛点，探索以数据驱动、智能感知与算法支撑为核心的系统化解决方案，为桥梁全寿命周期管理提供了可复制的路径。
问题层面，长大桥梁建设长期面临“工期紧、风险高、受力复杂、现场环境多变”等现实挑战。
尤其在非成桥状态下，结构受力路径频繁变化，依靠经验性控制容易带来盲区。
同时，施工与运维现场监测往往受传感器布设数量、覆盖范围与施工条件限制，难以形成连续、全面的状态掌握。
进入运营阶段后，桥面与构件表面病害呈现分布零散、识别困难、定位精度要求高等特征，传统人工巡检效率与一致性不足，难以满足精细化养护需求。
原因在于，一方面，长大桥梁属于典型的复杂系统工程，施工阶段工序多、时间跨度长，受地形地质、气候与交通组织等因素叠加影响，风险传导链条长；另一方面，长期以来“建”和“管”相对分割，信息数据难以贯通，导致监测、评估与处置之间存在时滞。
此外，部分工程在数字化基础底座、数据治理与模型应用方面能力不足，难以把现场信息转化为可用决策。
针对上述矛盾，该项目围绕“建—测—评—管”一体化，形成三项核心创新：其一，面向施工期的智能建造与智能监测协同应用，将施工过程应力辨识、实景建模等手段与工程管理结合，配合BIM与测量机器人等技术，提升施工过程的可视化、可量化与可追溯水平；同时，通过改进算法优化传感器布设，并引入基于计算机视觉的监测方法，增强监测覆盖与关键部位感知能力，从源头降低施工期不确定性。
其二，面向运行期的状态评估能力建设，通过结构响应重构、监测数据异常诊断与修复等方法，推动从“看数据”向“用数据”转变，使桥梁状态评估更贴近实测、更具连续性，为养护决策提供依据。
其三，面向运维的智慧化应用，利用裂纹识别与定位等关键技术，构建智能巡检平台，并探索智能涂装等应用场景，提升巡检效率与病害处置的精细化水平，推动运维从被动应对向主动预防转型。
影响层面，该成果在技术产出与人才培养上形成积累：项目形成多项授权专利与论文成果，并通过工法等形式促进工程化应用；同时培养博士后、博士和硕士等科研与工程人才近百人，为区域交通科技创新提供了人才支撑。
在产业层面，相关技术已在全国多个省份近80座桥梁应用，带动新增产值约60亿元，形成直接经济效益近2亿元，显示出较强的推广价值与市场适配度。
更重要的是，项目推动了长大桥梁从“单点技术提升”向“全寿命周期治理能力提升”迈进，对提升基础设施安全韧性、降低运维成本、保障出行安全具有现实意义。
对策层面，面向更广范围推广应用，业内普遍关注三方面工作：一是夯实数据与标准底座，推动监测数据采集、存储、共享与质量控制规范化，提升跨项目可比性与复用度；二是强化工程场景适配，结合不同桥型、不同地区环境条件形成分级应用方案，避免“一套系统通用到底”；三是构建协同机制，促进建设、运营、养护、科研单位间数据与业务贯通，使智能建造成果能够平滑衔接智慧运维，实现“建得好、管得住、用得久”。
前景判断上，随着公路数字化转型和智慧公路建设持续推进，长大桥梁智能建造与智慧运维将从示范应用走向常态化配置。
未来技术演进的重点，将更多体现在实时感知能力提升、状态评估模型的可解释与可验证、以及从病害识别到风险预测与主动干预的闭环管理上。
与此同时，技术推广也将倒逼工程管理模式变革，推动质量安全管控从“事后检查”向“过程控制”、从“人工经验”向“数据决策”升级。
据了解，该项目由甘肃省交通规划勘察设计院股份有限公司、甘肃省交通科学研究院集团有限公司、甘肃路桥建设集团有限公司等单位参与研究。
主要完成人包括樊江、胡学奎、李子特、李峰、葛勇等。
科技创新是推动高质量发展的核心动力。
甘肃在长大桥梁智能建造领域的突破，不仅展现了地方科研实力的提升，更为全国交通强国建设提供了技术支撑。
未来，如何将此类成果更广泛地融入基础设施建设，仍需政府、企业与科研机构的协同努力，以科技赋能行业升级，服务经济社会发展大局。