轰！一阵巨响之下，坐落陕西某山区居民聚居点的 10 万平方的黄土坡一倾而下。走运的是，早在 6~7 小时前，地质灾祸监测预警渠道——这一当地高校长安大学研制试点的体系现已宣告赤色预警，使得大众得以及时避险。

  这一 “教科书级”的滑坡灾前监测预警产生在 2021 年 1 月 27 日。而就在之后的 1 月 29 日，地灾监测又从新一届 “全国地质作业会议”传来好音讯——我国成功研制出滑坡仪和智能预警体系，已有用预警 15 起地灾！这一音讯当天即登上央视新闻。

  在天灾面前，生命何其藐小软弱。2010 年甘肃舟曲特大泥石流，构成 1557 人罹难、284 人失踪；2017 年四川茂县滑坡中，100 多人被埋。崩塌、滑坡、泥石流、地上陷落…… 种种出人意料的地质灾祸，猝不及防将生命画上句点，令多少无辜的家庭遭受沉重的冲击。但在斗极高精定位、天 - 地窄带物联、人工智能、云核算、新式微机电传感等新式技能的协作下，那些悲痛的故事或许不会再演出。

  以智能地灾监测预警体系为代表的新技能运用能为灾情防控做什么？背面有什么样的技能逻辑和工业本相？咱们对此进行了深入探讨。

  湖南凤凰，降雨继续，一日三巡查的百名测群防员有了新辅佐，地灾普适型监测预警设备将促进灾情实时预警。贵州晴隆，暴雨气候，相关部分监测到危险点裂缝位移变形（速率：13~15cm/0.5h）加快，立马分散大众 131 户 572 人，成功避险仪器滑坡灾祸。湖北秭归，入汛，滑坡预警设备及时捕捉到地势错动信息，促进相关部分发布黄色预警，然后有用保证了三峡库区大众和航道安全……

  这些事例背面都离不开一大黑科技，那就是由天然资源部中国地质查询局联合 20 多家高校、科研院所成功研制了我国第一代滑坡仪和智能预警体系。这套体系能实时收集与滑坡、泥石流等地灾的相关的地势改动、降雨量等数据，在地灾产生前就及时向管理员宣告清晰预警信号，辅佐应急救灾。

  这套体系也正在实在地为受滑坡、泥石流等灾祸困扰地山区人们排忧解难。中国地质查询局地质环境监测院首席科学家殷跃平说：“现在，这套体系现已完结贵州、甘肃、云南九省、市体系对接和数据实时同步作业，并对重庆云阳团包滑坡、贵州晴隆等地质灾祸险情完结成功预警。”据悉，该设备现在在全国 2512 处完结试验，预警 15 起地质灾祸，防止 366 人或许因灾伤亡。一起，官方编制的《地质灾祸专群结合监测预警技能攻略》也已新鲜出炉，等于为全国地灾防控在开展方向和操作规范方面供应了 “说明书”。

  2018 年 11 月，天然资源部召开地灾监测预警科技立异研讨会，提出打破监测预警技能的瓶颈，启动地灾监测预警普适型设备研制与适用作业的大幕摆开，两年后，一套地灾监测预警物联网处理计划现在现已落地成型。该体系旨在处理两大地灾防治痛点：“地灾危险在哪里？”、“什么时间或许产生？”依据央视新闻报道，这套预警体系分为前端和后端，交融运用了斗极高精定位、天 - 地窄带物联、人工智能、新式微机电传感、云核算等多学科技能。

  这套体系运作首要包含三大流程：1、前端收集数据。在前端，经过普适型地灾监测设备收集降雨与地表形变等数据，进行数据收集。这是对应物联网架构中的 “感知”环节。2、网络传输数据。在网络层，实时传输监测预警数据，抵达每个省的中心站，以及国家监测预警站。这是物联网架构中的 “联网”环节。3、后端数据集成。在后端，经过数据算法模型进行监测预警，向监测人员的手机、PC 等终端渠道发布蓝、黄、橙、红多种等级的预警信号。这是物联网架构中的 “集成”环节。

  整体来说，滑坡仪与智能监测预警体系连接起来，构成一整套 AIoT 地灾监测体系。对应三大预警过程，需求布置数据收集设备、数据传输管道、数据集成渠道三大类技能产品，这也成为斗极高精定位、天 - 地窄带物联、人工智能、云核算等技能落地的载体。

  “曩昔要用 80 万元监测设备才行，现在只需求花 10 万元就能搞定。”来自甘肃的地质环境监测作业人员说。不只本钱大大下降，设备的简易度也大为提高。“之前做滑坡灾祸深部位移监测程序繁复、设备体积大。现在运用普适型倾角仪，一切监测设备集成一体，只需从地表往下戳进 60 厘米左右的桩就能进行监测。”由天然资源部中国地质查询局部属媒体传达可知，选用普适型设备集成度高、功用优化，并凭仗物联网传输技能，可将计划归纳本钱下降 50% 以上。在这样一种自上而下的数字化、智能化革新推力下，在地灾监测这一新式的笔直商场，一大批商场化企业如漫山遍野般出现在这一新式范畴。咱们查询看到，包含斗极云、江伟时代、千寻方位、江云智能、国信华源、米度测控、稳控科技、中移物联网、国杰信息等许多职业科技玩家纷繁入局，从普适型地灾监测设备切入，参加地灾监测数字化、自动化革新工作开展进程。

  从技能动身来讲，国内地灾检测仪具正在产生历史性革新。关于首要地灾监测来说，滑坡和塌方首要以监测位移、裂缝、加快度、倾角等地势改动和降雨量为主；泥石流则首要监测雨量和泥位。因为触及杂乱的地质要素和动力学原理，监测仪具无足轻重。传统的地灾监测仪具和办法存在许多坏处。

  依据范畴重要论文解读，常见的山体滑坡首要办法有重力测量法、特别大地测量法、地下水监测法、液体静力水准测量、惯例大地测量法、地下钻孔歪斜法、近影拍摄测量法等。它们都有一起的坏处：受气候条件及地势影响，不能继续监测、自动化程度低、人力投入大、数据难以及时处理且监测周期长等。

  为了应对传统地灾监测设备的坏处，中国地质查询局地质环境监测院牵头开端研制普适型的地灾监测设备，是对端侧地灾监测设备的一次革新。依据该部分最新发布的《地质灾祸专群结合监测预警技能攻略》，有六种普适型地灾监测预警设备可供布置：普适型雨量计：选用新式光电式、压电式传感器，体积小，保护简略。土壤含水率计：无须标定，勘探规模大，选用多参数一体化规划，尺度小，可在 15 分钟内完结装置。倾角计和振荡加快度计：内置电池可不连续供电 2~3 年，已构成微芯桩、变形桩等多参数一体化监测预警设备，易装置易保护。裂缝计：加许多程、窄带物联网和长途操控，设备待机功耗下降 50%，关于加快变形阶段的收集才能显着提高。普适型 GNSS：将监测精度由毫米级调整为亚厘米级，添加一体化预埋箱办法，运转功耗与归纳本钱显着下降。

  值得一提的是，无论是开篇说到的中国地质查询局领头研制的第一代滑坡仪和智能预警体系，仍是长安大学预警大崩塌的 “教科书级”事例，咱们都发现了同一个字眼——斗极。斗极卫星体系在地灾监测预警中作用于管道——数据传输环节。

  当下，将斗极用于地灾监测，这一理念已有广泛认知认可度。以四川中科川信联合中国科学院、成都理工大学一起研制开发的 “斗极才智云公共监测渠道”为例，现在该体系现已布置全国监测点位 3411 处，仅在四川区域，已屡次成功预警阿坝州滑坡。而以 “斗极云”命名的地灾监测普适型设备厂商斗极云，已首先成为这一新式范畴的头部玩家，占有许多商场。

  在滑坡、泥石流多发的山地，往往坐落地舆条件杂乱的偏远区域，许多网络受限，乃至线路架起、电力供应都成问题，因而怎么传输数据成为一大关键问题。

  依据《地质灾祸专群结合监测预警技能攻略》，在地灾检测中首要的数据传输办法包含窄带自组网数据传输、蜂窝物联网数据传输、卫星数据传输、宽带自组网数据传输。以斗极、窄带物联网卫星为代表的卫星通讯办法，凭仗全球化无死角、全天候掩盖、低时延等优势，成为地灾监测中的抱负挑选。

  在地灾产生前，区域的传感器产生沉降或偏移时，斗极卫星可以感知到其地势改动，将数据传输到后台体系，与其它监测数据结合起来进行全天候全自动在线监测预警。当下，在我国斗极商业化运用如火如荼开展之际，地灾监测范畴成为这一商场的一大接受地带。

  当地灾信息经由数据收集终端、数据传出管道传输到后台体系，怎么完结更自动化、智能化的灾情及时监测预警？人工智能与云核算技能有了用武之地。从职业格式来看，地灾监测作为一个碎片化场景，还鲜少看到咱们常见的 AI 独角兽加注，可是，也能看到已有职业科技玩家和科技巨子首先砸下 “一锤子”。

  比方，2020 年 5 月，Baidu 也携手成都高新减灾所发布 “AI + 灾祸预警”，打造多灾种预警团队和技能体系；2020 年 1 月，华为云也与深圳市气象局宣告与协作，一起研创更精准的灾祸性气候猜测模型，从地灾监测的两大要素中的降雨量要素切入范畴。这些厂商们 AI 的输出，无一不根据其作为云服务商背面的云产品。

  而在职业科技玩家范畴，以北京的某公司推出的 “山境”为例，正是经过学习曩昔山体歪斜的数据，猜测未来一段时间山体歪斜改动的趋势，并经过逐步完善的猜测模型，完结山体滑坡预警。

  深度学习需求的海量数据从哪来？是深度学习落地灾情监测的一大关键问题。对此，相关部分及先行企业现已开端树立生态，寻求应对办法。本文最初中说到的滑坡仪和智能预警体系，就经过在全国 9 省的 2512 处完结试验，堆集人工智能模型练习所需的数据。

  中国地质查询局地质环境监测院首席科学家殷跃平说：“上一年咱们监测了两千处，本年咱们要装置两万两千多处监测预警点，重点是在地震山区和高山峡谷区进行监测预警，这样咱们会有许多样本。所以下一步，在机器学习人工智能预警方面，将会有显着的提高。”

  商场化企业也在做相同的工作，以东方生态为例，该公司也在全国规模内树立地质灾祸开放性监测网络，首期招募 25 个协作滑坡监测点无偿供应 “山境”。

  尽管自上世纪 90 时代以来，我国已摸清 28.6 万处地灾危险点，下降地灾伤亡人数，但全国每年 80% 新发地灾都产生在已圈定的危险点规模之外。从地灾监测这一场景的数字化、智能化终端、管道及体系，咱们看到斗极、人工智能、新式传感等新技能现已开端被规模化运用，正在改动咱们应对紧迫灾情的办法和功率。关于人工智能算法技能而言，怎么在碎片化的职业场景中发挥实在价值是一大中心议题。以地灾监测这一完好的 AIoT 场景为例，数、端、管、云的协同是一项极具职业特征的杂乱工程。要想在这样的碎片化场景、杂乱工程中起跳，AIoT 技能工业还有很长的路要走。