广西地处喀斯特地貌核心区域，地质地形复杂，边坡、桥隧占比高，山体滑坡、岩溶塌陷、暴雨水毁等公路灾害频发，道路正常通行存在诸多潜在隐患。公路灾害往往发生得突然且迅速，而传统人工巡检效率低、多源数据融合难、灾害预警滞后等问题，严重制约了公路安全运营与应急处置能力。

处于相似的地理地质环境，东盟国家（如越南、老挝）也面临着同类公路灾害挑战——越南红河三角洲、西原山区等区域频发岩溶塌陷、暴雨泥石流，却长期依赖传统监测技术。作为我国面向东盟开放合作的前沿窗口，广西科技厅积极推出“面向东盟的‘人工智能+’创新技术示范与应用”指南方向，本项目正是响应这一战略需求，聚焦“公路防灾减灾”核心场景，构建智能防控体系并推广至东盟的关键实践。

本项目以人工智能技术为核心，重点攻克三大关键技术难题，打造公路防灾减灾智能体系：

多源异构数据处理与知识库一体化技术。针对地质雷达数据、卫星遥感影像、传感器时序数据等跨模态信息融合难题，采用时空图卷积模态对齐算法，构建适配喀斯特地貌的动态权重知识库，实现灾害关键因子的智能挖掘，为预警提供高质量数据支撑。

风险智能分级与灾害预测大模型。创新设计“四阶段渐进训练框架”，融合RAG（检索增强生成）技术引入专家知识与历史案例，解决小样本场景下灾害预测不准的问题，同时通过对抗噪声注入提升模型抗干扰能力，风险等级划分准确率可达80%以上。

灾害智能感知大模型。针对恶劣天气（雨雾、夜间）下图像质量差、边缘设备算力有限的问题，研发生成式视觉增强技术修复低质量图像，并构建“云端思考-边缘验证”协同架构——云端实现全局分析，边缘设备快速响应，灾害识别平均精度（mAP）≥75%，报警响应时间≤5秒。

作为项目联合单位中兼具“交通特色”与“东盟服务功能”的院校，我校充分发挥国际交流优势，助力项目在东盟的示范落地：一方面，依托我校与越南河内学院等东盟院校的合作基础，协助收集越南气象、地质、灾害数据，为模型本土化优化提供数据支撑；另一方面，结合越南“国家高速公路网防灾升级计划”，在越南谅山高速公路岩溶段、北南高速公路西原山区段等3个灾害高发路段，参与部署监测设备与智能平台，推动技术适配热带地质条件。

此外，我校还将联合合作单位，通过“技术培训+标准输出”模式，向柬埔寨、老挝等东盟国家推广公路防灾技术，助力构建中国-东盟跨境交通基础设施安全防护网络，服务“一带一路”倡议。

学校在项目中承担“技术推广落地”与“人才培养”双重职责，彰显地方院校特色优势：

在技术基础上，依托“广西基础设施三维数字孪生工程研究中心”“广西隧道安全工程技术中心”等省级平台，前期已积累数字孪生校园桥梁监测、无人机路基填筑智慧管理等技术成果，可为项目提供场景化应用经验，将AI模型与东盟实际场景适配，确保技术落地可行性。

无人机路基填筑施工管理系统

在人才培养上，项目将依托我校“交通运输类专业群”，培养学科骨干并吸纳应届高校毕业生参与研发，既为项目储备专业力量，也为广西及东盟交通领域输送“AI+交通”复合型人才。