本文选自《中国公路》杂志2025年第11期

文/招商局重庆交通科研设计院有限公司 李文锋

随着我国交通基础设施建设的快速发展，公路隧道作为交通网络的“咽喉要道”，其安全运营面临前所未有的挑战与机遇。当前，我国隧道安全管理已进入从“被动应对”向“主动防控”、从“人工巡检”向“智能监测”转型的关键阶段，通过结构监测、火灾监测预警、交通流智能控制三项技术，构建起覆盖“事前预防—事中控制—事后处置”的全周期防护体系，推动隧道安全管理迈向数字化、智能化、精准化新阶段，为交通强国建设提供坚实保障。

我国作为世界上隧道数量最多、建设规模最大、发展速度最快的国家，公路隧道总里程已突破3万公里，占全球隧道总量的近三分之一。这一庞大数字在促进经济社会发展的同时，也面临着严峻的安全管理挑战。交通运输部最新统计数据显示，尽管我国运营隧道年均事故率较五年前已显著下降，但隧道安全形势依然复杂。

从风险类型来看，隧道安全隐患主要分布在3个方面：衬砌结构、突发火灾和日常突发事件。衬砌结构风险源于隧道土建结构的老化与损伤，包括裂缝扩展、渗漏水、衬砌剥落等病害，在特殊地质条件下的隧道中尤为突出。浙江省《城市隧道养护技术规程》调查数据显示，服役超过10年的隧道中，超过半数存在不同程度的衬砌开裂问题，其中15%已达到影响结构安全的程度。火灾风险表现为隧道内车辆自燃、危化品泄漏等突发事件，由于隧道空间封闭、逃生通道有限，火灾往往造成严重后果。运营风险包括交通事故、设备故障、管理疏漏等，四川省高速公路隧道管理实践表明，隧道群区域因视线受限、车速离散性弱，事故概率较普通路段更高。

从事故特点分析，隧道安全事件具有明显的连锁反应特征。隧道半封闭的结构特性使得初始事故极易引发二次甚至多次衍生事故，形成“事故链”。安徽芜湖至黄山高速公路在桃花潭隧道入口安装了一种新型的“水幕”标志，在隧道内发生交通事故、火灾等应急事件时，水幕会显示“停”字以控制车辆进入。该案例显示，隧道内发生事故后，后续车辆因“黑洞效应”（突然进入暗环境导致的视觉适应困难）而无法及时察觉危险，平均反应时间延迟2秒至3秒，大大增加了连环碰撞风险。这种“—次事故—二次事故”的恶性循环，正是传统隧道安全管理体系最难破解的困局。

面对隧道安全管理的复杂挑战，我国交通领域通过技术创新，逐步构建起以结构、火灾和交通管控技术与装备为核心的三大技术防线，形成覆盖“事前预防—事中控制—事后处置”全周期的智能防护网络，从根本上改变了传统隧道安全管理模式。

结构异常监测：AI革新结构病害识别模式

隧道衬砌结构的隐性退化是长期威胁运营安全的重大隐患。传统人工巡检效率低且依赖经验判断，而结构监测系统利用深度学习技术，实现病害识别从“肉眼观察”到“智能诊断” 的转变。系统通过激光测距仪、机器视觉装备和巡检机器人构建立体感知网络，精准捕捉毫米级沉降变形，并自动识别裂缝、渗水等表观病害。

突发火灾监测：深度学习实现毫秒级预警

隧道火灾突发性强、蔓延快，传统烟感或温感探测器响应延迟常达2分钟至3分钟。基于AI的火灾监测技术通过多模态感知（可见光+红外+气体传感器）和深度学习算法，能够全方位捕捉火灾早期特征。其中，基于深度学习的图像感知算法，可在复杂隧道环境中准确识别火焰和烟雾，大幅缩短响应时间和烟雾扩散范围分析检监测时间。这种超早期预警能力，为启动应急排烟、引导人员疏散赢得了宝贵时间。

洞口交通管控：智能拦截系统破解二次事故难题

隧道交通事故中最致命的往往不是初始碰撞，而是由于后续车辆无法及时获知险情而导致的二次事故。传统的情报板、锥桶等警示方式存在明显的局限性：一方面容易被驾驶员忽视，另一方面在隧道“黑洞效应”下，驾驶员的反应时间极为有限。针对这一痛点，招商局重庆交通科研设计院有限公司研发的智能拦截系统通过多级预警机制和柔性阻拦技术与装备，有效切断了事故链的蔓延。

现代隧道运营安全管理的核心理念是打破传统信息孤岛，实现监测—预警—处置的全流程贯通。三项技术系统的协同运作，正是这一理念的最佳实践。结构监测负责“事前预防”；火灾监测专注“事中控制”，在突发事件初期快速响应，抑制灾害扩大；智能交通管控则保障“事后处置”，防止次生事故发生，为救援创造安全环境。这种环环相扣的防护链条，显著提升了隧道安全管理的系统性和可靠性。这种跨系统的智能联动，使隧道安全管理从“单点突破”迈向“整体智能”。