智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | 李水青
編輯 | 漠影
轟！一陣巨響之下，位于陜西某山區(qū)居民聚居點(diǎn)的10萬(wàn)平方的黃土坡一傾而下。
幸運(yùn)的是，早在6~7小時(shí)前，地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)——這一當(dāng)?shù)馗咝ｉL(zhǎng)安大學(xué)研發(fā)試點(diǎn)的系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)出紅色預(yù)警，使得群眾得以及時(shí)避險(xiǎn)。
這一“教科書級(jí)”的滑坡災(zāi)前監(jiān)測(cè)預(yù)警發(fā)生在2021年1月27日。而就在之后的1月29日，地災(zāi)監(jiān)測(cè)又從新一屆“全國(guó)地質(zhì)工作會(huì)議”傳來(lái)好消息——我國(guó)成功研制出滑坡儀和智能預(yù)警系統(tǒng)，已有效預(yù)警15起地災(zāi)！這一消息當(dāng)天即登上央視新聞。
在天災(zāi)面前，生命何其渺小脆弱。2010年甘肅舟曲特大泥石流，造成1557人遇難、284人失蹤；2017年四川茂縣滑坡中，100多人被埋。
崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷……種種突如其來(lái)的地質(zhì)災(zāi)害，猝不及防將生命畫上句點(diǎn)，令多少無(wú)辜的家庭遭受沉重的打擊。但在北斗高精定位、天-地窄帶物聯(lián)、人工智能、云計(jì)算、新型微機(jī)電傳感等新興技術(shù)的協(xié)作下，那些沉痛的故事也許不會(huì)再上演。
▲2017年的四川茂縣滑坡中被掩埋的人生存希望極低
以智能地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)為代表的新技術(shù)應(yīng)用能為災(zāi)情防控做什么？背后有什么樣的技術(shù)邏輯和產(chǎn)業(yè)真相？我們對(duì)此進(jìn)行了深入探討。
一、我國(guó)第一代滑坡儀和智能預(yù)警系統(tǒng)誕生，已預(yù)警15起地災(zāi)
湖南鳳凰，降雨持續(xù)，一日三巡查的百名測(cè)群防員有了新幫手，地災(zāi)普適型監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備將促成災(zāi)情實(shí)時(shí)預(yù)警。
貴州晴隆，暴雨天氣，相關(guān)部門監(jiān)測(cè)到隱患點(diǎn)裂縫位移變形（速率：13~15cm/0.5h）加快，立馬疏散群眾131戶572人，成功避險(xiǎn)儀器滑坡災(zāi)害。
湖北秭歸，入汛，滑坡預(yù)警設(shè)備及時(shí)捕捉到地形錯(cuò)動(dòng)信息，促使相關(guān)部門發(fā)布黃色預(yù)警，從而有效保障了三峽庫(kù)區(qū)群眾和航道安全……
▲湖北某地泥石流災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)
這些案例背后都離不開一大黑科技，那就是由自然資源部中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局聯(lián)合20多家高校、科研院所成功研發(fā)了我國(guó)第一代滑坡儀和智能預(yù)警系統(tǒng)。
這套系統(tǒng)能實(shí)時(shí)采集與滑坡、泥石流等地災(zāi)的相關(guān)的地形變化、降雨量等數(shù)據(jù)，在地災(zāi)發(fā)生前就及時(shí)向管理員發(fā)出明確預(yù)警信號(hào)，輔助應(yīng)急救災(zāi)。
▲某企業(yè)的滑坡塌方監(jiān)測(cè)解決方案示意圖
這套系統(tǒng)也正在真實(shí)地為受滑坡、泥石流等災(zāi)害困擾地山區(qū)人們排憂解難。中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院首席科學(xué)家殷躍平說(shuō)：“目前，這套系統(tǒng)已經(jīng)完成貴州、甘肅、云南九省、市系統(tǒng)對(duì)接和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步工作，并對(duì)重慶云陽(yáng)團(tuán)包滑坡、貴州晴隆等地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情實(shí)現(xiàn)成功預(yù)警。”
據(jù)悉，該設(shè)備目前在全國(guó)2512處完成試驗(yàn)，預(yù)警15起地質(zhì)災(zāi)害，避免366人可能因?yàn)?zāi)傷亡。同時(shí)，官方編制的《地質(zhì)災(zāi)害專群結(jié)合監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)指南》也已新鮮出爐，等于為全國(guó)地災(zāi)防控在發(fā)展方向和操作標(biāo)準(zhǔn)方面提供了“說(shuō)明書”。
二、端管云三大環(huán)節(jié)，解決兩大防災(zāi)痛點(diǎn)
2018年11月，自然資源部召開地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警科技創(chuàng)新研討會(huì)，提出突破監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的瓶頸，啟動(dòng)地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警普適型設(shè)備研發(fā)與適用工作的大幕拉開，兩年后，一套地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警物聯(lián)網(wǎng)解決方案現(xiàn)在已經(jīng)落地成型。
該系統(tǒng)旨在解決兩大地災(zāi)防治痛點(diǎn)：“地災(zāi)隱患在哪里？”、“什么時(shí)間可能發(fā)生？”
根據(jù)央視新聞報(bào)道，這套預(yù)警系統(tǒng)分為前端和后端，融合應(yīng)用了北斗高精定位、天-地窄帶物聯(lián)、人工智能、新型微機(jī)電傳感、云計(jì)算等多學(xué)科技術(shù)。
這套系統(tǒng)運(yùn)作主要包括三大流程：
1、前端采集數(shù)據(jù)。在前端，通過普適型地災(zāi)監(jiān)測(cè)設(shè)備采集降雨與地表形變等數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。這是對(duì)應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中的“感知”環(huán)節(jié)。
2、網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)層，實(shí)時(shí)傳輸監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)，到達(dá)每個(gè)省的中心站，以及國(guó)家監(jiān)測(cè)預(yù)警站。這是物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中的“聯(lián)網(wǎng)”環(huán)節(jié)。
3、后端數(shù)據(jù)集成。在后端，通過數(shù)據(jù)算法模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，向監(jiān)測(cè)人員的手機(jī)、PC等終端平臺(tái)發(fā)布藍(lán)、黃、橙、紅多種等級(jí)的預(yù)警信號(hào)。這是物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中的“集成”環(huán)節(jié)。
總體來(lái)說(shuō)，滑坡儀與智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)連接起來(lái)，形成一整套AIoT地災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。對(duì)應(yīng)三大預(yù)警步驟，需要部署數(shù)據(jù)采集設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸管道、數(shù)據(jù)集成平臺(tái)三大類技術(shù)產(chǎn)品，這也成為北斗高精定位、天-地窄帶物聯(lián)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)落地的載體。
三、端側(cè)數(shù)據(jù)采集：研發(fā)普適性設(shè)備，80萬(wàn)元設(shè)備只需10萬(wàn)
“過去要用80萬(wàn)元監(jiān)測(cè)設(shè)備才行，現(xiàn)在只需要花10萬(wàn)元就能搞定?！眮?lái)自甘肅的地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)工作人員說(shuō)。
不僅成本大大降低，設(shè)備的簡(jiǎn)易度也大為提升?！?strong>之前做滑坡災(zāi)害深部位移監(jiān)測(cè)程序繁多、設(shè)備體積大。現(xiàn)在使用普適型傾角儀，所有監(jiān)測(cè)設(shè)備集成一體，只需從地表往下戳進(jìn)60厘米左右的樁就能進(jìn)行監(jiān)測(cè)?！?/p>
由自然資源部中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局下屬媒體傳播可知，采用普適型設(shè)備集成度高、功能優(yōu)化，并借助物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)，可將方案綜合成本降低50%以上。
在這樣一種自上而下的數(shù)字化、智能化變革推力下，在地災(zāi)監(jiān)測(cè)這一新興的垂直市場(chǎng)，一大批市場(chǎng)化企業(yè)如雨后春筍般出現(xiàn)在這一新興領(lǐng)域。
我們調(diào)查看到，包括北斗云、江偉時(shí)代、千尋位置、江云智能、國(guó)信華源、米度測(cè)控、穩(wěn)控科技、中移物聯(lián)網(wǎng)、國(guó)杰信息等眾多行業(yè)科技玩家紛紛入局，從普適型地災(zāi)監(jiān)測(cè)設(shè)備切入，參與地災(zāi)監(jiān)測(cè)數(shù)字化、自動(dòng)化變革事業(yè)發(fā)展進(jìn)程。
從技術(shù)出發(fā)來(lái)講，國(guó)內(nèi)地災(zāi)檢測(cè)儀具正在發(fā)生歷史性變革。
對(duì)于主要地災(zāi)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，滑坡和塌方主要以監(jiān)測(cè)位移、裂縫、加速度、傾角等地形變化和降雨量為主；泥石流則主要監(jiān)測(cè)雨量和泥位。由于涉及復(fù)雜的地質(zhì)因素和動(dòng)力學(xué)原理，監(jiān)測(cè)儀具舉足輕重。傳統(tǒng)的地災(zāi)監(jiān)測(cè)儀具和方法存在許多弊端。
根據(jù)領(lǐng)域重要論文解讀，常見的山體滑坡主要方法有重力測(cè)量法、特殊大地測(cè)量法、地下水監(jiān)測(cè)法、液體靜力水準(zhǔn)測(cè)量、常規(guī)大地測(cè)量法、地下鉆孔傾斜法、近影攝影測(cè)量法等。它們都有共同的弊端：受氣候條件及地形影響，不能持續(xù)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)化程度低、人力投入大、數(shù)據(jù)難以及時(shí)處理且監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)等。
為了應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)地災(zāi)監(jiān)測(cè)設(shè)備的弊端，中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院牽頭開始研發(fā)普適型的地災(zāi)監(jiān)測(cè)設(shè)備，是對(duì)端側(cè)地災(zāi)監(jiān)測(cè)設(shè)備的一次變革。根據(jù)該部門最新發(fā)布的《地質(zhì)災(zāi)害專群結(jié)合監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)指南》，有六種普適型地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備可供部署：
普適型雨量計(jì)：采用新型光電式、壓電式傳感器，體積小，維護(hù)簡(jiǎn)單。
土壤含水率計(jì)：無(wú)須標(biāo)定，探測(cè)范圍大，采用多參數(shù)一體化設(shè)計(jì)，尺寸小，可在15分鐘內(nèi)完成安裝。
傾角計(jì)和振動(dòng)加速度計(jì)：內(nèi)置電池可不間斷供電2~3年，已形成微芯樁、變形樁等多參數(shù)一體化監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備，易安裝易維護(hù)。
裂縫計(jì)：加大量程、窄帶物聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程控制，設(shè)備待機(jī)功耗降低50%，對(duì)于加速變形階段的采集能力明顯提升。
普適型GNSS：將監(jiān)測(cè)精度由毫米級(jí)調(diào)整為亞厘米級(jí)，增加一體化預(yù)埋箱方式，運(yùn)行功耗與綜合成本顯著降低。
▲普適型加速度/傾角傳感器具有便攜性、高集成特點(diǎn)
四、管道數(shù)據(jù)傳輸：北斗衛(wèi)星挑大梁
值得一提的是，無(wú)論是開篇提到的中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局領(lǐng)頭研發(fā)的第一代滑坡儀和智能預(yù)警系統(tǒng)，還是長(zhǎng)安大學(xué)預(yù)警大坍塌的“教科書級(jí)”案例，我們都發(fā)現(xiàn)了同一個(gè)字眼——北斗。
北斗衛(wèi)星系統(tǒng)在地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警中作用于管道——數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)。
當(dāng)下，將北斗用于地災(zāi)監(jiān)測(cè)，這一理念已有廣泛認(rèn)知認(rèn)可度。以四川中科川信聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院、成都理工大學(xué)共同研制開發(fā)的“北斗智慧云公共監(jiān)測(cè)平臺(tái)”為例，目前該系統(tǒng)已經(jīng)部署全國(guó)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位3411處，僅在四川地區(qū)，已多次成功預(yù)警阿壩州滑坡。而以“北斗云”命名的地災(zāi)監(jiān)測(cè)普適型設(shè)備廠商北斗云，已率先成為這一新興領(lǐng)域的頭部玩家，占據(jù)大量市場(chǎng)。
在滑坡、泥石流多發(fā)的山地，往往位于地理?xiàng)l件復(fù)雜的偏遠(yuǎn)地區(qū)，很多網(wǎng)絡(luò)受限，甚至線路架設(shè)、電力供給都成問題，因此如何傳輸數(shù)據(jù)成為一大關(guān)鍵問題。
根據(jù)《地質(zhì)災(zāi)害專群結(jié)合監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)指南》，在地災(zāi)檢測(cè)中主要的數(shù)據(jù)傳輸方式包括窄帶自組網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸、蜂窩物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸、衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸、寬帶自組網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸。
以北斗、窄帶物聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星為代表的衛(wèi)星通訊方式，憑借全球化無(wú)死角、全天候覆蓋、低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，成為地災(zāi)監(jiān)測(cè)中的理想選擇。在地災(zāi)發(fā)生前，區(qū)域的傳感器發(fā)生沉降或偏移時(shí)，北斗衛(wèi)星能夠感知到其地形變化，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_(tái)系統(tǒng)，與其它監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行全天候全自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警。當(dāng)下，在我國(guó)北斗商業(yè)化應(yīng)用如火如荼發(fā)展之際，地災(zāi)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域成為這一市場(chǎng)的一大承接地帶。
五、地災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警的大腦，云計(jì)算與人工智能的用武之地
當(dāng)?shù)貫?zāi)信息經(jīng)由數(shù)據(jù)采集終端、數(shù)據(jù)傳出管道傳輸?shù)胶笈_(tái)系統(tǒng)，如何實(shí)現(xiàn)更自動(dòng)化、智能化的災(zāi)情及時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警？
人工智能與云計(jì)算技術(shù)有了用武之地。
從行業(yè)格局來(lái)看，地災(zāi)監(jiān)測(cè)作為一個(gè)碎片化場(chǎng)景，還鮮少看到我們常見的AI獨(dú)角獸加注，但是，也能看到已有行業(yè)科技玩家和科技巨頭率先砸下“一錘子”。
比如，2020年5月，百度也攜手成都高新減災(zāi)所發(fā)布“AI+災(zāi)害預(yù)警”，打造多災(zāi)種預(yù)警團(tuán)隊(duì)和技術(shù)體系；2020年1月，華為云也與深圳市氣象局宣布與合作，共同研創(chuàng)更精準(zhǔn)的災(zāi)害性天氣預(yù)測(cè)模型，從地災(zāi)監(jiān)測(cè)的兩大要素中的降雨量因素切入領(lǐng)域。百度、華為們AI的輸出，無(wú)一不基于其作為云服務(wù)商背后的云產(chǎn)品。
▲華為云AI通過深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來(lái)2小時(shí)內(nèi)每公里內(nèi)的天氣變化情況
而在行業(yè)科技玩家領(lǐng)域，以北京的東方生態(tài)公司推出的“山境”為例，正是通過學(xué)習(xí)過去山體傾斜的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間山體傾斜變化的趨勢(shì)，并通過逐步完善的預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)山體滑坡預(yù)警。
▲山境機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)山體傾斜趨勢(shì)
深度學(xué)習(xí)需要的海量數(shù)據(jù)從哪來(lái)？是深度學(xué)習(xí)落地災(zāi)情監(jiān)測(cè)的一大關(guān)鍵問題。對(duì)此，相關(guān)部門及先行企業(yè)已經(jīng)開始建立生態(tài)，尋求應(yīng)對(duì)方法。
本文開頭中提到的滑坡儀和智能預(yù)警系統(tǒng)，就通過在全國(guó)9省的2512處完成實(shí)驗(yàn)，積累人工智能模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)。中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院首席科學(xué)家殷躍平說(shuō)：“去年我們監(jiān)測(cè)了兩千處，今年我們要安裝兩萬(wàn)兩千多處監(jiān)測(cè)預(yù)警點(diǎn)，重點(diǎn)是在地震山區(qū)和高山峽谷區(qū)進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，這樣我們會(huì)有大量樣本。所以下一步，在機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能預(yù)警方面，將會(huì)有明顯的提升?！?/p>
市場(chǎng)化企業(yè)也在做同樣的事情，以東方生態(tài)為例，該公司也在全國(guó)范圍內(nèi)建立地質(zhì)災(zāi)害開放性監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，首期招募25個(gè)合作滑坡監(jiān)測(cè)點(diǎn)無(wú)償提供“山境”。東方生態(tài)表示，將陸續(xù)開放這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，便于行業(yè)開放研究、應(yīng)用。
從技術(shù)角度來(lái)看，在深度學(xué)習(xí)興起之前，已有研究人員以模糊伽馬模型、模糊代數(shù)和模型、模糊最小模型以及模糊代數(shù)積模型等定量山體滑坡預(yù)測(cè)模型為依據(jù)，進(jìn)行地災(zāi)預(yù)測(cè)。也有一些研究人員通過其它視頻信息算法、預(yù)報(bào)算法來(lái)提高預(yù)報(bào)精度，但是，總體來(lái)說(shuō)傳統(tǒng)算法所需數(shù)據(jù)、算力龐大，同時(shí)預(yù)測(cè)精度也難以達(dá)到滿意。
深度學(xué)習(xí)為地災(zāi)監(jiān)測(cè)開辟了新思路。一方面，在數(shù)據(jù)采集分析方面，可以通過基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)，如基于可能區(qū)域的分類、基于邊界框的回歸等思路識(shí)別滑坡體。另一方面，通過深度學(xué)習(xí)模型來(lái)學(xué)習(xí)各地災(zāi)情數(shù)據(jù)、預(yù)警記錄，從而形成災(zāi)情監(jiān)測(cè)模型算法，將大大降低原有工作量，獲得更準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)結(jié)果。
不過，在智東西與國(guó)內(nèi)幾家知名AI算法企業(yè)交流后得知，這類地質(zhì)災(zāi)害模型他們都尚未涉足。一方面，這類模型需要多種感知設(shè)備來(lái)協(xié)同計(jì)算，比較復(fù)雜；另一方面，可供災(zāi)情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)較少，且獲取渠道較封閉。
總體來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)在地災(zāi)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值已經(jīng)得到認(rèn)可，但領(lǐng)域仍處于初級(jí)探索階段。
結(jié)語(yǔ)：賦能碎片化行業(yè)場(chǎng)景，AIoT技術(shù)還有很長(zhǎng)的路要走
盡管自上世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)已摸清28.6萬(wàn)處地災(zāi)隱患點(diǎn)，降低地災(zāi)傷亡人數(shù)，但全國(guó)每年80%新發(fā)地災(zāi)都發(fā)生在已圈定的隱患點(diǎn)范圍之外。從地災(zāi)監(jiān)測(cè)這一場(chǎng)景的數(shù)字化、智能化終端、管道及系統(tǒng)，我們看到北斗、人工智能、新型傳感等新技術(shù)已經(jīng)開始被規(guī)?；瘧?yīng)用，正在改變我們應(yīng)對(duì)緊急災(zāi)情的方式和效率。
對(duì)于人工智能算法技術(shù)而言，如何在碎片化的行業(yè)場(chǎng)景中發(fā)揮真實(shí)價(jià)值是一大核心議題。以地災(zāi)監(jiān)測(cè)這一完整的AIoT場(chǎng)景為例，數(shù)、端、管、云的協(xié)同是一項(xiàng)極具行業(yè)特色的復(fù)雜工程。要想在這樣的碎片化場(chǎng)景、復(fù)雜工程中起跳，AIoT技術(shù)產(chǎn)業(yè)還有很長(zhǎng)的路要走。
