数据分析
数学中的概率、统计等工具是为解决数据分析发展起来的 ， 现代“智慧”本质上还是传统工具的灵活应用 。 发明数据分析方法 ， 有效利用可量测数据是巨大挑战 ， 需要具有跨界能力的领军人才、支撑团队和一定的运气；在无法获得关键性数据的情况下 ， 用低效甚至垃圾数据了解事物特征、研判发展规律 ， 是更艰巨的挑战 。 交通工程、土木工程智能化面对的就是这种挑战 。
成本与低碳
服务器、超级计算机的运行 ， 数据库的建立和维护需要高昂的成本和天量的能耗 ， 数据传递的流量成本在当前仍然无法忽视 ， 在创造价值有限的前提下 ， 如何应对成本和低碳的制约 ， 需要更多的商业智慧 。
人工智能助力智慧公路
当前 ， 人工智能在公路上的应用可以概括为四大类——数字孪生、动态管控、信息传递、资产管理 。 具体案例中多数仍处于信息化和准数字化的水平 ， 离真正的“智能”还都比较远 。 笔者认为 ， 打造智慧公路 ， 在一定程度上应用人工智能应该是最基本的要求 。 在当前水平下 ， 应按照由易到难、聚焦要点、重点突破的方式 ， 首先在局部通过真正的数字化并应用人工智能 ， 在人工替代等基础性工作方面形成效益 ， 带动良性循环 ， 再向更复杂应用方面寻找突破口 。 可以聚焦以下几个方面工作：
筑牢基础
数字化和人工智能对于解决工程耐久和运行安全方面能做的较少在解决问题过程中将数字化作为表述工程方案和特征的手段、用人工智能代替简单枯燥的基础性工作提升工作效率、减少低级错误和人工消耗是更切实际的做法 。 从基础做起提升设计、建设、管理的底层能力解决影响安全耐久的根本性问题 。 在打牢基础的同时提炼规律引入数字化、信息化、智能化等技术提升建造管理服务水平 ， 把“1”做实 。
打造数字化底盘
建立完善的基础设施数据库底层格式 ， 形成开放的基础设施底盘 ， 按照“一模各表、用者完善”的模式 ， 完善项目数据、分散数据采集成本、提高数据利用 ， 达到低成本汇集数据、无损传递数据、根据需要取用数据的能力 ， 真正建成基础设施数字化底盘（也可以称其为BIM模型） ， 成为应用人工智能的基础 。 在有了扎实基础后 ， 自然会孕育出多种人工智能应用 。
有的放矢 重点突破
目前的水平下 ， 突破的重点可以考虑：
1.读懂视频监控信息 。 能够自动获得管理需要发现的事件 ， 并及时将信息告知相应的管理者 。 利用这一成果 ， 可以更快速准确地找出高速公路拥堵的主要节点和原因 ， 为综合采用管理、工程措施 ， 低成本提升高速公路通道平均运行速度提供基础数据 。
2.可变情报板高效利用 。 我们已经建设成世界上最大规模的高速公路可变情报板体系 ， 要让可变情报板真正给驾驶员提供公路运行、管理所需信息 ， 这方面 ， 北京市的部分环路、武汉绕城高速部分路段已经有了初步成果 。
3.建设基础设施“一张图” 。 结合国土空间规划一张图 ， 形成公路基础设施一张图 。 采用国家、省、项目三级分设的方式 ， 形成公路基础设施资产底盘 。
4.建设基础设施巡查养护数据库 。 通过专业的工作 ， 持续描述工程特征变化过程 ， 作为养护决策的基础 。
人工智能已呼啸而来 ， 对于“智慧”一词过度的解读与神化、虚化（脱离实体的动画） ， 在推动人工智能再次起飞的同时 ， 也吹出了一个个巨大的泡沫 ， 使其再一次面临跌下神坛的巨大风险 。 化整为零、分别突破、以点带面 ， 行稳方能致远 ， 期待公路领域的智慧升级能够成为引领人工智能前行的一个突破口 ， 更期待人工智能够推动公路智慧腾飞 。
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