我国山区面积辽阔，约占国土面积的三分之二。山区地形起伏、地质结构复杂，我国超200万公里的山区公路形成大量的边坡，受地震、气象、水文等自然因素影响，不可避免出现公路边坡地质灾害。

工程界对边坡稳定性的关注便是从滑坡开始。20世纪六十年代，世界上几起灾难性边坡失稳事件的发生，令人们开始认识到结构面对边坡稳定性的控制作用。定性判断边坡稳定性的边坡检测理念诞生，其原理为利用观察、监测手段对造成边坡破坏的不同因素开展物理力学监测，主要通过对崩塌落土、地面裂缝、滑动变形等边坡失稳的宏观前兆现象进行预测，进而探究边坡失稳的发展规律。

20世纪80年代，工程地质学及边坡科学研究进入了蓬勃发展的新时期，人们对地质灾害的认识从概念模型上升为理论模型，并从内部作用过程（机制）揭示滑动面形成过程，为复杂边坡稳定性评价及预测提供了重要的理论方法和工具。进入21世纪以后，各种现代智能化技术兴起，一系列新型边坡监测技术、方法进入大众视野，监测内容逐步拓宽，具体涵盖了内部因素、外部因素等多个指标，监测流程逐渐向数字化、自动化、智能化、集成化转变。

2022年，交通运输部印发指导意见，加强交通运输应急管理体系和能力建设，明确提出提升风险监测预警能力，充分运用新技术手段提高运行监测感知能力。为保障公路建设和运营的安全，我国大力发展边坡灾变监测技术、装备及监测信息管理、预测预警技术，显著提高了公路建设、养护、管理水平。

随着现代智能技术水平的不断提升，公路边坡监控技术已覆盖空（太空）、天（低空）、地（地表）、内（岩土体内部）等多个领域。空，依托太空卫星遥感技术，构建太空域信息传输监控网。天，依托航空观测技术，构建低空域信息传输监控网。地，依托地表测量技术，构建地表信息传输监控网。内，依托岩土体内部监测技术，构建地下信息传输监控网。

智能监测系统是公路灾害“防患于未然”的有效手段。例如，位于三峡库区腹地的重庆市云阳县龙王溪码头，项目区域地质条件及施工环境较复杂，在施工过程中存在较大安全风险。为完善施工安全风险体系，项目组自施工进场便邀请招商交科云眼团队，针对项目具体特征和施工要求，布设了智能安全监测系统，以开展高边坡施工安全监控。通过自动化监控可了解堆积体区域的实际状况及其稳定性，提前规避施工风险，把崩坡积体灾害损失降低到最小程度。

在监测过程中，技术团队发现监测变形量不断增大，变形速度过快，超过安全预警，随时可能发生滑塌，工作人员及时将监测结论通知相关单位。随后，招商交科技术员进入现场巡查，发现龙王溪码头上方临时便道边坡局部已发生变形滑移，随即通知项目组撤离，项目组积极响应，撤离下方施工工人6人，施工机械2台，避免了人员伤亡及财产损失。

在科技日新月异的今天，智能化手段与先进传感器技术的迅猛发展，为公路边坡智能监测带来了革命性的突破。特别是机器学习，通过算法解析数据，直接从数据中学习到规律以此构建模型，比如BP神经网络、多层感知器、支持向量机、决策树、随机森林、各类集成模型以及深度学习模型等。依靠机器学习挖掘出地质数据与地质灾害之间蕴藏的联系，总结出灾害的行为模式，可以实现自动化、智能化的地质灾害精确预报。