1、养护数字化是事关桥梁养护的全局性问题。伴随桥梁整个的生命周期，是所有桥梁需要面临的问题。如此大体量的中小桥梁监测系统建设，其数据能否指向养护数字化？

养护数字化有两个极端性的假设：第一是信息充分性假设，站在当前时间点，将桥梁的生命周期计算出来，能够进准决定哪年需要维修，明确每次采取的维修策略，那么就不用检测。另一个是养护资金充分性建设，在资金充分性假设的前提下养护数字化没有任何意义。但事实情况是养护资源不足，如最近有篇文章写道：中国公路养护的挑战是每年缺3000亿元，养护数字化是在给定资源条件下，研究分配效率问题，是穷人的游戏，越是缺钱的业主，越应该把有限的资源放在刀刃上，才能降低安全风险。

2、概率“统计边界”。第一个视角，概率是规律，是没有被充分解释的规律，概率模型是在对事物的行为规律描述过程中，信息不充分条件下的大概率的统计性描述。

第二个视角，概率分布的模型与“信息”边界有关系，信息边界不同，概率分布的模型也不同，如对车载统计，不分车型时总重的分布是一个双峰分布或是三峰分布，如果加入车型的概念，每个车型都服从正态分布和对数分布，加入车型后缩小了统计边界，相应的概率分布也不一样。因此，在做统计分析时一定要对统计边界的概念了然于胸。

第三个视角，概率分布与信息边界有关，信息越充分模型越精确，但在现实世界中获取信息存在一定的成本。第四个视角，现实世界获取统计模型，从技术上对统计边界进行丈量，宽窄都不好，从经济上是对获取信息的成本和效益进行评估。

3、网络级优化和项目级优化。这个概念在国内一直被长期误解，即用于单桥的管理系统是项目级管理系统，用于多桥的管理系统是网络级管理系统。但其实应该是网格级优化和项目级优化，网格级优化针对桥梁构件，项目级优化针对单个的桥梁。无法统计桥梁本身的退化规律，但是基于大数据能够针对一个构件的状态统计出规律性，并在整个路网层面对其进行生命周期的维修和优化。将网络层面构建维修优化的策略放到单桥上，进行养护资源的分配。这是数学统计的边界概念。

4、桥梁评估的层次性。桥梁评估的一种方式是根据所有桥梁的打分，选出一些值得关注的桥梁，也称遴选型评估，目前各国都在进行这项工作。在评估的第二个层面，强调承载能力评估，即承载安全性评估，大桥监测系统可以在此方面发力。承载能力评估针对大中桥梁，这在美国法律规定中是必须进行的一项内容，此外，还有选定桥梁进行加固设计时，做详细评估是为了选择维修加固方案。

5、桥梁监测&构件监测。某研究人工智能识别的业内人士曾针对桥梁监测提出了一个问题：做桥梁监测的时候为何不针对构件？假如只针对一类构件，使用一个监测模式获得大量的标准化优质数据，这些数据对于训练模型、微调模型十分有用，可以得出较好的结论。

听君一言，豁然开朗。养护数字化也是需要从精细化的构件分类来进行推导，因此，我们找到了桥梁监测系统与养护数字化衔接的入口。但这个概念到底是桥梁监测还是构件监测？如果是中小桥梁的构件监测，则人工智能模型微调和训练有可能解决桥梁构件层面的病害识别。若是构件监测，能够给出构件的评价，那么就有可能指向桥梁养护数字化。

此外，整体性的监测数据比如车载，对中小桥来说，要指向承载能力评估层面，即评估成型问题。如果这么思考，我们似乎找到了桥梁监测系统与养护数字化衔接的技术入口，但只能是可能性，还不一定可以实现。

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