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文｜脑极体

编者按：

我们都听过这样一个说法：第四次工业革命，将会是智能革命，而它的发生地点将是中国。

在那之后，大家可能都在期待着一场轰轰烈烈、天翻地覆的技术革命。但等了很多年之后，似乎也没有什么关于“智能”的巨变发生。

事实上，19世纪初深处工业革命核心的英国人，很多都不承认有工业革命这么一回事。在他们看来生活一切照旧，只不过是工厂多开了几家，道路变得更加拥堵。真正的工业革命，就是孕育在一家工厂的焕新，一条铁路的修建，一座码头的开通。它孕育在细节里，行进在较长的时间段内，而不是朝夕间像魔术一样发生。

那么中国呢？今天的中国智能化进度如何？智能技术，究竟给这片土地带来了什么？

在不断寻访智能化技术落地的过程中，我们积累了一些故事，想要分享给大家。这都是一些很细微的故事，就发生在我们身边，但却在很大程度上展现着中国智能化进程的飞速蜕变。

从某种意义商来说，这个系列是一种游记。记得去年有个词很火，叫做“打卡中国”。

既然如此，接下来这些游记不妨叫做“打卡智能中国”。

家住在贵州某县的老李，已经退休多年，最近他找了一份新的工作，这份工作按理说并不难，但做起来真的一点都不轻松。

一方面，工作地点十分偏远，在深山里，某种意义上来说交通非常不便，一去上班就要很多天不能回家。另一方面，这份工作非常危险，基本上可以说是高危职业。每当老李去上班，儿女和老伴都牵肠挂肚。

老李，以及云贵川地区的很多老人，他们的工作是——守着一座隧道。

守着隧道的老人，关不上的灯

老李的工作地点，是大山里一座高速公路的隧道口。作为隧道管理员，他需要在隧道内出现突发状况时第一时间联系交通智慧系统，引导救援车辆。但事故毕竟只是小概率事件，老李每天要做的最主要工作是：开灯，关灯。

贵州多山，而且高速公路路网建设十分发达。早在2015年12月，贵州就实现了“县县通高速”，也是实现这个目标的第一个西部省份，这就导致贵州的高速公路中，不是大桥就是隧道。仅仅一条高速路的贵州路段，就有可能出现十几，甚至二十几条隧道。

四通八达的路网，极大程度上解决了云贵地区长久以来的交通难题。这些奇雄险峻的桥梁与隧道工程，也经常被用来当作“基建狂魔”的最佳例证。穿过隧道，把高速通向那些人口少、经济相对落后的地区，绝对是美丽的中国奇迹。但这也造成了新的难题：很多高速隧道平时车流量极少，但隧道照明与通风系统却要保持开启，产生了大量的能源浪费。

以西部地区一条长度10公里左右的隧道为例，其通风加照明系统每年仅电费就需要花费接近一千万元。如果属地有大量隧道需要耗电，就会造成不容忽视的财政负担。

于是，很多地方开始用最简单、也最原生态的方案来帮助隧道省电：招募当地的老人来看管隧道。没车的时候就把隧道里的灯关上，接到通知有人经过就把灯点亮。每次隧道灯光调节，需要让老李花费15分钟左右，而且要冒着很大风险，在隧道里打着手电通行。

这些基建奇迹的背后，竟然是一些摸黑前行的老人，这一幕多少有些酸楚。而问题也就来了：隧道里的灯，为什么不能自己关上呢？ 

开始解决这个问题

科技行业里有句话，叫智能交通看公路，智能公路看隧道。

这是因为公路是场景最开放，设计服务、需求、痛点最多的行业场景。而公路智能化的痛点，往往又集中暴露在了隧道中。

就以一个看似简单的隧道开关灯为例，不去关灯，会造成大量能源浪费，财政负担，但传感的声控灯方案也不行，因为高速公路行驶需要提前照明，不能等车到临近才开灯，也不能接受声控方案带来的不确定性。

但能不能通过其他方案的信号传递来实现隧道自动化开关灯呢？也很难。因为隧道里的机电设备、数控设备种类多、数量多、厂家多。各个隧道之间业务不同，数据不通，想要用车辆此前路段的通过数据来指挥后续隧道开灯，实际操作起来非常困难。

这里说个题外话，隧道里类似的痛点其实非常多。比如我们在探访中，就有隧道工作人员跟我们提了应一个痛点：隧道中的数控、传感设备很多需要依赖进口。比如隧道中的编程逻辑控制器（PLC），一旦坏了就需要找进口商联系外国工程师来修理。把一枚欧洲工程师，从法兰克福、巴黎，运到云贵川的大山深处，这其中的困难可想而知。疫情三年，很多隧道中的数控、传感设备都无法修复，因此隧道数字化的国产化替代，现在也是一个重点。

说回指挥开灯这件事。探访这个故事的契机，是我们想要了解开源鸿蒙，也就是OpenHarmony系统的应用情况。我们都知道鸿蒙系统的起点是手机。让我们没想到的是，问一些开源鸿蒙的开发者和软件开发企业，现在开源鸿蒙在哪里用的最快，他们的回答非常一致：隧道。

鸿蒙系统的分布式特性，可以有效打通隧道里的传感、应急、能源等系统，让他们的数据可以彼此贯通。这一点从逻辑上看，跟手机、电能、穿戴设备用鸿蒙打通是高度一致的。对于用户而言，鸿蒙特性或许是个可选项，但对隧道而言，这却可能是个必选项。

据了解，在开源鸿蒙的一些隧道解决方案里，原本需要15分钟人工操作才能完成的照明系统调节，可以30秒内远程完成。并且可以接通隧道、高速上的摄像头数据、气象数据，从而分析出更智能化的隧道照明方案，而不仅仅是依赖人工的关大灯，关小灯而已。同时，基于鸿蒙协同来做PLC这类数控原件的替代方案，也有效解决了依赖进口的问题，降低了综合成本，还让“卡脖子”的力度降低了一点。

当然，目前开源鸿蒙结合隧道，还仅仅是开始。但从试点隧道的反馈来看，结果非常理想。说不定不久之后，你开车自驾游时候经过的隧道，那里就是智能中国。 

公路智能化，究竟是什么？

鸿蒙上岗，让老李回家安度晚年，仅仅是隧道智能化、公路智能化的一个小切口。接着这个机会，我们不妨聊聊公路智能化究竟是什么。

目前阶段，围绕数字公路、智能公路的解释非常多，相关政策、技术、应用蔚为大观。但从鸿蒙+隧道这个切入点就可以看到，公路智能化的核心，是在大量数据可收集的基础上，实现管理远程化、交互智能化。

公路的特点，是路网四通八达，覆盖广泛，而路面数据、路侧基础设施的数据难以贯通，这让指挥中心能够进行的干预有限。无论是应急救援，还是更加便利的服务，或者实现交通网络节能减排，都需要建立在数据收集-远程管理-智能干预，这三点构成的整体逻辑上。

在数据收集这一步，首先是尽量将目前公路、隧道、桥梁等场景的数控设备、管理设备联接网元。也就是能够进行数控的尽量数控，能够联网的尽量联网，只有如此，接下来的交通智能化才能够有基础支撑。

除了设备联网，另一个需要纳入数据收集考虑的，是尽量丰富公路的数据可收集维度，比如说视觉数据、声音数据、传感数据等。这也是公路上有那么多摄像头的原因。在中国，交通摄像头的部署已经非常出色，但交通传感还有着广泛的发展空间。比如说，路面消防重点区域的液体感知，机房、配电房的温度感知，烟雾感知，易塌方路面的雷达监控等。

在实现了数据收集之后，接下来要推动远程管理体系的建设。开源鸿蒙与隧道的结合，就是在这一层解决了很多原本无法突破的问题。除此之外，公路云的建设也是关键，能够将路面与道路基础设施的情况实时通过云端回传给指挥中心，是实现公路远程化管理的核心手段，这样可以使应急抢先、道路救援、环境变化等情况第一时间被感知，并且在远端完成汇总，进而实现各单位与系统的统一指挥和调配。

在远程化指挥、管理的同时，公路智能化还需要尽可能多地容纳AI应用。因为公路的特点是管理、服务人员少，需要被服务的车辆与人极多。这个不成比例的情况下，尽可能多地使用AI技术进行主动感知与预判非常重要。举个例子，一旦高速隧道中出现了应急事故，救援车辆到达需要很长时间，如果第一时间由AI系统进行事故识别、道路清障和救援车呼叫，可以有效缩短救援抵达时间，把握救援黄金机会。

公路的智能化非常复杂，痛点繁多、场景多样，但其智能化骨干，基本建立在这样的能力上。可以看到AI、云计算、操作系统、大数据，这样的智能化“骨干搭配”，在公路场景依然扮演着核心角色。

进一步，是希望能够基于自主可控的数字化、智能化，率先形成新一代的公路智能化标准体系，并将成果输送到全球。这应该是中国公路智能化发展的远大理想。

那些需要老人做的事

不知道大家有没有注意过，有大量偏远地区的基础工作，都需要依赖当地老人来完成。比如隧道和桥梁维护、电力水力设备看守、林场牧场看护、文物保护单位看护等等。

探访文保，尤其是石窟壁画，是我的一大爱好。我曾经寻访过安岳石刻中的一处重要文物保护单位，却发现看管那里的老人，只住在塑料布搭建的房子里。冬季四川深山里的阴冷，让我很难想象老人的日常生活。后来据说旅行者反应很多，才给老人盖了板房。

还有敦煌的一处小众石窟，看守员是当地文保工作人员的年迈父母，那里没有水和电，需要点煤油灯照明。后来这处遗迹已经不开放了，不知道与管理员是否有关。

在主流视线之外，有很多老人在极度恶劣的条件下工作着，但只赚取微薄的回报。而事实上，他们的工作也大多是巡视和简单的设备操作，用AI、无人机、鸿蒙系统，其实大多可以替代。让他们回到家中安度晚年，或者在更加舒适、健康的环境中发挥余热，我想应该是智能中国的题中之义。

或许有人会认为，如果那样的化，老人不就没事做了？如果他们就是需要这份工作呢？对此，我们必须看到智能化替代人工，既是一个趋势，也需要适时达成平衡。相比于为老人提供工作，智能化更优先解决的问题是工作环境艰苦，条件恶劣。

老有所养，幼有所教，贫有所依，难有所助，是天下正道。