在湘西的青山绿水间，凤凰磁浮革命性的磁浮在线监测平台堪称磁浮交通的数字神经系统，持续"把脉"轨道健康状况，精准调平保障磁浮列车平稳运行，让乘客感受到"如履平地"的体验。而在广州，超级神经系统让600米的广州塔在云端得以舒展"小蛮腰"，700个精密传感器捕捉到塔身每一次细微的"呼吸"。
在香港，青马大桥的自适应概率神经网络精准捕捉大桥"心跳"的细微异常。即使环境噪声完全掩盖了损伤本身的微弱信号，依然能实现85%以上的精准定位，就像在暴雨夜的喧闹中清晰分辨出一片落叶坠地的声响。
磁浮列车划破长空，高铁网络纵横驰骋，摩天大楼直插云霄，跨海大桥飞架天堑：而默默守护这些标志性项目结构安全的核心技术，源自香港理工大学土木及环境工程学系智能结构与轨道交通讲座教授倪一清在结构健康监测领域的一系列开创性科研成果。
“对于任何一个运动系统，我们都希望能够实现对其的有效控制。”倪一清对记者说。
倪一清表示，过去数十年，团队依托大数据与人工智能技术开发了一系列分析算法，使系统能快速诊断结构性能问题，如裂缝形成、局部可靠度下降等关键指标，实现实时计算反馈。
倪一清是国际著名结构健康监测专家，连续5年在土木工程领域位列全球前2%高被引科学家，曾获国家科技进步奖二等奖和日内瓦国际发明展金奖及特别大奖。自1990年代起，他主导了香港青马大桥、广州塔、深圳证券交易所等地标工程的结构监测系统研发，为建筑物进行全寿命期的健康监测。
基建项目的"隐形卫士"
在浙江大学求学期间，倪一清受总是乘坐火车来杭州的外省同学影响，产生了对火车和轨道交通的向往，总盼望有机会坐一次火车。“大学毕业后，我特地去坐了一趟从杭州到宁波的火车，圆了自己的火车梦。”
自此，对结构动力学的热情就深深埋在了倪一清的心中，直到后来对其主要的研究方向和科研成果产生了重要影响。倪一清认为，火车等轨道交通本身就是一个动力系统，而任何一个动力系统，都需要被有效地控制。
毕业后，他从事传感器相关工作，主要将其应用于土木结构的安全监测领域。
在1990年代研究生毕业后，由于浙江大学在当时还未设立结构动力学相关的博士点，倪一清选择远赴香港理工大学攻读博士学位，担任研究员，并开始参与政府主导的桥梁结构安全监测项目，包括为1995年开始建设的香港青马大桥安装传感器。
“香港在大桥结构健康监测领域处于世界领先地位。当时，这些大桥已经开始建设长期、永久性的结构健康监测系统。我们将监测系统永久性地安装在大桥上，实现实时监测和预警，而国外多以一座桥梁为对象，进行一至两个月的临时监测，二者的概念存在明显区别。”倪一清指出。
正因此，倪一清虽前往美国进行博士后研究，后来还是选择回国，先后参与了一系列新建桥梁的结构安全监测工作：“从汲水门大桥、汀九大桥，到后来的昂船洲大桥、深圳湾公路大桥（西部通道大桥），直至港珠澳大桥，我均有幸参与了这些大桥结构监测系统的建设。”
至2010年，倪一清开始参与火车安全监测项目，从此结下不解之缘，并扎根这一领域，将其在土木工程领域的科研成果，通过跨学科合作进行落地转化。
从守护桥梁到轨道健康监测
2015年10月，经科学技术部批准，国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心香港分中心（下称“研究中心”）在香港理工大学正式成立，主要聚焦应用于轨道交通领域的先进传感、智能振动控制、轨道交通噪声控制、机器学习及大模型等先进技术研发。
迄今，倪一清团队在研究和应用领域硕果累累，代表性研究包括轨道交通智能运维系统、铁路异物入侵监测系统和光纤光栅传感器等。
其中，光纤光栅传感器是倪一清团队在结构安全监测方面最具代表性的科研成果之一。
这一智能传感器，通过一条细细的光纤即可传送信号。结合超声导波等技术，光纤传感器能够精准捕捉裂缝、温度及振动等细微信号。
对于光纤光栅传感器的优势，倪一清认为，一方面，传统的传感器使用电信号会受到火车及铁轨产生的电磁信号干扰，而光纤则不存在这个问题；另一方面，中心研发的传感器质量小，可直接安装在高铁和轨道上，可实现多点布设且无需额外供电，不影响列车正常运行。
该技术已护航全球多个标志性基建项目。在高铁领域，京沪高铁与兰新铁路率先部署传感器网络，实时追踪车轮扁疤、轨道形变及动态荷载，提升安全运营水平。在2016年，该技术输出到了新加坡地铁，成为首例海外铁路应用。
同年，倪一清团队利用这项技术，对在里约奥运会期间运行的地铁4号线列车结构部件展开全面监测，范围涵盖动车及拖车转向架、轴箱、齿轮箱、天线梁和电机，在4天时间内累计监测行车里程500公里。
除保障结构安全外，如何减少高速行驶下的列车产生的噪声也是研究中心的科研重点。资料显示，轨道交通产生的直接噪声主要来自火车车轮和轨道振动发出的滚动噪音，以行驶时速300公里/小时的列车为例，车内噪声可达75分贝，距轨道25米处可产生约70-80分贝的噪声。而暴露在大于85分贝的环境超8小时，可致人的听力损伤，90分贝以上则会引发神经衰弱、血压升高等症状。
为解决噪声问题，研究中心团队通过3D打印技术制作声学超材料吸声屏障，可实现宽频高效吸声。此外，团队还研发了铁路噪声控制智能颗粒阻尼器，安装后轨道近场噪声可降低3-5分贝，远场噪声可降低1-3分贝。
目前，这两项技术已经在香港地铁和深圳地铁投入测试和使用。
倪一清指出：“我们不仅关注结构安全性，更强调用户体验维度，例如在铁路应用中，我们会把乘客舒适性和噪音控制作为核心指标被纳入监测体系。”
人工智能“保驾护航”
根据国家铁路局发布《2024年铁道统计公报》，我国铁路营业里程达到16.2万公里，其中高速铁路4.8万公里，位居世界第一，超越了世界上其他国家高铁营业里程的总和。全国铁路路网密度达168.5公里/万平方公里，年旅客发送量和周转量稳居世界第一，货运量世界第一。
作为国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心香港分中心主任，倪一清如今正积极引领人工智能在铁路领域结构健康监测技术的研究与应用。
AI的发展为结构健康监测注入“先知直觉”。基于图像以及激光雷达系统，倪一清建立了异物监测系统，即使是一根晾衣架掉到铁轨上也能精准识别。“这个系统是完全采用深度学习算法建立起来的，一般的算法做不到这样快速的识别。”倪一清表示。
过去，不具备实时监测的列车只能依靠固定时间段的检修来搜集数据，效率低下。而借助研究团队开发的AI智能监测云平台，检修员可以通过传感器技术，实时监测列车运行数据，从而在安全性、可靠度、舒适度等各细节上完善目前的中枢控制系统。目前，智能监测云平台已经在新加坡地铁、香港地铁和内地高速铁路等轨道交通场景安装使用，反响良好。
倪一清建议，攻读土木工程专业的学生，不能只学专业知识，更重要的是接触人工智能、材料科学和信息系统等方面相关的先进技术，“人工智能将来会在每个领域广泛应用，大学生现在就应该开始修读相关课程。”
在土木工程材料革新方面，研究中心团队也在积极推动智能材料与AI的深度融合，其研发的自感应混凝土可以使铁路轨枕具备实时感知荷载能力，目前正与上海铁路局开展应用测试。
人工智能的赋能远不仅可以守护轨道交通安全，还可以应对复杂城市环境面对极端风暴带来的风险。
2023年，倪一清领导的团队获得研究资助局拨款近5000万港元支持，开发了“INTACT: 沿海城市智能式热带风暴减灾系统”。这项系统以激光雷达测风技术为核心，构建了全球首个面向高层建筑群的实时台风风险预警原型。
倪一清表示，该系统突破了传统气象监测局限，通过韧性评估模型与台风路径模拟深度耦合——利用卫星遥感、地面传感、历史灾损库等多源数据训练，动态更新算法，实现了台风对关键建筑的潜在破坏力定量预测。
“火车梦”引领动力学研究之路
《21世纪》：你曾提到从小对火车就有着莫名的向往。可否分享一下是如何一步步走向结构动力学专业研究之路的？
倪一清：我的家乡位于浙江省的一个县城，当时尚未通火车。大学四年期间，往返家乡与杭州，我一直乘坐长途汽车。班级中有许多来自北方的同学，他们通常乘坐火车往返甘肃、兰州等地，经常向我们分享旅途中的见闻和故事，我对此非常向往。正因如此，大学毕业后，我特地乘火车从杭州前往宁波，再从宁波返回家乡，这也是我人生中首次乘坐火车。
火车动力学是我大学时期的研究方向，我的本科毕业论文也是和动力学相关。在浙江大学攻读硕士学位期间，我亦从事振动控制方向的研究。
我一直对控制非常感兴趣，而火车的运行过程本质上就是动力系统的运行过程。对于任何一个运动系统，我们都希望能够实现对其的有效控制。
《21世纪》：博士后阶段结束后，你为何没有选择留在美国，而是选择到香港发展？
倪一清：香港在大桥结构健康监测领域处于世界领先地位。当时，这些大桥已经开始建设长期、永久性的结构健康监测系统。
我们将监测系统永久性地安装在大桥上，实现实时监测和预警，而国外多以一座桥梁为对象，进行一至两个月的临时监测，两者的概念存在明显区别。
除青马大桥外，还有汲水门大桥、汀九大桥、后来的昂船洲大桥、深圳湾公路大桥（西部通道大桥），直至港珠澳大桥，我均有幸参与了这些大桥结构监测系统的建设。彼时我也意识到，未来还会有更多新桥的建设，因此我非常希望能够回国，继续参与这些大桥结构健康监测的相关研究工作。
中国高铁技术世界领先
《21世纪》：作为我国轨道交通发展的见证者，你如何看待我国在轨道交通领域，特别是高铁、地铁、磁悬浮列车等方面的技术实力及其国际竞争力？
倪一清：过去十年间，我国在轨道交通领域取得了巨大的技术进步。目前，我国轨道交通技术已处于世界先进水平。比如高铁，我国的运营里程居世界首位。尽管出于安全考虑，部分线路将列车时速控制在300至350公里每小时，但近年来如京沪高铁等线路，部分列车时速已提升至400至450公里每小时，车速已达到世界领先水平。
但在管理和运营方面，部分领域仍有提升空间。以往我们更侧重于技术层面，而国际上则更加注重乘客舒适度、高铁车站人流规划等软科学方面，研究起步更早，经验更为丰富。
在磁悬浮方面，我国已具备时速600公里的磁悬浮列车，但目前尚需建设一条能实际运营的高速磁悬浮试验线。只有建成此类试验线，我国高速磁悬浮技术才能真正实现客运运营。
《21世纪》：从你的研究领域出发，实现上述目标还存在哪些关键技术难题亟待攻克？
倪一清：就车速而言，我认为已不存在重大技术障碍。但在提升舒适度等方面，如噪声控制，仍是亟需解决的挑战。如何进一步降低噪声对乘客及沿线居民的影响，是当前面临的重大课题。
有观点认为，由于磁悬浮列车消除了轮轨摩擦，噪声问题将大为缓解。然而，空气动力噪声依然存在。以时速600公里为例，这相当于飞机起飞时的速度。众所周知，飞机起飞时的噪声非常大。因此，如何在如此高的速度下有效降低空气动力噪声，是磁悬浮技术面临的重要挑战之一。
我所在的国家工程技术研究中心的主要研究领域之一，就是利用先进技术降低噪声。例如，采用智能材料，如石墨烯、碳纳米管，通过3D打印技术制造具有优异吸声性能的非天然材料，即声学超材料，以实现噪声的有效控制。此类技术不仅适用于高铁和磁悬浮列车，也可推广用于高速公路的噪声治理。
AI赋能轨道交通安全
《21世纪》：你主导的高铁安全监测系统已实现从“轨道”到“轮子”的监测延伸，并计划拓展至管道磁悬浮。可否分享一下团队在轨道交通安全检测方面的研究成果？这些技术是如何在超高速交通系统中保障安全和提升稳定性？
倪一清：我们研发了一系列特制传感器。由于现有的光纤传感器，其采样频率一般仅能检测5000赫兹以内的信号，而在声发射或超声波检测中，检测频率远高于此。
我们发现，超声波检测在裂缝检测方面极为有效。超声波沿结构表面传播时，遇到裂缝会产生反射和折射，信号特征明显不同。
因此，我们开发了专用的超声波光纤传感器。其优点在于：首先，可在多点布设传感器；其次，每个测点无需单独供电。由于高铁沿线（除站台及道岔等位置外）普遍无电源，若需为检测设备单独供电，将极为不便且不切实际。
《21世纪》：人工智能和各行各业深度融入是现在的一大趋势。你的研究团队在应用人工智能方面有哪些最新实践？
倪一清：我所在的国家工程技术研究中心重点研究方向之一是磁悬浮控制系统，包括控制算法的研发。目前，磁悬浮控制系统在常规环境下运行稳定，但在遭遇台风等极端气候时，悬浮控制的鲁棒性（稳健性）仍面临挑战。为提升控制算法在不确定干扰下的稳定性，我们引入了人工智能算法。例如，采用加强学习、迁移学习、图神经网络等方法，提升系统对不定性干扰的适应性和稳健性，从而确保在极端天气下也能实现良好控制。
另一个实例是应对异物侵入，如滑坡导致的石块、泥沙落入轨道，可能导致脱轨事故。对此，我们开发了基于人工智能的异物侵入监测系统。该系统结合数码相机和激光雷达，通过图像识别技术，可在动态环境下实现高铁隧道前方1500米范围内的实时监测，能够准确识别异物、人或其他车辆进入，并及时预警列车驾驶员，实现列车及时减速或停车，从而保障运行安全。该系统完全依赖人工智能算法，能够实现快速识别并即时响应，是传统算法无法实现的。
《21世纪》：近年来，我国轨道交通公司加快了出海步伐，特别是在“一带一路”共建国家市场方面落地建设项目。这其中，香港可以扮演哪些重要角色，帮助我国高铁、地铁等轨道交通开拓国际市场？
倪一清：香港在这一过程中可以扮演独一无二的角色。例如，在香港设立铁路领域的认证中心。香港已与全球一百多个国家和地区签署了互认协议，即在香港完成的认证，在这些国家和地区均可直接获得认可，无需再次认证。
目前我国高铁技术“出海”时，通常需要与当地签署协议，确保系统按中国标准制造和使用。但部分国家要求技术产品必须通过本地相关规范和认证。在这种情况下，香港可发挥独特优势。出海项目在香港完成技术认证后，凭借互认协议，该认证即可被相关国家直接认可，无需在当地重新检验认证。
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