甲虫网络联合跃昉科技正式发布结构健康大模型

近日，甲虫网络正式发布全球首个「一物一模型」结构健康大模型，并在全国多个结构安全监测项目中顺利部署上线。作为该平台的重要算力支撑，跃昉科技自研RISC-V边缘AI芯片NB2，为现场数据处理、模型本地推理与风险辅助决策提供了高效、可靠的边缘智能算力底座。

从德天大瀑布到高海拔冰湖，跃昉科技NB2芯片正在真实工程场景中支撑AI与结构安全监测深度融合，助力监测系统在复杂现场和极端环境中实现更高效的数据分析、风险研判与智能响应，推动结构安全监测从“发现异常”进一步走向“理解风险、预见风险、辅助决策”。

这不仅是跃昉科技NB2芯片在结构安全监测领域的重要落地，也体现了RISC-V边缘AI芯片在推动AI进入物理世界、赋能行业智能化升级中的应用价值。

以下内容转载自甲虫网络，一起了解 AI 如何为基础设施安全治理带来新的技术路径。

甲虫网络×跃昉科技

全球首创「一物一模型」

启动

德天大瀑布实景 + LF-NB2 + 数字孪生结构体融合视觉

前言

当人工智能开始从数字世界走向物理世界，结构安全监测行业正在迎来一次重要变革。

长期以来，桥梁、边坡、水利、矿山、景区及城市生命线工程等基础设施，依赖监测系统持续获取运行数据。行业已经解决了“数据采集”的问题，却始终面临“风险认知”的挑战。系统能够发现异常，却难以理解异常;能够记录变化，却难以预测未来。

随着基础设施规模持续扩大，以及安全治理要求不断提升，传统依赖人工经验和阈值报警的管理方式，已难以满足精细化、智能化管理需求。

基于多年工程实践与技术积累，甲虫网络联合跃昉科技，正式发布全球首个「一物一模型」结构健康大模型，以人工智能、边缘计算和结构健康监测深度融合为基础，推动行业从“数字化监测”迈向“智能化治理”。

结构安全监测发展路径图

从发现风险，到理解风险;

从理解风险，到预见风险。

结构安全监测，正式迈入AI认知时代。

01从数据监测迈向风险认知

过去二十年，我国基础设施建设实现跨越式发展。桥梁、隧道、水库、矿山、边坡以及各类重大工程设施数量快速增长，安全运行的重要性不断提升。

伴随着物联网和数字化技术发展，大量监测设备被部署到工程现场，实现全天候、连续化的数据采集。

然而，对于管理者而言，真正关注的并不是数据本身，而是数据背后所代表的风险。

风险从哪里来?

风险发展到什么程度?

未来是否可能进一步扩大?

这些问题，正是当前监测行业面临的核心挑战。

传统监测系统更多停留在数据展示和阈值告警阶段。面对复杂环境、多因素耦合以及长期演化过程，往往需要依赖专家经验进行分析判断。随着监测规模不断扩大，这种方式面临效率与准确性的双重挑战。

因此，行业需要的不仅是监测系统，更需要具备自主学习、风险认知和辅助决策能力的新一代智能体系。

02构建从感知到认知的完整闭环

本次发布的结构健康大模型，由甲虫网络与跃昉科技联合打造。

甲虫网络长期深耕结构安全监测领域，围绕位移、裂缝、倾斜、振动、气象及AI视觉等场景，构建覆盖工程全生命周期的多源感知体系。

跃昉科技基于自研RISC-V边缘AI芯片NB2，构建面向现场智能应用的本地计算与AI推理能力，通过自主可控的算力平台，实现数据本地处理、模型本地推理与风险辅助决策。

双方优势互补，共同打造感知层、边缘计算层、模型层、认知层和决策层五位一体技术体系。

通过感知能力与算力能力的深度融合，实现从物理世界感知到智能风险决策的完整闭环。

这一合作不仅是产品层面的融合，更是技术体系、产业资源和行业经验的深度协同。

联合技术架构图

03一物一模型技术体系

当前，大多数人工智能模型采用统一算法服务不同监测对象。

然而现实世界中，没有两座完全相同的桥梁，也没有两处完全一致的边坡。不同结构拥有不同环境条件、运行规律和风险机理。

统一模型难以精准适配复杂多样的工程场景，基于多年工程实践和海量监测数据积累，双方创新提出“一物一模型”技术体系。

即：

一个监测对象，对应一个专属模型。

系统持续采集实时运行数据、历史数据以及环境数据，构建结构专属数字画像，并通过边缘智能持续学习和动态优化。

最终形成：

一桥一模型;

一坡一模型;

一库一模型;

一矿一模型。

让每一个监测对象都拥有属于自己的数字生命体。

与传统通用模型相比，一物一模型更加关注个体差异，更能够反映真实运行状态，从而提升风险识别与趋势预测能力。

04德天大瀑布项目

技术价值最终需要工程实践验证。

作为亚洲第一跨国瀑布，德天大瀑布景区兼具复杂边坡环境、大客流活动以及多变气象条件，是典型的高复杂度监测场景。

项目建设过程中，双方联合部署结构健康监测体系，实现边坡位移实时监测、裂缝趋势分析、振动异常识别、气象环境联动感知以及AI客流智能分析。

依托边缘智能技术，监测数据可在现场完成实时分析与风险研判，大幅提升响应效率。

项目成功验证了一物一模型技术路线在复杂文旅场景中的应用价值，也为景区安全管理提供了新的数字化治理路径。

05高海拔冰湖项目

如果说德天项目验证的是复杂场景适应能力，那么高海拔冰湖项目验证的则是极端环境可靠性。

面对高寒低压、无人值守、网络受限以及极端昼夜温差等挑战，系统依然保持长期稳定运行。

依托边缘计算能力，即使在离线环境下，仍能够持续开展风险分析与预警工作。

项目验证了边缘智能架构在无人区和极限环境中的工程应用能力，让智能监测突破人类活动边界，覆盖更多地质敏感区域。

06构建行业级智能治理体系

此次发布的并不仅仅是一项技术成果，更是一套面向未来的结构安全智能治理体系。

通过持续演进，推动结构安全管理从单体智能迈向区域智能、行业智能和全域智能。

07让基础设施拥有数字生命

未来十年，人工智能将深刻改变基础设施管理方式。

当每一座桥梁拥有数字画像;

当每一处边坡拥有风险模型;

当每一个工程设施拥有自主学习能力;

安全管理将从经验驱动走向智能驱动。

从发现风险，到理解风险;

从理解风险，到预见风险;

从预见风险，到辅助决策。

这不仅是一次技术创新，更是结构安全治理模式的重要升级。

未来，甲虫网络与跃昉科技将持续推动人工智能、边缘计算与工程监测深度融合，为结构安全监测和基础设施安全运行提供更加智能、高效、可靠的技术支撑。

1感知连物理，模型定安全

全球首个「一物一模型」结构健康大模型正式发布。这是一次技术创新的突破，更是一次行业发展范式的升级。

甲虫网络 × 跃昉科技

以感知连接物理世界，

以算力驱动边缘智能，

以模型赋能科学决策。

让每一处工程设施拥有数字生命，

让每一次安全管理拥有智能支撑，

共同开启结构安全监测AI新时代。

甲虫网络(JCBLE)是一家专注于结构安全监测与智能物联网应用的科技企业，长期围绕低功耗物联网、高精度定位传感、数据平台与人工智能技术，提供面向地质灾害、交通、水利、建筑、市政、景区等领域的结构安全监测产品与行业解决方案。