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　　以曾家岩大桥为例，该桥横跨嘉陵江，上层为双向6车道市政道路，下层为轨道交通10号线，是重庆南北向重要通道。

　　“桥口路面埋设了交通荷载信息数采分析仪。”数字化城市管理中心工作人员一边介绍，一边点击“曾家岩大桥”，屏幕上立即显示该桥当天累计车次达到17090辆，过桥车辆速度、车型等信息也一目了然。

　　大桥上每隔几十步就立着一根白色杆子，顶部还有个圆帽——这是嵌入桥体的高精度传感器，可实时采集应力、应变、位移等数据。

　　“当桥梁某一部位的应力超过阈值，这些传感器会迅速把信号传输给监控中心，检修人员便会立即采取措施。”工作人员说，在曾家岩大桥及两端隧道、边坡，总共配备了538个这样的大大小小传感器，可监测重量、风向、水位、流速等数据。

　　据了解，渝中区在全市率先实现了全域桥梁、隧道的感知覆盖。其中，在桥梁支座、伸缩缝、主梁等常见病害部位，选择布设具有结构和变形监测功能的点位式传感器；在长度较长、火灾风险较高的隧道，安装烟感和温感报警装置……

　　市城市管理局道桥管理处副处长吕瑶介绍，目前，中心城区中小桥隧感知覆盖率达到90%，其他区县也在推进前端感知工作。根据不同设施特点和实际需求，有的侧重于布设结构传感器，有的主要依靠视频监控感知运行环境。

　　将专家经验转化为算法规则，指导一线巡查员

　　在桥隧日常运维中，日常巡查是发现隐患的第一道关口。但许多巡查员并非桥隧工程专业出身，在面对诸如“梁体裂缝”“支座变形”等专业病害时，怎么判断风险呢？

　　“比如巡查人员在某个梁桥的支座部位发现一条裂缝，系统能不能告诉他到底有没有安全隐患？”吕瑶说，应用正在建设AI模型，巡查员拍照上传并标注部位，系统会自动调取该桥的基础构型与结构部位重要性评级。

　　如果算法识别出这是“斜向裂缝”，结合该部位属于“重点结构部位”，系统会立即提示可能存在结构安全隐患，并自动将信息提级推送至专业检测单位，要求进一步检查评估。

　　“系统不是替他们做专业判断，而是自动生成下一步的工作建议。”吕瑶说，目前沙坪坝区已初步构建城市治理风险清单管理模型，大渡口区也在AI辅助桥隧病害分析上进一步深化探索。这本质上是利用大数据的常年积累，将专家的经验转化为算法规则，去指导一线非专业人员“哪些现象属于高风险必须马上处置”。

　　应用与“141”基层智治平台相互配合

　　“合川区城市运行治理中心呼叫区消防救援局，嘉陵江南屏大桥上游500米处，一艘失控货船正快速向下游漂移，预计8分钟后撞击大桥3号桥墩，请立即出动救援！”前不久，伴随着应用弹出的红色预警弹窗，一场应急演练在合川区拉开帷幕。

　　从镇街开始，事件层层上报；3分钟内，相关部门组成的消防救援力量完成集结；2艘救援艇驶向目标水域，成功拦截失控货船。与此同时，应用还通过“141”基层智治平台向大桥所在的基层网格员发送协助指令：立即疏散桥下空间人员并配合现场警戒。

　　几乎同步，该区城市管理局桥隧管护人员携带检测设备抵达桥面，利用无人机近距离勘查桥墩外观。经初步判断，桥墩未出现位移、裂缝等结构性损伤，桥梁处于安全状态。10分钟后，交警部门解除桥面临时交通管制，大桥恢复通行。

　　据介绍，船舶撞击跨江大桥、特长隧道严重火灾等均属于重大低频事件，虽然发生概率较低，但破坏性极大。根据正在修订的《重庆市城市桥梁事故应急预案》，“政务·桥隧智慧管理”应用有一个整体的应急框架，各区县再根据实际情况指导桥梁维护管理单位“一桥一策”配备应急预案，并通过应急演练来检测预案的效果。

　　“政务·桥隧智慧管理”应用还与“141”基层智治平台相互配合——镇街信息通过“141”基层智治平台推送，平台判断出这是桥隧管理范畴的事件并推送给应用，再匹配到具体的管护责任单位，指令直达一线责任人。

　　“依托数字重庆底座建设应用，既保证了行业监管的专业深度，又确保了跨部门协同的广度。当出现突发事件时，不同体系之间能够衔接。”吕瑶说，这压缩了传统电话层层通知、反复确认的沟通时间，从应用实际运行效果来看，一些常规问题2小时内可以办结。