撰稿人 |本文作者
论文题目 |Artificial intelligence-driven distributed acoustic sensing technology and engineering application
作者|邵理阳*，张靖明，陈星炜，许德宇，谷华鑫，穆琪，余飞宏，刘帅旗，施晓兵，孙嘉遥，黄子星，杨雄基，张海峰，马云宾，陆涵，刘传庆，余长源
完成单位 |南方科技大学，香港理工大学，深圳清华大学研究院，国家管网集团，深圳市燃气集团
研究背景
在中国远古神话中，谛听神兽伏卧地藏莲台之下，耳廓垂落如垂天之云，须臾间捕尽三界十方微尘震颤。而当今光纤网络埋藏地层结构之中，纵横交错若大地脉络，片刻中预言六合八荒灾情风险。
分布式光纤声波传感（DAS）基于光纤中的背向瑞利散射效应，能够将数十公里的超长埋地通信光缆转化为感知大地的“神经末梢”，对光缆沿线极其微弱的声学扰动进行捕捉与解析，宛若“谛听”神兽一般持续倾听周边环境的风吹草动。DAS具备长距离监测、高灵敏度与通道密集等优势，能够在多种复杂场景下快速覆盖上万个点式传感器的监测范围，为重大工程和多领域的安全运维提供坚实支撑。
随着人工智能（AI）技术取得重大突破，在信号处理和模式识别等关键环节，通过深度融合AI智能分析与DAS广域监测，研究人员有望在噪声干扰、复杂事件识别等难题上取得新突破，达成“感知-认知-决策”的完整闭环，助力DAS从单纯的“听见异常”迈向更具前瞻性的“预判风险”。AI驱动的DAS宛如现代版“谛听”，在国家重大工程的诸多领域大显身手，已成为推动工程安全与数字化升级的重要科技力量。
导读
本文从重大工程应用与多学科交叉的视角出发，系统论述了人工智能驱动的分布式声波传感（AI+DAS）技术在基础设施健康监测、油气管道安全预警、智能周界防护以及地震监测预警等关键领域的应用优势与发展潜力。首先，基于Φ-OTDR的原理分析阐明了分布式光纤传感技术在长距离、高分辨率、大动态范围监测中的独特优势；其次，从人工智能算法优化的维度，深入探讨了在数据采集、信号降噪、特征提取与智能识别等关键环节提升DAS系统智能化水平的技术路径。通过对典型应用案例的实证分析，展示了AI算法在实时数据处理与风险智能识别方面取得的显著成效，同时客观指出了当前面临的主要挑战，包括高质量训练数据匮乏、算法复杂度与实时性矛盾、多场景适应性不足等问题。最后，展望了技术发展趋势与跨学科融合的前景，为AI+DAS技术在不同行业领域的深入应用提供了具有参考价值的研究思路和实践方向。
主要研究内容
相位敏感光时域反射（Φ-OTDR）技术是分布式声波传感（DAS）系统的核心，该系统利用窄线宽激光在光纤中产生的背向散射信号，高精度、高灵敏度感知环境中的声学扰动信号，实现对光纤沿线环境的全时全域监测。DAS具有测量距离长、空间分辨率高，环境适应性好等多种显著优势，为重大工程及各领域的监测需求提供了有力保障。在这一技术基础上，人工智能与DAS系统的融合，更是为其性能提升带来了质的飞跃，主要体现在以下三个关键层面：
数据层面：光纤传感数据不仅获取难度大，且数据量极大。通过构建公共数据集并运用数据增强算法，能有效缓解数据不足以及标注缺失的问题，增强模型的通用性与鲁棒性，使其在不同场景下都能保持良好的性能表现。
预处理阶段：监测过程中，大量噪声（如高斯噪声、相位噪声）和信号衰落严重影响监测精度。借助先进的信号重构与降噪技术，不仅能提高信号信噪比，还为后续的特征提取和模式识别提供了更为纯净、可靠的输入数据，结合特征提取算法，深度挖掘关键信息，为后续模型构建筑牢基础。
模型构建与学习：传统的支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM），凭借成熟的理论和丰富的实践经验，在DAS系统中发挥着重要作用。而深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），凭借强大的特征学习能力，逐渐成为主流。此外，半监督、无监督和迁移学习等新兴范式，在数据标注不充分或应用场景多变的情况下，仍能维持较高的识别率，为DAS系统的智能化发展开辟了新路径。
目前，AI+DAS技术已在油气管道安全监控、交通基础设施健康监测、周界安防和地质环境监测等众多领域取得显著成效，为工程安全与智能化管理提供了重要技术支撑，助力各行业实现高效、精准、智能的监测与管理目标。
观点评述
在国家重大工程的安全管理体系里，人工智能驱动的分布式声波传感技术的重要性日益凸显。这项技术集全时全域监测能力与智能分析识别优势于一体，对各类异常情况迅速做出精准判断，已成为保障工程安全的创新性“利器”。不过，DAS技术前行的道路并非坦途。高精度数据获取、复杂多变的噪声干扰、算力有限的边缘设备，都限制着该技术在工程实践中应用效果。人工智能技术日新月异，DAS也顺势迎来性能提升的契机。AI持续优化下的DAS在信号处理、事件识别等能力不断增强。面向未来，科研人员将通过无监督与半监督学习技术，减少对高质量标注数据的依赖，提升数据处理效率。同时，积极探索轻量化模型，攻克边缘设备算法部署难题，拓宽DAS技术在资源受限环境中的应用边界。多学科的深度融合与大规模传感网络建设，也会催生更多创新成果，为工程安全与社会发展注入磅礴动力。
主要作者介绍
邵理阳，南方科技大学创新创业学院副院长/电子系教授（博导），美国国家人工智能科学院通讯院士，国家特聘青年专家，鹏城实验室/南方海洋实验室双聘研究员，天地海一体化智能网联研究中心主任，广东省集成光电智感实验室执行主任，科技部/基金委重大项目/国家奖评审专家，IEEE/OSA/SPIE资深会员，中国光学学会高级会员、光学测试专委会/纤维与集成光学专委会委员，中国光学学会光纤传感技术专委会委员，PhotoniX/OEA等期刊编委。
主要研究方向为智能分布式光纤传感技术及工程应用、天地海一体化智能网联关键技术及应用研究，涵盖油气管网、风电电网、轨道交通、桥梁隧道、周界安防、通信光缆（运营商）、航空航天等领域的智能监测，并在海洋风电、海洋油气勘探、海洋地球物理以及军事国防等领域展开应用部署。目前已在国际主要期刊及会议上发表学术论文共200多篇，其中SCI论文183篇（Nat.Comm.，Light Sci. Appl.，Opto-Electronic Advances，Laser Photon. Rev.，PhotoniX等10篇），引用次数达7835次，H因子为48。在IEEE ICCT，CLEO-PR，APOS等重要国际会议上做主旨报告2次，20余次特邀报告，并担任多个国际会议的TCP或组委会委员，（包括ACP 2018/21/22、OECC 2021、OGC 2020-24、APOS 2018-24、CLEO-PR 2018/20）参与组织20 余次国际会议。授权发明专利20余项。
近年来主持和承担了包括科技部国际合作专项、国家自然科学基金、四川省高层次引进人才基金、省科技厅重大项目、广东省科技厅国际合作项目、广东省自然资源部项目、深圳市政府科研启动项目以及企业横向课题等在内的20余项科研项目。所研制的传感系统已广泛应用于各工程领域（与深圳燃气、香港地铁、中国电信、南方电网以及在琼州海峡500kV输电缆等均有示范性项目），成果屡次被《人民日报》《新华社》《中国科技产业》《深圳商报》《中央广播电台大湾区之声》《物联网之声》《南创中心》等主流媒体报道。
曾获得澳大利亚政府“奋进学者奖”、“詹天佑铁道科技奖青年奖”、四川省“突出贡献专家”、入选深圳市海外高层次人才引进计划（B类）、“深圳市产业发展与创新人才奖”、中国产学研合作促进奖（个人）、中国光学工程学会技术发明奖二等奖等。此外，连续5年入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”榜单。
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