2025年比利时布鲁塞尔国际绿色科技及环境展览会：人工智能与物联网如何改变大桥的维护

比利时布鲁塞尔国际绿色科技及环境展览会GREENTECH FORUM - BRUSSELS是科技与可持续发展领域的盛会，汇聚欧洲可持续IT领域的专家，包括负责任的人工智能（AI）专家，展示前沿的环保型IT解决方案，涵盖节能系统到IT回收技术等各个方面。

当技术应用于重大社会挑战频发的领域时，它能帮助解决那些原本无法处理的问题。在物联网和人工智能的支持下，对跨链桥等大型基础设施进行预测性维护，可以防止从轻微交通中断到灾难性坍塌等重大问题发生。Theodoor Van Der Klaauw 分享了他为泽兰跨链桥开发预测性维护解决方案的研究，该研究结合了信息技术与人工智能，旨在造福人类与环境。

信息技术与人工智能的融合标志着向智能化资产管理模式的范式转变，在提高安全性的同时，减少停机时间和维护成本。“数字化创新能够实现可持续的基础设施管理，通过社会、经济和环境效益提升生活质量，”Theodoor Van Der Klaauw 解释道，并强调了这些技术如何正在改变基础设施的运营方式。本文探讨了预测性维护的全面影响，阐述了物联网和人工智能的进步是如何得到实际应用与进一步发展的。通过以泽兰跨链桥为案例研究，Theodoor Van Der Klaauw 的研究见解突显了技术在规模化维护公共资产中的关键作用。

研究历程：把学术见解与实际应用相结合

西奥多·范德克劳的研究历程始于鹿特丹的学术阶段，随后在牛津大学可持续城市发展研究生课程中得到深化。他回忆道：“我的研究把可持续发展原则与城市技术相结合，与全球基础设施实践保持一致，尤其是在新冠疫情造成的干扰期间。”在选择研究课题时，范德克劳起初联系了荷兰基础设施部。他回忆道：“在一次国家基础设施活动中，我遇到了（前任）部长，他建议我与荷兰基础设施部下属的运营机构Rijkswaterstaat的一位同事进行交流。”这些对话迅速凸显了通过数据驱动的资产管理实现可持续发展的潜力，并选择了“ISI”框架来研究经济、社会和环境影响。

“经过多次讨论，”范德克劳解释道，“我们意识到把可持续性融入资产管理至关重要。”这种方法使他能够把理论概念与实际应用相结合。为了获得切实的见解，他寻求一个能够有效应用其顾问背景的案例研究，以确保研究既具有相关性又具备可操作性。这种务实的视角促使 Theodoor Van Der Klaauw 在荷兰选择了一个特别先进的案例：泽兰跨链桥。“我们决定专注于一个名为 CAMINO 的创新实验室，该实验室已经在尝试先进的资产管理技术，”他指出。泽兰跨链桥提供了一个具体的机会，以便在现实世界的基础设施管理中深入探索可持续发展实践。

维护挑战：运营可用性与数据集成

Van Der Klaauw 的研究中出现了两个重大挑战。“首先，桥梁的持续可用性至关重要。任何中断都会影响从通勤到物流的一切，因此需要预测性策略来维持服务可靠性，”他表示。其次，数据集成带来了相当大的挑战。范德克劳指出：“尽管传感器技术可以监测跨链桥的振动，但缺乏标准化和校准的数据，阻碍了准确的预测分析。没有数据标准化，预测性维护仍然充满挑战。”

范德克劳强调，数据的不一致性显著影响了他的研究方法。“由于缺乏数据一致性，我的研究结果是基于专家知识而非基础设施数据得出的，”他解释道。这一局限性迫使他转变研究方法，转而重度依赖定性分析而非资产数据所衍生的见解。定量结果则通过专家调查收集。为了应对这一挑战，范德克劳广泛接触了各行业的利益相关者。“我采访了公共基础设施专家、服务提供商以及私营部门专家，”他指出，并强调了视角的多样性。

在解决方案方面，范德克劳专注于完整的数据系统：“有效整合多元数据源至关重要。这需要组织变革和技术创新，以确保一致、可靠的预测性维护结果。为了充分发挥预测性维护的潜力，”他总结道，“关键在于统一资产数据，使其适用于大规模分析并发挥有效作用。”

实际解决方案：利用人工智能和物联网实现主动维护

一旦信息实现标准化，泽兰跨链桥团队就能收集传感器数据并从中学习。“这就是人工智能发挥作用的地方。人工智能会学习正常状态是什么样的，”Theodoor Van Der Klaauw 详细解释道。“然后你可以利用人工智能来识别、构建这些模式，了解健康的运行状态是什么样的，进而识别出其中的差异，从而让你清晰地看到预期性能与实际性能之间的偏差。”

AI驱动的系统持续监测结构数据，能够快速识别性能偏差。“早期异常检测允许采取预防性干预措施，减少意外故障和停机时间，”Van Der Klaauw解释道，这证明了预测性维护的有效性。此外，AI已被证明在资产生命周期管理的优化方面具有极高的价值。根据Van Der Klaauw的说法，“AI可以帮助根据风险、资源可用性、预算可用性和碳影响等参数，对资产检查、维护和更换活动进行优先级排序，从而提高效率并节约资源，进而改善长期资产管理。”

人类与环境因素：平衡的视角

范德克劳强烈主张以人为本的技术解决方案。他强调：“预测性维护解决了基础设施老化和技能短缺等当代挑战，为传统资源密集型方法提供了更安全、更高效的替代方案。”环境可持续性也发挥着关键作用。范德克劳认为：“预测性维护延长了基础设施的使用寿命，与建造新设施相比，减少了对环境的影响。建造新跨链桥涉及大量排放，并消耗稀缺且昂贵的材料。”

他认为，把包括数字技术和人工智能在内的全球环境成本纳入基础设施决策至关重要：“预测性维护不仅能节省资金，还能减少生态足迹，使其成为明智的环境选择，并为可持续发展目标（SDGs）8、9、11和13做出重大贡献。”从整体视角来看，我们能够清晰地看到数字技术如何降低整个基础设施生命周期内的总碳排放量，同时也能考虑到这些技术自身所产生的排放。除了环境和运营方面的考量，范德克劳还提醒人们关注基础设施故障所带来的声誉风险。

“我在研究中发现的一个关键点是，我认为基础设施故障给这些组织带来的社会损害和声誉损失，可能比训练模型和部署IT解决方案所产生的负面环境影响更为重要，”他强调道。在这种背景下，预测性维护的战略价值远超效率提升：它在维护公众信任和机构公信力方面发挥着至关重要的作用。由人工智能和物联网驱动的预测性维护，标志着基础设施管理领域的一次变革性进步。Theodoor Van Der Klaauw 的泽兰跨链桥案例研究生动地展示了技术在提升资产可靠性、安全性和可持续性方面的能力。他总结道：“一种整体性的方法能够确保持久的社会、经济和环境效益，使基础设施管理与全球可持续发展目标保持一致。”

Theodoor Van der Klaauw是IBM的管理顾问。在于2025年6月17日至18日举办的GREENTECH FORUM - BRUSSELS绿色科技论坛上，担任演讲嘉宾，并主持以下会议：数字孪生——组织为生态转型做出更好决策的一种方式？

下届展会时间：2027年06月

展会地点：比利时 布鲁塞尔

展会行业：能源

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