随着蜀道集团工程建设项目向地质复杂、风险高发的川西高原纵深推进，大型不良地质体处治、隧道机械化施工、大跨桥梁抗震等工程挑战日益增多。传统技术手段依赖人工查阅海量规范文档，效率低、易遗漏，难以及时响应现场需求。如何将分散的工程技术知识转化为智能决策的“利器”，成为提升工程安全与效率的关键。为此，蜀道集团工程技术中心引入AI热点技术——RAG（检索增强生成），成功搭建“工程技术规范库”，实现知识管理智能化变革，推动工程技术从“经验驱动”迈向“数据智能”时代。

破局之道：从“闭卷答题”到“开卷查资料”的AI进化

RAG（检索增强生成）是当前AI领域的热点技术，它突破传统AI依赖训练数据“闭卷答题”的局限，通过检索外部知识库“开卷查资料”并生成精准回答。工程技术中心基于ima平台，将RAG技术深度应用于工程领域，打造“工程技术规范库”。其核心优势包括：

实时知识更新：规范库动态整合蜀道集团自有技术规范体系、行业规范及历史案例（如《公路隧道机械钻爆法设计与施工指南》），确保信息即时可用，避免“知识滞后”。

精准检索生成：用户输入问题（如“不同类型的滑坡勘察要求和处治措施”），系统自动检索相关规范片段，生成结构化报告，并标注出处，提升决策可信度。

灵活定制能力：针对工程场景定制知识库权限，确保敏感数据安全，同时支持多模态查询（文本、图纸、影像），适配复杂工程需求。

这一创新将AI从“书呆子”升级为“开卷小天才”，技术赋能正深刻重塑工程领域，RAG让知识库成为工程一线的“智能参谋”。

实战应用：规范库“秒级响应”隧道TBM选型决策

“工程技术规范库”已在多个重难点项目中发挥关键作用，如在金西高速越喜隧道等重难点项目中实现对复杂工程问题的智能响应与精准决策。以下以越喜隧道TBM施工选型为例，展示规范库在重大决策中的智能支持能力：

问题背景：越喜隧道全长18.4公里，围岩以Ⅳ级和Ⅴ级为主，局部存在断层破碎带、轻微岩爆及涌水风险。TBM选型需综合评估地质适应性、工期要求、造价及运营维护等多重因素，传统人工比对效率低且易遗漏关键规范条款。

智能响应：项目技术分析研究团队通过规范库输入“隧道TBM选型依据”，系统秒级检索并智能关联以下多源知识：《全断面岩石掘进机法水工隧洞工程技术规范》（SL/T 839—2025）和《公路隧道全断面岩石掘进机法设计指南》中关于不同围岩条件下TBM适应性评价条款，项目地勘报告中的岩体强度、完整性系数等关键参数。系统生成结构化选型分析建议：针对软岩占比高、局部存在破碎带的地质特点，敞开式TBM风险较高的特点，应优先采用护盾式TBM。

成效显著：基于规范库的智能选型支持，项目团队快速聚焦于护盾式TBM的技术经济比选，将传统需数周的选型论证周期缩短至数天，并确保了决策依据与现行规范及项目地质条件的深度融合，显著提升了重大项目决策工作的效率与科学性。

前沿探索：构建可进化的“知识大脑”，引领决策新模式

蜀道工程技术中心以RAG技术为核心，推动AI与工程深度融合，在多方面持续探索：

技术融合创新：通过社交化知识管理能力，实现“设计－施工－运维”全链条数据互通。支持共享协作，专家团队可实时更新知识，避免“信息孤岛”。

动态学习机制：采用“Modular RAG”架构，构建可扩展、可迭代的检索增强生成系统。该机制依托多级检索策略，结合实时反馈循环，实现对结构化和非结构化工程文档的精准语义理解。系统能够根据用户查询上下文动态选择最优检索模块，并通过对历史交互的持续学习，优化知识提取精度与响应可靠性。

未来方向拓展：探索多模态RAG（融合图像、CAD图纸），并计划与“针对性微调”结合（Hybrid Approach），探索工程企业AI最佳应用方向，引领基建数字化转型。

未来，工程技术中心将持续深化RAG技术应用，扎实推动信息化与数字化建设，助力蜀道集团打造覆盖“建、管、养、运”全生命周期的智慧交通智能平台，让AI成为蜀道穿山越岭的“智能伙伴”，践行技术宣言“以创新之智，护蜀道之安；以科技之光，铸工程之魂”。

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