中国工程院院士、国家最高科学技术奖获得者钱七虎为盾构隧道智能建造系统性提出超前地质预报、掌子面识别、智能决策、智能支护、智能管理五大技术方向。据公开报道，这一框架已在全国140余台盾构设备、超9亿条施工数据的实践中验证，并催生了参数规模超2000亿的盾构垂域大模型“深远大模型”。[1][25]
2026年8月，随着盐宜铁路长江隧道“奋楫号”盾构机刀盘启动，国内首条采用承插式管片的高铁盾构隧道进入掘进阶段[20]。钱七虎提出的智能盾构理论正从技术框架加速走向工程常态，引发业界对“智能建造如何重塑地下空间开发”的广泛讨论。
钱七虎提出的智能盾构五大方向具体指什么？
五大方向构成“感知—决策—执行”的完整智能闭环，核心是对盾构施工全要素进行数字化重构。钱七虎院士将盾构隧道智能建造拆解为五个可落地、可迭代的技术模块：
超前地质预报：让盾构机“看清”前方
通过搭载超前地质预报系统和地层界面识别装备，盾构机能够提前探明断层破碎带、软硬不均地层等不良地质条件[3]。这一方向解决的是传统盾构施工“摸着石头过河”的盲区问题——在刀盘接触掌子面之前，就对前方地质风险做出预判，从而降低卡机、喷涌等事故风险。
掌子面识别：实时感知开挖面状态
利用刀盘前方密集部署的传感器阵列，实时采集岩土信息，精准判断开挖面的稳定状态[25][37]。掌子面识别是连接地质预报与掘进参数调整的中间层，为后续智能决策提供实时数据输入。
智能决策：从“经验驱动”转向“数据智能”
依托大数据与AI算法，盾构机具备“独立思考、智能分析、自主判断”的能力[33]。最典型的案例是中国中铁“领航号”盾构机——总长约148米、总重约4000吨、刀盘直径15.4米，已实现全系统算法控制的无人化智能掘进常态应用，创造了15米级高铁隧道月掘进718米的世界纪录[33]。
智能支护：榫卯结构启发的拼装革命
创新承插式管片工艺，灵感源自中国传统“榫卯结构”，实现管片高精度自动化拼装。同步应用超大直径盾构同步双液注浆技术，确保隧道成型质量。盐宜铁路长江隧道正是该技术在国内高铁盾构隧道的首次全线路应用[20][24]。
智能管理：全过程智能化管控平台
构建覆盖“设计—施工—管养”全周期的智能化管控平台，具备远程驾驶、风险自动预警与隐患闭环销号能力。据公开数据，该平台已管控设备140余台，处理数据超9亿条[27]。海太长江隧道项目即采用此类平台，对“沧渊号”盾构机进行24小时动态调控，以应对超长距离、超大直径、超高水压、超深埋深的“四重极限挑战”。[27]
| 技术方向 | 核心指标/技术 | 应用场景 | 影响对象 | 限制条件 | 信息来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| 超前地质预报 | 地层界面识别、断层破碎带探测 | 复杂地层盾构施工 | 盾构操作手、施工安全 | 探测精度受地下水位影响 | 交通运输部微博[1] |
| 掌子面识别 | 多传感器融合、实时岩土信息采集 | 开挖面状态判断 | 掘进参数调整、安全管控 | 恶劣工况下传感器可靠性 | 交通运输部微博[25] |
| 智能决策 | AI算法、全系统算法控制、无人化掘进 | “领航号”15.4米大直径高铁隧道 | 施工效率、能耗控制 | 算法泛化能力需持续验证 | 网友微博视频[33] |
| 智能支护 | 承插式管片、同步双液注浆、毫米级拼装 | 盐宜铁路长江隧道（国内首条） | 管片拼装质量、隧道防水性能 | 预制构件精度要求极高 | 无锡发布微博[20]、IT之家[24] |
| 智能管理 | 管控设备140余台、处理数据超9亿条 | 海太长江隧道24小时动态监控 | 项目管理者、风险预警 | 数据标准化程度不一 | 江苏交通微博[27] |
2000亿参数的“深远大模型”如何让盾构机从“经验驱动”转向“数据智能”？
国内首个获国家级权威认证的盾构垂域大模型“深远大模型”已成功应用，参数规模超2000亿，融合20多年施工海量数据及超80万份学术论文。[1]这是钱七虎智能盾构五大方向在AI层面的集大成者。
该模型最大的突破在于首创了全球盾构施工通识知识图谱。与通用大模型不同，盾构垂域大模型需要同时理解地质学、机械工程、土木工程、流体力学等多学科知识，并将这些知识与盾构机的实时传感数据关联。例如，当盾构机在软硬不均地层中掘进时，模型需要综合地质勘探数据、刀盘扭矩、土舱压力、推进速度等多维参数，在毫秒级时间内给出最优掘进策略。
“深远大模型”的价值不仅在于单台设备的智能化，更在于数据飞轮效应——每台接入模型的盾构机都在贡献新的施工数据，使模型持续进化。这正好呼应了钱七虎强调的“技术国产化是一个探索过程”的理念：大模型不是实验室里的完美产物，而是在“敢用”的工程实践中越用越聪明[49]。
从产业链角度看，垂域大模型的落地标志着AI+基建从“单点工具”走向“系统智能”。此前，盾构施工的智能化更多体现为单一环节的自动化（如自动导向、自动拼装），而“深远大模型”将感知、决策、控制、管理串成完整链路，实现了钱七虎所描述的“智能闭环”。这一路径对矿山、水利、地下综合管廊等相似场景具有直接迁移价值。
从“望海号”到“奋楫号”，“五官一脑”智能化系统如何落地超级工程？
“五官一脑”已成为国产超大直径盾构机的标准智能化配置，包含超前地质预报、地层界面识别、气体环境监测、刀具磨损检测、同步注浆检测及辅助决策支撑六大系统。[1][5]
2026年上半年，多台搭载“五官一脑”的国产盾构机陆续投入或完成重点工程：
- “望海号”：开挖直径15.88米，整机长约165米，最大推力达24630吨，是目前深圳市政工程领域最大直径泥水平衡盾构机，将承担深圳望海路快速化改造工程3.64公里掘进任务[5]。工程需穿越高强度微风化花岗岩地层、上软下硬地层及破碎带，同时面临长距离小曲线半径转弯、侧穿密集建构筑物等挑战。
- “红船号”：开挖直径14.82米，用于通苏嘉甬高铁苏州东隧道，成功攻克世界级临江盾构干法接收施工难题，实现国内超大直径泥水盾构首次超近距离临江干法接收[3][5]。
- “奋楫号”：整机长145米、重3800吨，用于盐泰锡常宜铁路长江隧道——国内首条采用承插式管片的高铁盾构隧道，需独头掘进6710米，最大埋深71米，长距离穿越软土、高水压地层[20][24]。
- “沧渊号”：海太长江隧道左线盾构机，已累计掘进突破3000米、完成第1500环，采用全过程智能化监控平台实现24小时动态调控[27]。
这些工程案例呈现出一个共同特征：智能化系统不再是“锦上添花”的展示品，而是应对极限工况的必备手段。以“望海号”为例，高强度微风化花岗岩地层对刀具磨损极为严重，“五官一脑”中的刀具磨损检测系统能够实时监测刀具状态，指导操作人员精准决策何时换刀，避免盲目开仓带来的安全风险。
值得注意的是，“五官一脑”的落地并非简单的设备堆砌。据公开报道，上海地铁15号线南延伸工程采用了集自主驾驶、自主拼装、物料自运输三大核心于一体的数智盾构，其中i—SEE智能模块驱动的管片拼装机器人精度达毫米级[28]。这种从“单机智能”到“系统智能”的演进，正是钱七虎所强调的智能管理方向在场景端的深化。
钱七虎强调“先敢用，再好用”，国产盾构核心部件突破卡在哪一环？
钱七虎以8米级盾构机主轴承为例指出，国产产品疲劳强度、装配精度参数已超过国外，关键要选择合适工程“先敢用，再好用”。[49]这一表态直接点出了当前国产盾构产业链最微妙的环节——核心零部件“有货不敢用”的信任困境。
盾构机主轴承被誉为盾构机的“心脏”，长期被国外品牌垄断。过去，即便国产主轴承在台架试验中表现优异，施工方出于工期和安全考量，仍倾向于选用进口产品。这种“宁可多花钱，不愿担风险”的心态，导致国产核心部件缺乏实景验证机会，形成“越不用越不敢用”的恶性循环。
钱七虎的“敢用”论，实际上是在呼吁建立国产高端装备的“容错机制”。他的逻辑链条十分清晰：技术不可能在实验室里成熟，必须要在最险的隧道、最硬的岩层中经受考验，才能真正实现“好用”。这一观点与国产芯片、工业软件领域“替代验证”的困境高度相似——从“能用”到“敢用”之间的距离，往往不是技术鸿沟，而是信心鸿沟。
从产业政策层面看，盐宜铁路长江隧道本身就是“敢用”的典型案例。该隧道由钱七虎等院士团队“把脉”，在国内首次全线路采用承插式管片工艺——这种工艺对管片预制精度、拼装设备可靠性要求极高，一旦失败将直接影响隧道结构安全。选择这样的超级工程作为“试验场”，既体现了决策层的担当，也反映了国产技术已经具备了接受极限考验的底气。
数智盾构距离全面替代人工还有多远？当前最大瓶颈是什么？
数智盾构已实现特定工况下的常态化无人化掘进，但全面替代人工尚需突破多工况自适应、极端环境感知和人机协同三大瓶颈。钱七虎的五大方向中，前四项指向“替代人工”，第五项“智能管理”则隐含了人机协同的长期共存关系。
目前，数智盾构的成熟应用主要集中在标准化程度较高的区间段。以上海地铁15号线南延伸工程为例，数智盾构已实现自主驾驶、自主拼装、物料自运输三大核心功能，管片拼装精度达毫米级[28]。但在以下三类场景中，人工经验仍然不可替代：
- 极端地质突变：如遭遇未探明的溶洞、暗河，AI模型缺乏历史数据支撑，需人工介入判断。
- 设备故障处置：盾构机内部数百个传感器，任何单一传感器失效都可能导致决策偏差，故障自诊断和容错机制仍待完善。
- 多机协同管理：“深远大模型”虽已实现单机智能决策，但多台盾构机在同一城市地下空间协同作业的全局优化，属于更高维度的调度问题。
此外，数据孤岛问题不容忽视。当前140余台设备、9亿条数据虽然规模可观，但不同厂商的盾构机数据格式、接口标准尚未完全统一，制约了模型的跨机型泛化能力[27]。
从行业演进视角看，钱七虎提出的智能盾构五大方向，本质上是对全行业的一次“顶层设计”：感知层解决数据采集，决策层解决数据处理，执行层解决数据落地，管理层解决数据闭环。这套框架不仅适用于盾构施工，对于矿山掘进、地下综合管廊、深部空间开发等场景同样具有指导意义。
QA：关于智能盾构的常见问题
钱七虎提出的智能盾构五大方向是什么？
五大方向包括超前地质预报、掌子面识别、智能决策、智能支护和智能管理。据公开报道，该框架已在全国140余台盾构设备、超9亿条施工数据中实践验证[1][27]。
“深远大模型”规模有多大？
“深远大模型”参数规模超2000亿，融合20多年施工海量数据和超80万份学术论文，是国内首个获国家级权威认证的盾构垂域大模型[1]。
盐宜铁路长江隧道在智能建造方面有何特殊之处？
它是国内首条采用承插式管片的高铁盾构隧道，由钱七虎等院士“把脉”，集成智能掘进、智能拼装、高效成型一体化智能建造新技术，盾构段需独头掘进6710米，最大埋深71米[20][24]。
后续关注：智能盾构的下一个里程碑在哪里？
截至2026年8月，钱七虎提出的智能盾构五大方向已从理论框架走向大规模工程实践。后续值得关注的节点包括：
- “深远大模型”的持续迭代：是否将突破2000亿参数规模，实现跨机型、跨地域的通用智能掘进能力。
- 核心部件“敢用”进展：8米级国产主轴承何时正式应用于国家级重大隧道工程，并公布全生命周期运行数据。
- 数智盾构的规模化推广：上海地铁15号线南延伸工程的“双龙过江”经验，能否复制到更多复杂城市地铁项目[28]。
钱七虎院士“先敢用，再好用”的理念，不仅适用于盾构机，也是中国高端装备自主创新的共同方法论。当更多国产技术被“塞进最险的隧道”，中国基建的“智能建造”故事才真正开始。[49]
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