【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，南方科技大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院副院長(zhǎng)、電子與電氣工程系研究員邵理陽(yáng)團(tuán)隊(duì)在分布式光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域取得突破，成功開發(fā)出集成人工智能智能體(AI Agent)的“感-知-算”一體化智能感知系統(tǒng)。相關(guān)研究成果以“Distributed Acoustic Sensing system Integrable with AI Agents”為題，作為封面文章發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊 Opto-Electronics Plus 上。
 

　　在萬物互聯(lián)的智能時(shí)代，分布式聲波傳感(DAS)技術(shù)扮演著連接物理世界與數(shù)字空間的關(guān)鍵角色。基于相位敏感光時(shí)域反射(Φ-OTDR)原理，DAS 能夠利用既有的通信光纜，將其轉(zhuǎn)化為成千上萬個(gè)連續(xù)分布的“聽覺神經(jīng)”，實(shí)現(xiàn)對(duì)光纖沿線振動(dòng)信號(hào)的全時(shí)、全域捕捉。然而，傳統(tǒng)的 DAS 系統(tǒng)長(zhǎng)期受困于“聽得見卻聽不懂”的技術(shù)瓶頸：面對(duì)每天產(chǎn)生數(shù)以TB計(jì)、混雜著環(huán)境噪聲與多源干擾的海量數(shù)據(jù)，依賴人工判讀或簡(jiǎn)單閾值的傳統(tǒng)模式顯得捉襟見肘，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜事件的精準(zhǔn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。為了突破這一困境，引入具備自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力的 AI Agent 成為必然趨勢(shì)。這種“前端高保真感知+后端 AI Agent 智能決策”的深度融合架構(gòu)，構(gòu)建了從“感知”到“分析”再到“決策”的完整閉環(huán)，正推動(dòng)著 DAS 技術(shù)從被動(dòng)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)向具備主動(dòng)認(rèn)知能力的新一代智能感知系統(tǒng)跨越。
 

　　針對(duì)傳統(tǒng) DAS 系統(tǒng)的局限性，團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)集成前端 DAS 傳感單元與后端 AI Agent 決策中樞的協(xié)同架構(gòu)，系統(tǒng)性地構(gòu)建了“光纖傳感—智能決策—多場(chǎng)景響應(yīng)”的閉環(huán)系統(tǒng)。
 

　　在前端感知與信號(hào)處理這一核心環(huán)節(jié)，研究人員重點(diǎn)剖析了突破 DAS 性能極限的關(guān)鍵技術(shù)路徑。針對(duì)制約系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)的算力瓶頸，空間相移(SPS)技術(shù)被證明能大幅降低計(jì)算復(fù)雜度，突破了高頻實(shí)時(shí)解調(diào)的速率限制；而面對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與傳輸壓力，頻譜編碼(SEER)與1-bit量化等策略展示了如何在保留關(guān)鍵譜特征的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的極致壓縮。此外，為攻克長(zhǎng)距離監(jiān)測(cè)中普遍存在的信號(hào)衰落與噪聲干擾難關(guān)，研究人員系統(tǒng)論述了快速信號(hào)合成(FSS)、綜合衰落抑制(IFS)以及 SSA-VMD-MCS 等創(chuàng)新算法在消除相干衰落與頻率漂移方面的顯著優(yōu)勢(shì)，并進(jìn)一步指出適配DAS特性的BM3D圖像級(jí)去噪技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)極低信噪比下微弱信號(hào)高保真重構(gòu)、并將有效傳感距離拓展至80公里的關(guān)鍵手段。
 

　　在此高保真信號(hào)基礎(chǔ)之上，該研究詳細(xì)展開了 AI Agent 決策層在四大關(guān)鍵領(lǐng)域的智能化解決方案與落地實(shí)踐：在電力系統(tǒng)與油氣管網(wǎng)中，通過引入遷移學(xué)習(xí)與多模態(tài)融合機(jī)制，有效解決了樣本稀缺與跨場(chǎng)景識(shí)別難題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)局部放電、微小泄漏及入侵事件的精準(zhǔn)定位；在交通運(yùn)輸與地震監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，利用輕量化網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算協(xié)同，攻克了弱信號(hào)提取困難與實(shí)時(shí)響應(yīng)遲滯的痛點(diǎn)，顯著提升了車輛軌跡追蹤、鐵路異物入侵及微震事件預(yù)警的時(shí)效性。
 

　　該研究構(gòu)建的“感-知-算”一體化系統(tǒng)，為下一代具備自適應(yīng)能力的智能光纖傳感網(wǎng)絡(luò)提供了系統(tǒng)技術(shù)路徑，有望在電力系統(tǒng)防災(zāi)、軌道交通監(jiān)測(cè)、油氣管道安防及地震觀測(cè)等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，推動(dòng)智能感知技術(shù)邁向新高度。
 

　　邵理陽(yáng)為論文第一作者，南科大電子與電氣工程系2024級(jí)博士研究生孫嘉遙為論文共同第一作者，邵理陽(yáng)為論文通訊作者。南方科技大學(xué)為論文第一單位。該研究獲得了廣東省自然資源廳、深圳市科技創(chuàng)新委員會(huì)國(guó)際合作創(chuàng)新等項(xiàng)目的資助。