我有一個“智慧大腦”——隧道運營監管系統平臺，提供隧道數據展示、隧道運行狀態檢測、智能運營、人機聯動、事件管理、環境監控等功能，還會根據情況觸發預警通知。
凌晨只有零星幾輛車駛過，我慢悠悠地巡邏，“鼻子”感受著空氣中的氧氣濃度、甲烷濃度和有害氣體(一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮)濃度，判斷是否需要開啟風機排風。
如果我的“眼睛”發現了火情，熱成像技術探測到溫度不對，氣體監測技術發現二氧化碳濃度在某區域急速升高，同時發現顆粒物度數暴增、能見度降低等，那我將在平臺發出火災預警。
天剛亮不久，路面出現了一團不明物體。隧道中能見度較低，拋灑物容易給后方車輛帶來安全隱患。
我趕緊采集圖片，迅速判斷遺撒物體種類，在平臺中對遺撒物發起預警。這些預警將自動生成工單，派發給監控人員處理。
平常我也會檢測路面裂縫、坑洞等結構病害。不僅地面的健康歸我管，洞體的滲水、脫落等情況也難逃我的“法眼”。我還時刻關注隧道里其他既有設備的運行狀況。
這些“老前輩”誤報率高，且有一定的監測盲區，需要人工現場判定。但是自從有了我，隧道安全監測更方便了。
上午車流量漸漸變大，在這個繁忙的時間段，我實時監控著交通運行狀況，看是否有車輛滯留、超速行駛、違章行駛、非機動車或人員闖入等異常行為。
制動性能熱衰退會導致制動距離延長，增加交通事故發生幾率。我利用激光測量、紅外測溫等技術，對車輛類型、軸數、速度和監測區域溫度實時識別。制動器或貨物溫度超過預警閾值的車輛會觸發我的車軸高溫預警。
中午剛過不久，我突然看到有一輛危化品車駛過。不同于一般運輸事故，危險化學品運輸事故往往會衍生出燃燒、爆炸、泄漏等更嚴重的后果。
我趕緊對危化品車進行抓拍，在平臺記錄危化品車的過車記錄，生成危化品車記錄預控信息。
晚高峰來的時候，我攜帶的激光雷達和算法預測到前方可能出現追尾碰撞并觸發了預警，接著迅速滑行到現場抵近觀察，對報警進行二次確認，幫助應急處置人員做出正確的判斷。
應急人員通過我和現場人員實時交流，了解現場情況后進行指導疏散。如果發生了重大事故，我們多個機器人可聯動工作，在管理人員操控下完成救援。
我還有一個強大的“后援”——交通運輸部科學研究院安全中心專家庫，能結合大數據分析對道路事故提供實時預判支持。
夜幕降臨的時候，突然下了一場大雨。我不斷采集路面狀態參數，結合濕滑狀態推演算法動態監測，利用隧道路面濕滑預警算法實現實時預警。
半夜，溫度迅速降了下來。我利用熱成像采集溫度判斷是否有冰、雪、水層。我的濕滑度傳感器能測量冰、雪、水層厚度并提示種類，視頻監控能采集它們的形狀、范圍及分布。
這些采集到的隧道環境信息，包括溫度、濕度、能見度、氣象等，都會與專家系統進行實時交互。結合專家系統分析，我的“智慧大腦”將可視化運營安全預警，實時更新隧道安全等級變化。24小時后，我還在工作。每天隧道內發生的火災、車軸高溫、人員闖入、路面遺撒等預警記錄都會形成預警事件。
事件管理總要有始有終。當自動派發的工單人工處理完畢后，需要對該事件流程閉環，形成事件反饋并進行最終歸檔。
