AI 驱动 DAS 技术新突破

人工智能赋能分布式声波传感，让感知更智慧、更精准

在数字化与智能化加速融合的时代，人工智能（AI）不仅改变了数据分析的方式，也在重塑物理世界的感知手段。分布式声波传感（DAS, Distributed Acoustic Sensing） 技术，通过将普通光纤转化为超长距离、全覆盖的感知网络，能够实时捕捉环境中的振动与声波信号。 当 AI 与 DAS 融合，DAS 不再只是“采集数据”的工具，而成为“理解世界”的智慧系统，为交通、能源、安全、环境等领域带来全新的解决方案。

1、AI 如何驱动 DAS 技术升级

（1）智能信号处理
传统 DAS 系统依赖物理算法进行信号解析，面对复杂环境时容易受到噪声干扰。AI 通过深度学习可自动识别噪声特征，进行自适应滤波，大幅提升信号质量。

（2）多事件精准识别
AI 模型可以学习海量历史数据，区分施工振动、交通信号、人员入侵、自然事件等多种模式，实现多任务并行识别。

（3）预测与主动预警
基于时间序列分析，AI 能提前预测风险趋势，如轨道疲劳、管道泄漏、地质异常等，实现由“被动监测”向“主动防护”转变。

2、应用场景

智慧交通与轨道监测
在铁路和高速公路中，AI 驱动的 DAS 能够实时检测轨道异常、车辆行驶状态，预测设备故障并优化交通调度。

能源与管道防护
AI 帮助 DAS 精准判断管道沿线的异常事件，并快速定位，减少误报率，提升能源运输安全性。

地震与环境监测
DAS 可形成大规模分布式地震监测网络，AI 在秒级时间内分析地震波，精准定位震源并预估震级。

智慧城市与公共安全
结合城市光纤网络，DAS+AI 可监测枪声、爆炸声、人群异常集结等事件，为城市提供全天候安全守护。

3、技术融合路径

边缘智能：在 DAS 前端设备中嵌入 AI 模型，实现本地实时分析，降低数据传输压力。

云端训练与优化：利用云计算进行大规模模型训练，提升算法精度和适应性。

多模态数据融合：将 DAS 数据与视频、雷达、气象信息结合，增强 AI 的综合判断能力。