人工智能，也称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序实现的类人智能技术。在我国隧道工程界，目前主要还是依靠经验和少量的数值分析进行隧道施工，这极易造成施工中的不确定性，要么会造成工程浪费，要么会造成工程缺乏安全性。人工智能在隧道施工中的应用主要体现在处理大量监测数据和分析数据反映的环境信息，从而及时调整施工方案，规避施工风险。因此将人工智能引入隧道工程并促进其在国内的发展具有重要意义。

目前同济大学团队已研发出一套智能化盾构施工系统，运用深度学习算法和人工智能实现如下功能。

1.数据采集

在盾构施工过程中，要采集、传输、存储信息，有价值的数据主要包含影响沉降控制的PLC（可编程逻辑控制器）掘进参数、同步注浆量数据、出土量数据及地表沉降的监测数据等，为后续大数据预测模型和智能预警方法构建提供数据支持。盾构机PLC掘进参数的传输架构分为现场层、数据处理与传输层及客户端层三个层次。

2.数据处理预测

基于深度学习建立盾构掘进参数预测模型，以盾构开挖面的稳定性为输出的研究对象，土层参数与瞬时PLC参数为模型的输入参数，建立基于深度循环神经网络的盾构掘进参数预测模型。根据采集到的数据适时调整盾构参数，实现智能化安全盾构。(www.daowen.com)

3.实时交互平台

采用即时通信工具实现施工信息的实时交互和工程参与人员之间的协同管理，可以保障隧道施工中的安全。以隧道沉降监测实时交互平台为例，当盾构机穿越既有建（构）筑物时，沉降控制成为施工安全的重要指标。为了实现微扰动施工控制，及时的监测信息反馈、合适的掘进参数调整成为重中之重。决定反馈控制水平的是全体工程参与人员之间的实时信息交流。平台提供的盾构施工过程中的沉降控制方案主要包括三个步骤，即建立初步掘进计划、监测周边响应、及时预警并出具专家建议。

4.手机客户端开发

为了使智能盾构的研究成果更好地为工程实践服务，开发了智能盾构APP。智能盾构APP的设计是为所有工程参与人员提供一种简便、易用和快捷的方法来实时获取盾构掘进过程中的重要信息。通过智能盾构APP，工程参与人员能够实时了解盾构机在平面图中的位置、盾构当前掘进的土层、当前时刻的PLC掘进参数和邻近建（构）筑物的变形发展趋势。该系统可以对平纵断面数据、土层信息、PLC参数和变形自动化监测数据进行实时采集和展示。