5月9日上午，在四川省地震预警中心的大屏前，上千个光点闪烁，实时捕捉着大地震动的信号，一旦有地震波出现，这些光点所在的监测台站，将数据快速传输至预警中心；另外一边的会议室中，四川地震台台长苏金蓉正在和通信运营商沟通光调制解调器（又称“光猫”）植入微型地震传感器的推进情况。

　　随着预测技术不断进步，四川已实现分钟级地震速报向秒级地震预警、几天的烈度评估到分钟级地震烈度速报的跨越式发展。如何进一步持续提升预警时间，缩小“预警盲区”？在“光猫”中植入地震传感器，打造基于“泛在感知”的地震灾害风险智能化监测预警平台，正是四川在地震预测预警上的又一次新尝试。

　　“大数据和AI技术赋能地震预警预测，是未来的发展方向。”苏金蓉坦言，与大气科学等领域相比，地震科学仍面临着数据不足的挑战。

　　当前，全国有约20000个预警站点，但面对我国广阔的国土面积，这些站点难以形成密集的监测网络。因此扩大监测规模，对地震活动信息的广泛、密集、高精度采集是当前地震行业面临的共同难题。

　　视线聚焦四川，地震预警工程项目共建设了2000余个监测站点，单个监测站点造价约30万—50万元，台站密度达平均12公里一个，形成了覆盖全省的地震预警网络，但在复杂地形下仍存在20公里—30公里的预警盲区。

　　“地震波传播速度最快为每秒6公里，盲区意味着部分地区可能仅有数秒预警时间。”苏金蓉认为，破解这一难题的关键，在于让地震感知真正“泛在化”。她举例，过去老百姓用倒立的啤酒瓶预警地震，现在光猫成了科学量化的“数字酒瓶”，利用现有通信网络通路实现“零新增基建”。

　　华为2012实验室公共事业场景创新实验室主任万军桥介绍，为突破数据瓶颈，起初注意到国外利用手机传感器监测地震的尝试，但上传手机地震采集数据，存在个人隐私保护问题，以及可用时长短等问题，限制了该方法的推广。遂转而探索将传感器集成到光猫等设备中，借助其通信功能和固定位置优势，实现地震数据的稳定采集与传输。该构想方案提出后，先后跟学术界和行业组织进行广泛交流探讨。

　　“2024年8月19日，在自贡市代寺镇成功采集到了一次M1.9级地震信号，并通过运营商网络传输到四川省地震局数据中心。”万军桥说，虽然只是用外置设备配合华为光猫组合完成的，但也证明了光猫直接搭载MEMS传感模块观测地震系统架构的技术的可行性和可实施性。现场还采集了人类日常活动的噪声，并进行频谱特征分析，观察到其与天然地震信号的差异，“如果设备铺开，通过AI深度学习数百万条地震波形、工业爆破、日常活动干扰等数据特征，有望实现干扰信号自动过滤。”

　　在此基础上，“泛在感知”设备正成为地震科研的“数据富矿”。借助其所采集到的大量微观数据，研究人员可以与传统地震监测数据进行融合分析，不仅有助于与云计算、大数据、人工智能等新技术与传统业务相结合训练，还能为提高AI地震预测模型的准确性，为地震灾害风险评估提供更多依据。

　　现代城市高楼大厦、人口密集，建筑结构地震安全监测则显得尤为重要。经过大地震后，如何快速判断房屋是否安全？老百姓能否回到家里居住？怎样科学制定灾后处置方案？“泛在感知”技术交出了新答案。

　　据了解，部署在建筑物内的振动传感器网络，能实时捕捉加速度、频率等多维必赢中国官方网站度数据，通过数字孪生技术将实测信息与三维模型动态融合，实现抗震性能虚拟仿真与损伤状态的分钟级预估。

　　这种技术的突破性价值在分级处置体系中尤为显著。“同一场地震中，不同楼层、不同结构的房屋受损程度差异显著。”苏金蓉说，模型结合住建部门房屋结构数据库，系统能通过房屋震动差异评估建筑安全等级，可在震后快速生成“安全－警戒－危险”三级评估报告，为灾后安置提供科学依据。

　　技术的辐射效应正从单一灾害应对向更多种类的风险防控延伸。“不同灾害类型之间存在相互关联和耦合作用，‘泛在感知’设备采集的多维度数据为跨部门协作提供了可能。”万军桥举例，地震活动可能引发地质灾害，气象变化又会影响地震救援工作，通过整合各部门数据，城市能够实现对多种灾害的实时监测和综合分析，制定更具针对性的应急预案，提高应急救援效率，最大程度减少灾害损失。

　　基于“泛在感知”的地震灾害风险智能化监测预警平台，四川正进一步提升地震灾害风险防治和灾害应对能力。苏金蓉表示，四川省地震局将继续完善“泛在感知”技术，加强与高校、科研机构、科创企业合作，深化数据处理和AI算法研究，探索地震预测预报新方法，为全省乃至全国地震监测预警提供“四川方案”。

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