当前我国经济社会发展进入新阶段，安全风险防控的重要性日益凸显。
传统依靠人力密集型、经验判断式的安全管理方式，面临效率低下、漏洞易出现等瓶颈。
福建省在推进"十四五"数字福建升级版工程中，积极探索用数智技术破解这一难题，构建起更加精准高效的安全防护体系。
高速公路隧道安全监测是这一转变的典型缩影。
福建高速公路现有1600多座隧道，总长度超过2200公里，隧道衬砌裂缝、渗水等病害在长期运营中难以避免。
过去，隧道检测主要依靠人工。
检测人员需要借助登高车携带数十斤重的设备现场作业，检测一公里隧道往往需要两三个小时。
这种方式存在工作效率低、漏检率高、通行干扰大、安全风险高等明显不足。
随着自动检测车的投用，隧道巡检进入机械化阶段。
检测车顶搭载16台工业面阵相机、LED灯及惯性导航系统，可以80公里时速在隧道内采集图像数据，相当于一台"听诊器"。
但采集数据后的识别工作仍需人工完成，这成为新的瓶颈。
以3公里隧道为例，完成一次全面人工巡检需要数人连续工作数日。
福建高速每年需要人工识别的照片达1.6亿张，工作量庞大且容易出现漏检。
突破口出现在人工智能技术的应用。
福建省高速技术咨询有限公司研发的"隧道表观病害智能检测识别智能体"，通过先进的视觉识别模型和自学习机制，实现了质的飞跃。
该系统能够对采集的图像进行自适应调整、曝光修正和角度校正，利用图像拼接算法形成隧道壁全景图，清晰展示细微病害。
更关键的是，这套系统具备自主学习和持续进化能力。
相比传统方法需要工程师手工标注2万张以上图片，该智能体仅需人工完成初始500张图像的标注，后续图像可由系统自动标注，并在极少人工干预下实现自主迭代优化。
实际应用效果显著。
以福建高速寨头隧道为例，过去检测10公里隧道需要两天人工工作量，现在仅需1小时就能完成，效率提升10倍以上。
对裂缝、渗水等关键病害的识别准确率超过90%，标准化识别清单能够准确列出病害位置、类型等信息。
该系统已在福建高速多个隧道投入使用，成为守护通行安全的"数字哨兵"。
类似的数智化应用正在扩展到更多安全领域。
在建筑结构安全监测方面，数字CT检测平台能够对老旧建筑进行全面体检，通过传感器监测结构变化。
在尾矿库安全防护中，先进的监测系统能够精确捕捉坝体毫米级位移变化，及时预警风险。
这些应用共同反映了一个趋势：从被动应急向主动预防转变，从经验判断向数据驱动转变，从人工密集向智能高效转变。
这一转变的深层意义在于，数智技术正在系统性提升各领域安全风险的预防、监测与应急处置能力。
通过实时监测、智能预警、快速响应，能够有效减少安全事故发生，保护人民生命财产安全。
同时，这也为产业升级提供了新的发展方向，催生出新的技术服务和产业机会。
当数字技术深度融入基础设施的"毛细血管"，安全管理的本质正在被重新定义。
福建的实践表明，技术创新不仅是效率工具，更是重塑安全标准的战略支点。
在高质量发展背景下，如何将这种"数字哨兵"模式转化为可复制的制度性创新，或将成为下一阶段新型基础设施建设的关键命题。