近年来，我院通过与中铁二院、深勘院等合作单位的产教研融合，长期在空间感知、勘察测绘等领域开展“计算机+”和“AI+”的关键技术攻关以及创新技术和产品的应用示范。近日，中国地理信息科技进步奖及广东省工程勘察设计协会科学技术奖评选结果公示，我院参与的多项研究成果荣获科技进步获。其中，朱星研究员参与承担的《复杂山区铁路沿线地质灾害协同监测预警关键技术及应用》获得了中国地理信息科技进步奖一等奖；姚光乐副教授和王洪辉教授参与承担的《城市地下空间安全隐患智能监测识别关键技术研究与应用》和《基于大规模时空孪生的林业资源监测关键技术及应用》均获得了获得了中国地理信息科技进步奖二等奖；姚光乐副教授和王洪辉教授参与承担的《基于深度神经网络和三维探地雷达的城市道路坍塌隐患智能识别技术研究》获得了及广东省工程勘察设计协会科学技术奖二等奖。

这些成果是对我院在“计算机+”和“AI+”领域关键技术攻关与创新应用能力的高度认可，彰显了我院在空间感知、勘察测绘及地质灾害预警、城市安全监测、林业资源管理等多个重要领域所取得的突破性进展和实际应用成效。这些成果及荣誉将进一步激发我院科研团队的积极性和创造力，推动相关技术的持续创新和深化应用。

下一步，我院将继续深化产教研融合，探索更多跨学科、跨领域的科研合作，共同构建开放协同的创新生态体系。同时，加大对前沿技术的研发投入，聚焦行业痛点难点，加速科技成果向现实生产力的转化，为经济社会发展提供更加坚实的技术支撑和保障。

《复杂山区铁路沿线地质灾害协同监测预警关键技术及应用》该成果建立了复杂山区铁路线多维度时空协同的地质灾害监测预警技术体系，研发了雷达与视频融合的AI异物侵限报警设备、北斗多模多频高精度接收机、超低功耗多用途振动倾角一体机等地面多源感知装备，研制了极端复杂环境下多模态抗损毁无线自组网系统，实现了复杂山区铁路沿线地质灾害多源信息协同监测。

《城市地下空间安全隐患智能监测识别关键技术研究与应用》该成果融合了深度学习、机器人、光纤等技术，重点突破了地下管网病害的智能检测和地下管廊异常的在线智能监测技术，实现了典型地下空间病害和异常监测的自动化，提高了监测的效率，以及智能化和数字化程度。同时，开发了相关系统，通过应用示范，取得了良好的经济和社会效益，助力了智慧城市的建设。

《基于大规模时空孪生的林业资源监测关键技术及应用》该成果融合了新型测绘技术、低空无人机路径规划、数字孪生、人工智能等技术，突破了大规模复杂林业场景的低空无人机多模态数据采集、三维建模、数据智能分析等技术，在松材线虫病害监测预警、数字孪生样地监测、林权登记、自然保护规划等林业监测应用领域得到了应用，推动了林业资源监测的数字化和智能化转型和升级。

《基于深度神经网络和三维探地雷达的城市道路坍塌隐患智能识别技术研究》融合了电磁波正演数值模拟、三维探地雷达、深度学习等技术，揭示了城市道路坍塌灾害的机理，构建了城市道路坍塌隐患智能识别的智能模型，研制了相关系统，并开在了试点应用，有效提高了城市道路坍塌隐患识别的效率。