我有一个“智慧大脑”——隧道运营监管系统平台，提供隧道数据展示、隧道运行状态检测、智能运营、人机联动、事件管理、环境监控等功能，还会根据情况触发预警通知。
凌晨只有零星几辆车驶过，我慢悠悠地巡逻，“鼻子”感受着空气中的氧气浓度、甲烷浓度和有害气体(一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮)浓度，判断是否需要开启风机排风。
如果我的“眼睛”发现了火情，热成像技术探测到温度不对，气体监测技术发现二氧化碳浓度在某区域急速升高，同时发现颗粒物度数暴增、能见度降低等，那我将在平台发出火灾预警。
天刚亮不久，路面出现了一团不明物体。隧道中能见度较低，抛洒物容易给后方车辆带来安全隐患。
我赶紧采集图片，迅速判断遗撒物体种类，在平台中对遗撒物发起预警。这些预警将自动生成工单，派发给监控人员处理。
平常我也会检测路面裂缝、坑洞等结构病害。不仅地面的健康归我管，洞体的渗水、脱落等情况也难逃我的“法眼”。我还时刻关注隧道里其他既有设备的运行状况。
这些“老前辈”误报率高，且有一定的监测盲区，需要人工现场判定。但是自从有了我，隧道安全监测更方便了。
上午车流量渐渐变大，在这个繁忙的时间段，我实时监控着交通运行状况，看是否有车辆滞留、超速行驶、违章行驶、非机动车或人员闯入等异常行为。
制动性能热衰退会导致制动距离延长，增加交通事故发生几率。我利用激光测量、红外测温等技术，对车辆类型、轴数、速度和监测区域温度实时识别。制动器或货物温度超过预警阈值的车辆会触发我的车轴高温预警。
中午刚过不久，我突然看到有一辆危化品车驶过。不同于一般运输事故，危险化学品运输事故往往会衍生出燃烧、爆炸、泄漏等更严重的后果。
我赶紧对危化品车进行抓拍，在平台记录危化品车的过车记录，生成危化品车记录预控信息。
晚高峰来的时候，我携带的激光雷达和算法预测到前方可能出现追尾碰撞并触发了预警，接着迅速滑行到现场抵近观察，对报警进行二次确认，帮助应急处置人员做出正确的判断。
应急人员通过我和现场人员实时交流，了解现场情况后进行指导疏散。如果发生了重大事故，我们多个机器人可联动工作，在管理人员操控下完成救援。
我还有一个强大的“后援”——交通运输部科学研究院安全中心专家库，能结合大数据分析对道路事故提供实时预判支持。
夜幕降临的时候，突然下了一场大雨。我不断采集路面状态参数，结合湿滑状态推演算法动态监测，利用隧道路面湿滑预警算法实现实时预警。
半夜，温度迅速降了下来。我利用热成像采集温度判断是否有冰、雪、水层。我的湿滑度传感器能测量冰、雪、水层厚度并提示种类，视频监控能采集它们的形状、范围及分布。
这些采集到的隧道环境信息，包括温度、湿度、能见度、气象等，都会与专家系统进行实时交互。结合专家系统分析，我的“智慧大脑”将可视化运营安全预警，实时更新隧道安全等级变化。24小时后，我还在工作。每天隧道内发生的火灾、车轴高温、人员闯入、路面遗撒等预警记录都会形成预警事件。
事件管理总要有始有终。当自动派发的工单人工处理完毕后，需要对该事件流程闭环，形成事件反馈并进行最终归档。
