根据项目实际需要结合隧道长度等现场具体情况，隧道定位系统可作全线覆盖定位和危险施工区域定位（即掌子面定位）两种。
全线覆盖主要针对一些特长隧道，施工条件难度大，项目管理要求高的一些隧道工程，采用全线信号覆盖人员定位，每隔600米安装一台定位基站，可做到隧道内的无线定位信号全覆盖，定位精度大可达30CM。
危险施工区域定位又称掌子面区域定位，即在防水板台车上安装1台定位基站即可，基站将采集到进入该区域内的信号，通过无线网桥传输到后台管理系统中。
经过软件处理，得出各具体信息（如：姓名，距离洞口多远，具体时间）， 同时可把它动态显示（实时）在监控中心的电脑上或隧道外的 LED大屏幕上，并作好备份。管理人员可随时了解隧道中人员的状态。管理者也可以根据电脑上的分布示意图查看某一区域，计算机即会把这一区域的人员情况统计并显示出来。管理者能实时的观察到隧道内工作人员的即时区域位臵，实现隧道内人员定位。另外一旦隧道内发生事故，可根据电脑中的人员定位分布信息马上查出事故地点的人员情况，以便帮助营救人员以准确快速 的方式营救出被困人员。一旦隧道内发生突发情况，隧道内人员可通过所携带的定位仪（识别卡）发出警报。 隧道内人员只要按定位仪上的报警按钮即可发出报警。在监控室的动态显示界面会立即弹出红色报警信号。
隧道我国人工智能领域的隧道定位系统投入严重不足。从企业研发创新看， 中国人工智能企业的创新研发支出仍远远落后于美国、欧洲和日本。据统 计，美国人工智能领域企业投入的科技研发费用占据了科技支出的 61%，我国人工智能领域企业研发支出虽然快速增加，增速达到34%，但 实际占据的科技支出份额明显小于美国。从人工智能知识产权保有量 看，我国各类实体拥有的工智能专利总量超过3万件，世界，但中 国相关企业拥有的人工智能相关专利多为门槛较低的实用新型专利，发明专利仅占专利申请总量的23%。
其次是施工信息管理系统当前的问题
隧道定位系统其次是采用”的AI技术，“”的AI技术与“中低端”的产业之间存在脱节现象。相 对于庞大的经济体量，目前我国人工智能推广应用有限，仍有不小提升空 间。人工智能技术与企业业务需求存在鸿沟，尤其是传统企业的整体智能化程度偏低。以制造业为例，业务信息化水平不足造成的场景数据获取困难，研发投入大和交付周期长，成为一部分企业利用AI进行转型升级的制约因素。
同时，根据世界知识产权组织的数据，我国企业拥有的95％的人工智 能设计专利和61％的人工智能实用新型专利将会在5年后失效，相比之下， 美国85.6％的人工智能专利技术在5年后仍在支付维护费用。2021年，我 国需要在人工智能基础研究与创新，打造核心关键技术长板、加强知识产权保护方面加大投入力度。我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。我国人工智能发展在数据规模和算法集成应用上都走在世界前列，但 在人工智能基础算力方面，能提供国产化算力支持的企业还不多。
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