关于SIELab
智能基础设施工程创新研究团队（SIELab，Smart Infrastructure Engineering Laboratory）是依托黑龙江科技大学建筑工程学院开展科研创新与人才培养的交叉学科团队。团队以桥梁与隧道工程、道路与铁道工程、结构工程、交通工程和计算力学为专业基础，融合机械工程、电子信息、人工智能、机器人、物联网及数字孪生等技术，面向交通与能源基础设施建设和运维过程中的安全、耐久、效率与韧性问题，开展基础理论、关键技术、智能装备和工程应用研究。
SIELab是团队的科研协作平台，不是独立法人或知识产权权利主体。团队承担的科研项目、对外合作、知识产权管理和成果转化，由成员所在单位及具备相应主体资格的合作机构按照有关制度和协议实施。
我们是谁
SIELab源自黑龙江科技大学“建筑和交通基础设施智慧运维技术与先进装备创新研发团队”的培育建设。团队由来自土木工程、机械工程、交通工程、电子信息和人工智能等领域的教师、研究生与本科生组成，通过跨学科协作研究基础设施智能化问题。
我们首先是以人才培养为首要职责的高校科研团队。团队将科研训练贯穿学生培养全过程，引导学生在真实问题中掌握理论分析、试验研究、数值计算、算法开发、装备调试和学术表达等能力。我们也是面向工程问题的交叉学科创新团队。团队重视结构工程专业基础与智能技术之间的结合，既研究结构作用、响应、损伤和性能演化规律，也研究多源感知、状态识别、无人系统和智慧运维方法。我们同时致力于打通理论研究、技术研发、现场验证和成果转化之间的链条。依托学校科研与成果转化机制，并与具备相应条件的高校、科研院所和企业开展合作，推动有应用价值的研究成果进入工程验证和技术孵化阶段。
行业需求
交通与能源基础设施是保障经济社会运行、公共安全和绿色低碳发展的重要基础。我国已经形成规模庞大、类型多样的基础设施网络，发展重点正由增量建设为主，逐步转向建设、更新、运维和韧性提升并重的全生命周期发展阶段。
截至2025年末，全国公路总里程达到557.89万公里，公路桥梁114.41万座、总长10872.93万延米，公路隧道30502处、总长3576.59万延米。与此同时，铁路、城市轨道交通以及风电、矿山、水利等基础设施仍在持续建设和长期服役，基础设施安全运维所面对的结构类型、环境条件和运行工况日益复杂。大跨重载、长期循环荷载、材料劣化、寒区冻融、极端温度、强风降雨及突发灾害等因素相互叠加，使基础设施呈现病害隐蔽、性能演化复杂、风险传播链条长和维护决策困难等特点。传统以周期性人工检查和事后维修为主的方式，在检测效率、数据连续性、状态认知和风险预测等方面面临新的挑战。
面向交通强国、质量强国、数字中国和新型能源体系建设，需要推动基础设施运维由经验判断向数据与机理共同驱动转变，由单次检测向检测监测协同转变，由发现病害向状态认知、性能评定、风险预测和运维反馈转变。为此，SIELab尝试将结构工程理论与智能感知、人工智能、无人系统和数字孪生技术相结合，构建“感知—决策—执行”相互贯通的研究体系。
我们的愿景、使命与目标
愿景 · Vision
济不通，利天下
取意于《周易·系辞下》“舟楫之利，以济不通，致远以利天下”，表达团队以工程科学和技术创新改善基础设施、服务公共安全与社会发展的价值追求。
使命 · Mission
融合工程科学与智能技术，研究基础设施状态感知、性能认知与智慧运维方法，服务公共安全与可持续发展。
目标 · Target
- 聚焦交通与能源基础设施安全运维中的关键科学与技术问题；
- 建设具有持续创新能力和稳定研究方向的交叉学科团队；
- 培养兼具工程基础、科研能力、创新意识和协作精神的青年人才；
- 形成具有自主知识产权的理论方法、关键技术、软件平台与智能装备；
- 推动科研成果在真实工程环境中得到验证、完善和应用。
我们做什么
SIELab面向交通与能源基础设施安全、高效和韧性运维需求，聚焦桥梁、隧道、道路、边坡和城市轨道交通等交通基础设施，并逐步将相关理论、方法和装备拓展至风电塔筒、矿井巷道、油气管线及水利水电设施等能源基础设施场景。
团队按照“感知—决策—执行”三个相互协同的方向组织科研工作。
智能检测与多源感知
研究如何利用无人机、车载检测单元、移动机器人和物联网监测系统，融合机器视觉、激光点云、振动、位移、应变、温度等多源信息，准确获取结构作用、响应、几何形态与病害特征。
该方向重点解决复杂环境下结构信息“如何获取、是否可信、能否复核”的问题，为结构状态认知与性能评定提供数据基础。
状态认知与性能评定
以结构力学、结构动力学、有限元分析和损伤反演为理论基础，研究荷载与边界条件识别、结构参数反演、模态参数识别、有限元模型修正、不确定性分析、承载能力评定、可靠性分析及性能退化预测方法。
该方向重点回答结构“当前处于什么状态、为什么形成这种状态、是否满足安全使用要求、未来可能如何演化”等问题，是团队长期持续研究的理论核心。
智慧运维与韧性提升
研究如何将检测监测数据和结构评定结果转化为巡检、复检、养护、风险处置与应急响应任务，开展无人机和移动机器人任务规划、设施状态辅助决策、灾害快速评估及基础设施韧性提升研究。
该方向重点解决“在掌握结构状态之后，如何形成合理的运维行动，并通过执行与复检反馈实现闭环”的问题。
共性支撑平台
团队同步研究物理—数据融合的数字孪生方法，贯通现场数据、结构模型、算法结果与工程任务，实现检测监测数据管理、结构状态表达、风险推演、运维记录及效果反馈。
数字孪生平台不是独立于三个方向之外的展示系统，而是支撑数据、模型、知识和任务协同运行的共性技术载体。
人才培养
人才培养是SIELab的首要任务。团队坚持问题导向、能力本位、交叉协同和持续积累，将真实工程需求转化为科研选题和训练任务，引导学生经历从发现问题到形成成果的完整过程。
团队根据学生的专业基础、研究兴趣和发展目标制定培养计划，逐步开展以下训练：
- 工程问题分析与科学问题凝练；
- 专业文献检索、阅读与研究综述；
- 结构分析、有限元建模与数值计算；
- 试验方案设计、传感器布设与现场测试；
- 图像、点云、振动及其他工程数据处理；
- 算法开发、软件实现与装备系统集成；
- 试验验证、现场验证与不确定性分析；
- 学术论文、专利、软件及技术报告撰写；
- 科研项目、创新竞赛与学术交流。
团队不以短期成果数量作为学生培养的唯一目标，更重视学生能否围绕一个具体问题持续投入，逐步形成独立思考、规范研究、协同创新和解决复杂工程问题的能力。
发展历程
2023年4月
团队启动跨学院研究生联合培养和智能巡检无人机平台研发，开展土木工程与机械工程交叉协作，探索无人系统在工程检测场景中的应用。
2024年10月
由董连成教授牵头的“建筑和交通基础设施智慧运维技术与先进装备创新研发团队建设项目”获批立项，团队进入体系化建设阶段。
2025年7月
哈尔滨铭桥科技有限公司注册成立，作为团队开展工程化研发、产业合作与科技成果转化的合作载体之一。团队同步依托黑龙江科技大学科技成果转化和大学科技园机制，探索科研成果工程化验证与产业化应用路径。
2026年
团队进一步凝练交通与能源基础设施智能运维研究主线，形成“感知—决策—执行”相互协同的研究框架。团队研制的施工现场智能巡检无人机相关成果完成科技成果评价，工程应用与技术转化工作持续推进。
合作与成果转化
SIELab坚持开放协作、优势互补、权责清晰和成果共享，欢迎不同学科、不同单位围绕共同科研问题和工程需求开展合作。
在遵守相关单位资产、安全和科研管理制度的前提下，团队统筹协调可开放的仪器设备、计算资源和试验条件。合作各方在项目启动前，通过项目任务书、合作协议或其他书面文件，明确研究任务、经费与数据管理、成果署名、知识产权、成果转化和保密要求。
SIELab是科研协作与团队建设平台，不替代学校、合作单位及其他具备主体资格的机构承担合同责任或作为知识产权权利主体。科研成果的权属、使用、许可和转化，按照国家法律法规、项目管理要求、成员所属单位制度及合作协议确定。
依托黑龙江科技大学形成的科技成果，按照学校有关制度履行成果披露、权属确认、审批和转化程序，并可依托学校科技成果转化平台、大学科技园及合作企业开展概念验证、技术孵化、许可转让和产业化应用。
合作网络
团队成员与哈尔滨工业大学、深圳大学等高校的相关科研团队保持长期学术联系，围绕桥梁与隧道工程、具身智能、智能检测监测、无人系统及科技成果转化等方向，开展联合研究、学术交流、人才培养和工程验证。
团队同时与基础设施建设、设计、施工、检测监测、养护管理及智能装备研发单位开展产学研合作，推动工程需求、科研问题、技术研发和现场验证相互衔接。
对于具有明确研究问题、可靠数据来源、现场试验条件和持续研究价值的合作，团队将优先组织力量开展联合攻关。
联系我们
如果您希望了解SIELab的研究工作、申请加入团队，或就科研项目、工程技术、装备研发和成果转化开展合作，欢迎通过团队官方邮箱或网站联系入口与我们取得联系。