让深埋地下的通信光缆变身“智能神经”，既能“听见”沿线细微振动，更能精准“读懂”风险隐患——南方科技大学团队的最新研究，让这一设想成为现实。该团队成功研发出集成AI智能体的“感-知-算”一体化智能感知系统，破解了传统分布式光纤传感技术“听得见却听不懂”的行业痛点。

这一突破背后，是分布式声波传感（DAS）技术的升级迭代需求。在万物互联时代，DAS技术凭借相位敏感光时域反射（Φ-OTDR）原理，可借助现有通信光缆实现全时全域振动信号捕捉，广泛应用于电力、油气、交通等领域的安全监测。但长期以来，传统DAS系统面临海量数据处理的困境：每天产生的TB级数据中混杂着环境噪声，仅靠人工或简单算法难以精准识别复杂事件，更无法提前预判风险，严重限制了技术的实际应用价值。

“核心解决方案，是让传感系统拥有‘智能大脑’。”团队创新性地构建了“前端DAS传感单元+后端AI智能体决策中枢”的协同架构，形成从信号感知、数据处理到智能决策的完整闭环。为让前端“感知更灵敏”，团队攻克了多项关键技术：空间相移（SPS）技术大幅提升高频解调速率，解决实时响应难题；频谱编码（SEER）、1-bit量化等方法实现数据极致压缩，缓解存储传输压力；而快速信号合成（FSS）、BM3D图像级去噪等技术，则有效消除长距离监测中的信号衰减与噪声干扰，将有效传感距离延伸至80公里，即便在极低信噪比环境下也能还原微弱信号。

前端的高保真感知，为后端AI智能体的“精准判断”奠定了基础。团队针对四大关键领域打造了定制化智能解决方案：在电力系统与油气管网，通过迁移学习、多模态融合技术破解样本不足难题，可精准定位局部放电、微小泄漏等隐患；在交通运输与地震监测领域，结合轻量化网络与边缘计算，大幅提升车辆轨迹追踪、微震预警的时效性，解决了弱信号提取难、响应滞后的行业痛点。

据悉，该研究得到广东省自然资源厅、深圳市科技创新委员会国际合作创新项目等资助。业内专家表示，这一“感-知-算”一体化系统为下一代智能光纤传感网络提供了清晰技术路径，未来有望在电力防灾、轨道交通监测、油气管道安防、地震观测等领域广泛应用，推动智能感知技术迈入主动认知新时代。