（1）地铁隧道自动化巡检装备与技术。提出了以动-静态视觉检测为核心的隧道全幅结构检测技术、隧道弱GNSS环境下精准定位技术、地下环境检测数据低延时通信框架，攻克了制约自动化装备在地下运行的瓶颈；建立了隧道综合健康指标，提出了以全生命周期运维效能为指向的检测装备参数优化设计算法；研发了“工-电-轨”一体化隧道巡检装备、无人隧道巡检机器人（可在车站控制室实时远程控制）、无人飞行巡检技术与装备，融合机器视觉、激光点云、热成像等技术，研发了面向结构变形、衬砌病害、底板异常、接触轨损伤、钢轨损伤、壁后空洞等病害的模块化检测设备。

（2）智慧运维作业技术与平台。开发了隧道智慧运维云平台（执行云）、隧道病害检测算法云平台（算法云）、检测设备边缘计算软件（山大“明隧”）3大支撑平台，提供了技术与装备的运行底座；提出了基于隧道检测数据的结构性能力学推演方法，实现了隧道病害的自动化检测与服役性能分析。最终形成了保障隧道长期安全服役的“巡检-识别-评估-决策”科学体系，服务国家重大工程维养。

（3）工程企业内部AI大模型。提出了基于AI大模型的企业数据分析算法，实现了工务作业现场图片、视频、工单等多模态数据的快速分析解答。提出了基于AI的车载检测设备波动数据的分析算法，排查工务、车辆隐患。同时，充分挖掘运营单位的大量“只采集、不分析”的结构、乘务、客运监测数据，对地铁全域数据开展排查与再利用，实现节能环保目标。