技术难度： 涉及大坝安全的数据多源多样化，有实时并且结构化的，也有静态非结构化的，如何采用大数据引擎及数据库技术，实现大坝安全多源信息的有效存储、重构、融合和共享协同是其中的技术难点。 以大坝安全大数据为基础，划分训练集、测试集，围绕共性问题，提出物理力学及智能算法相融合、不断训练迭代的满足实际应用需求的模型亦为技术难点之一。 AR/VR技术作为近年的新兴技术，其在水利水电工程健康诊断领域中的研究尚未空白，如何将AR/VR技术深度融合于水利水电工程业务领域，发挥其真正的技术价值，为技术难点之一。 先进性与创新性： 本课题将填补AR、AI技术在水电工程健康诊断领域中的研究空白，开发出具有自主知识产权与核心竞争力的且具有明显经济效益的水电工程安全智慧综合管理平台软件，相关成果达到国内外领先水平的成果，包括安全监测数据智能分析技术、大坝结构缺陷智能判别技术、基于增强现实（AR）的大坝智能管控技术研究、基于人工智能（AI）及大数据的水电工程安全智慧综合管理平台等专题成果报告和相应软件成果。 可推广性： 本项目研究内容创新程度高，实用性强，投入产出明显，能取得自主知识产权且具有明显经济效益的智慧平台，推动国际水电业务可持续健康发展，可推广性较强。 经济社会效益： 根据国际大坝委员会当前统计的数据，全球现有6.8万余座水库大坝，大多兴建于20世纪60～80年代，平均寿命达50年以上，限于当时的经济社会条件制约，普遍存在防洪标准低、工程质量差等缺陷，加上长期维修养护不足，病险水库数量逐年增加。按5年一轮检查，初步估计每轮国内外大坝安全评估市场分别为50亿元、200亿元，根据评估结果进行的技术改造、缺陷修复市场规模可达千亿美元，具有很大的市场前景。 推动行业技术进步： 大坝安全智慧管控平台，以AR、机器视觉、人工智能、云计算与大数据等新一代信息技术为基本手段，进行数字孪生场景的三维可视化远程监控与诊断呈现、有机融合及智能辅助决策等，应用面广，涉及工程的全生命周期及全产业链，打破传统大坝安全信息分散化、单一化、平面化、效率低下等现状。因此可有效推动水利水电行业相关技术的进步。