计算机技术和人工智能技术的迅猛发展对各个领域产生了深远的影响。计算机技术的发展使数据处理能力得到了极大的提升，而人工智能技术的发展则为数据分析提供了新的方法和工具。在岩土工程领域，近年来，计算机技术与人工智能技术的发展，为我们提供了强有力的武器，为突破传统岩土力学的研究方案提供了必要的理论基础与技术路径，顺应“中国智造2025”发展战略，全面提升岩土工程项目数字化、智能化水平。人工智能技术的发展主要体现在算法和模型的进步上。机器学习、深度学习等技术的出现，使得计算机能够从海量数据中学习和提取有价值的信息。在岩土工程领域中，人工智能技术已经被广泛地应用在岩土力学模型建立、监测数据分析预警、危险位置识别、工程设计优化等各个方面。
针对边坡工程，包括自然形成的山地边坡与人工开挖的工程边坡，由于其具有自然环境的不确定性与工程条件的复杂性，工程人员通常需要在危险环境中进行作业，同时其感知数据通常具有多样性、复杂性和动态性的特点，这给工程的安全带来了极大的挑战。因此，如何高效地对边坡信息进行感知分析，最终得到科学的决策结果是边坡工程大数据分析的关键技术。通过各种感知和监测设备，对边坡工程中的各类数据进行实时采集和感知，可以高效获取原位感知信息，为决策提供数据基础。同时，利用AI技术对感知数据进行系统性处理的智慧决策，可以有效解决边坡感知数据冗余、异构、难分析等各类问题，可以有效地对各类数据进行协同分析，高效获取具有工程参考价值的分析结果。
基于上述内容体系，本书相关研究致力于建立可以协同多源异构岩土数据智慧感知与智慧决策的综合分析体系。本书以具体的边坡工程为切入点，结合数据感知+智慧决策

第1章 绪论
第2章 数据感知体系
第3章 智慧决策原理
第4章 边界特征智慧识别
第5章 现状危险智慧评估
第6章 发展趋势智慧预测
第7章 工程智慧平台设计
第8章 工程案例
参考文献