传统隧道照明系统由于技术限制和设计理念的局限性，在安全性、能耗、运维效率等方面存在诸多弊端，这些问题不仅增加运营成本，还可能埋下安全隐患。具体可归纳为以下几个方面：
一、照明模式僵化，安全隐患突出
传统系统无法根据实时场景动态调整，易导致驾驶员视觉不适或判断失误，具体表现为：
- “黑洞 / 白洞效应” 显著：
- 白天车辆驶入隧道时，外界强光与洞内暗光形成巨大反差，驾驶员视线瞬间 “变暗”，产生 “黑洞效应”（无法看清洞内情况）；
- 夜间车辆驶出隧道时，外界黑暗与洞内强光反差，导致 “白洞效应”（无法适应外界黑暗），两种情况均可能引发短暂视觉失灵，增加碰撞风险。
- 亮度与行车需求不匹配：
- 采用固定亮度（如全段保持 50% 亮度），无法根据车速调整可视距离（如高速行驶时需更远照明范围，低速时可缩短），可能导致驾驶员无法及时发现前方障碍物。
- 异常场景响应滞后：
- 遇交通事故、车辆故障或恶劣天气（如隧道内起雾）时，照明系统无法主动提升亮度或发出警示，易加剧事故后果。
二、能耗过高，运营成本沉重
传统隧道照明为保证 “基础可见性”，普遍采用 “24 小时高亮度” 或 “分时段固定亮度” 模式，能源浪费严重：
- “大马拉小车” 现象：
- 车流量低谷时段（如凌晨 1-5 点）、夜间或无车时段，仍保持与高峰时段相同的亮度，导致大量电能浪费。
- 无法适配环境光变化：
- 外界光线（如晴天、阴天、黄昏）变化时，出入口段亮度无法同步调整（如阴天仍按晴天参数照明），既可能引发视觉问题，又额外消耗能源。
- 长期运营成本高：
- 以一条 2km 长的双车道隧道为例，传统照明系统年耗电量可达数十万度，电费占隧道运营成本的 30%-50%，且灯具长期高负荷运行会缩短使用寿命，增加更换成本。
三、运维效率低下，故障处理滞后
传统照明依赖人工巡检和经验判断，难以实现高效管理：
- 故障发现不及时：
- 灯具损坏（如熄灭、闪烁）、线路故障等问题，需通过定期巡检（如每月 1-2 次）发现，可能导致故障持续数周甚至数月，影响照明效果和行车安全。
- 定位与维修困难：
- 人工巡检时，故障位置需靠巡检人员记忆或粗略标记（如 “大概在隧道中段”），维修时需重新排查，耗时耗力；对于长隧道（如 5km 以上），单次巡检可能需数小时，且存在交通干扰风险。
- 缺乏预防性维护：
- 无法监测灯具亮度衰减（如使用 1 年后亮度下降 20%）、线路老化等潜在问题，只能 “坏了再修”，导致突发故障增多，增加应急处理成本。
四、缺乏数据支撑，管理精细化不足
传统系统无数据采集与分析能力，难以优化运营策略：
- 照明参数 “一刀切”：
- 亮度设置依赖经验（如 “入口段比中间段高 30%”），无法根据实际车流量、车型（如大型车比例高时需更高亮度）、天气等动态调整，可能导致 “过亮浪费” 或 “过暗危险”。
- 能耗与效果无法量化评估：
- 无法统计各路段、各时段的实际能耗，也无法分析亮度与事故率的关联，难以制定科学的节能或安全改进方案。
总结
传统隧道照明系统的核心弊端可概括为：“被动固定” 替代 “主动适配”，即无法感知环境、交通和设备状态的变化，导致安全性不足、能耗过高、运维低效。这些问题在长隧道、车流量大或环境复杂的隧道中尤为突出，也正是推动隧道照明向 “智慧化 + AI 视觉” 升级的核心动因。
