本白皮书覆盖一个示范隧道 · 两个示范段 · 七项能力工件：以某某隧道右洞 K0+128~K0+220 入口段 + K2+036~K2+102 出口段为标的，演示岩瞳 AI 智能检测系统在 JTG H12-2015 体系下的全流程能力。
本白皮书 ≠ 原 docx 的逐字修改版——而是 AI 能力工件的独立展示。章 Ⅰ–Ⅵ 是六项分散在各处的具体能力，章 Ⅶ 是把原报告 22 项内容逐节摊开 ✓/◐/◯ 状态标注的对照矩阵。每章节包含可独立查阅的能力工件（HTML / docx / JSON），签字工程师可逐条复核，业主可独立质疑任意结论。
把客户递交的 WTBGGL-XXXX-SDJ-XXXX.docx 作为输入，保留原排版/页眉/页脚/章节编号，20 个章节注入 67 段岩瞳 AI 内容（蓝色补全 + 红色待补），86 处 XX 化标识替换为某某隧道实际值。Word 打开即可由工程师审阅签字。
客户于 2026-05-25 反馈 6 处误判 → 当晚 prompt 迭代 → 6/6 全部按客户期望方向修正。含 2 处完全反转、2 处严重度降级、2 处保留细化。
每条结论均挂可追溯的排除/确认证据——非黑盒模型，是逐条可质疑的工程判断。
最考验工程功底的 §6 主要病害成因分析——岩瞳 AI 起草 3 段成因 + 12 个工程师必须补充的待审改点 + 7 项标准引用。
关键设计：AI 不替代工程师，刻意保留越界点（"需结合地勘资料"等），签字责任完整保留在工程师，AI 仅承担起草。
诚实分段比较——现场采集和工程师审改 AI 都不缩。所有 AI 时间来自实测真实工件（preprocess.log / batches CSV 时间戳 / 6-case 闭环工件）。
核心论点：同一签字工程师，借助岩瞳 AI 可多接 3 倍项目。
基于全 10,895 张 LCS 一级扫描结果，自动渲染桩号 × LCS 层 2D 病害密度热力图，每格 50 m × 1 LCS 层。
这是 LCS 连续线扫描 + AI 全覆盖独有产物——人工常规抽样检查（5-10%）无法生成。
同一份岩瞳 AI 跑第 2 段（出口段 K2+036~K2+102），自动适配「卸荷应力释放 + 围岩长期蠕变」力学模型，未照搬入口段偏压模型——证明流程不是模板复读机。
6 帧 LCS2 真实 tier2 详查 + 出口段 §6 卸荷成因分析 + 17 条独立裂缝逐条枚举。
客户提供 B-scan 截图 + 介电常数标定后，岩瞳 AI 如何接管参考报告 §5.3 / §5.5 章节生成的完整工作流。
判读规则基于 JTG H12-2015 §6.3 + 参考报告 §4.3，5 类反射特征：密实 / 不密实 / 空洞 / 钢架 / 钢筋。
把客户递交的 WTBGGL-XXXX-SDJ-XXXX.docx（重庆某高速XX隧道专项检测报告样版）逐节展开，对每节标注：
✓ 岩瞳 AI 已实现 · ◐ 数据齐备即可生成 · ◯ 物理实测无法替代。同时列出 4 项 AI 独占的"超人工"能力。
full_inventory.csv 1 车道 + 2 车道共 10,895 行（534+572 处严重）preprocess.log）数据完备度声明：本声明书覆盖 LCS 视觉单方法 + 雷达路线图。
完整专项报告需委托方进一步提供地质雷达 dat / 钻芯 / 全站仪 / 压力机 / 施工图 / 历史报告等原始数据。