Статья посвящена изучению эволюции мониторинга транспортных тоннелей – от эпизодических геодезических наблюдений до современных цифровых систем. Актуальность исследования обусловлена старением значительной части тоннельного фонда, усложнением геотехнических условий и ростом требований к безопасности. На основе анализа передовой европейской школы выделены ключевые принципы мониторинга, включающие непрерывность, многоканальность, интеграцию с расчетными моделями и эксплуатацией. Рассмотрены стационарные комплексы мониторинга технического состояния конструкций, мобильные системы на основе наземного и мобильного лазерного сканирования, а также распределенные волоконно-оптические измерительные комплексы. Проведен сравнительный анализ методов мониторинга по показателям точности, пространственного охвата и режима работы. Показаны ключевые тенденции в отрасли: движение к режиму измерений в реальном времени, интеграция с цифровыми двойниками, внедрение машинного обучения. Представлены ограничения существующих решений: преобладание «фиксационного» мониторинга и формализация задач раннего обнаружения деформационных процессов. Обоснована необходимость перехода от мониторинга как «съемки состояния» к предиктивной безопасности и ориентированному управлению жизненным циклом тоннелей, в том числе в свете цифровой трансформации отрасли.
The article examines the evolution of transport tunnel monitoring – from episodic geodetic observations to modern digital systems. The relevance of the study is due to the aging of a significant part of the tunnel stock, the increasing complexity of geotechnical conditions, and the growing safety requirements for infrastructure. Based on an analysis of the advanced European school, key monitoring principles have been identified, including continuity, multi‑channel data acquisition, integration with computational models, and operational feedback. Stationary structural health monitoring (SHM) systems, mobile systems based on terrestrial and mobile laser scanning, as well as distributed fiber-optic sensing systems are examined. A comparative analysis of monitoring methods is conducted in terms of accuracy, spatial coverage, and operating mode. Key trends in the industry are shown: the move toward real‑time measurements, integration with digital twins, and the implementation of machine learning. The limitations of existing solutions are presented: the predominance of “fixation” monitoring and the formalization of tasks related to the early detection of deformation processes. The necessity of transitioning from monitoring as a “state survey” to predictive safety and lifecycle‑oriented management of tunnels, including in the context of the digital transformation of the industry, is substantiated.