随着水利工程设施建设规模持续扩张，工程运行环境日趋复杂，大坝安全监测已成为保障人民生命财产安全、维系水资源可持续利用的核心环节。传统大坝安全监测方法依赖人工巡检与固定阈值报警机制，普遍存在响应滞后、误报率偏高、监测数据利用率不足等缺陷，已难以适配现代水利工程对监测工作实时性、精准性与智能化的高要求。近年来，人工智能技术的快速迭代发展为大坝自动化安全监测提供了创新性技术路径。通过融合多源传感器网络、大数据分析与机器学习算法，可实现对大坝结构运行状态的动态感知、异常识别与风险预警。本文梳理人工智能技术在大坝安全监测领域的应用场景，旨在为智能水利基础设施建设提供理论参考与技术支撑。