高湿度、强降雨等气候条件及地震、滑坡等地质灾害易导致设备腐蚀、损毁，影响数据连续性；偏远山区或水下区域设备部署、维护难度大，传感器寿命短、校准复杂。

监测点密度低，缺乏三维监测，难以捕捉局部薄弱区域（如坝体裂缝、边坡潜在滑移面）和隐蔽部位（如地下厂房、深部边坡变形）变形。偏远地区网络信号弱，数据采集传输实时性差，多源异构数据整合困难，影响预警时效和分析准确性。

海量监测数据（如应变、位移、渗流、应力等）缺乏高效清洗与融合手段，过度依赖人工经验，易遗漏关键信息。传统阈值报警机制无法动态响应环境变化，如难以反映库水位波动对边坡稳定的非线性影响。模型方面，单一物理模型难以模拟多因素耦合效应，AI算法又受限于数据噪声大、样本不均衡等问题，泛化能力不足，难以支撑复杂工况下的精准预警。

高精度传感器和自动化系统投入大、维护成本高，对复合型专业人才依赖强，但此类专业人力资源稀缺。预警信息传递链条长，应急预案执行难，跨部门协同效率低，缺乏仿真平台支撑，难以快速评估灾害并制定应对方案。