2026年AI赋能公路养护管理-路面状况监测技术实践

2026/08/022026年AI赋能公路养护管理——路面状况监测技术实践汇报人：宁丽娜内容导览01困局与破局传统养护模式的结构性矛盾与政策转向02技术基座AI路面监测核心技术原理与架构03实战图景全国典型应用案例与成效04效益与价值AI养护投入产出比与行业价值05趋势与展望智慧养护未来演进方向困局与破局01540万公里路网的养护困局路越来越多，人越来越少——各级公路管理部门的共同困境540万公里全国公路总里程5000亿元年度养护支出巡检周期800多公里干线，二十几人需三个月跑完全程处置延迟裂缝发现到修补平均耗时两个月，小病变大坑人力缺口二十几人管护800公里，路多人少矛盾突出传统人工巡检的三大结构性矛盾看不全——效率瓶颈≤5km/h巡检时速上限数十公里/日单日有效检测里程5-7天/100km完整覆盖周期管不住——精度缺陷20%误差裂缝长度估算细微裂缝识别率低标准不一数据难支撑科学决策算不清——安全风险安全高风险环节养护检测道路作业安全车辆威胁突出纸质台账分散历史数据调取困难养护力量断层：人从哪里来？维度传统模式实际困境巡检方式人工徒步或低速车辆时速

≤5km/h，效率低下病害记录纸质台账+手机拍照数据分散，难以追溯决策依据主观经验判断"坏了才修"，被动响应人员结构老龄化持续加剧后继乏人，断层风险安全风险临水临崖路段作业人身安全难以保障从业人员

年龄结构老化，年轻人不愿从事一线巡检，后继乏人巡检量、病害数、预算、效果——分散在

纸质台账

里，缺乏统一数字化留存养护决策长期依赖经验判断，"哪里坏了修哪里"，缺乏

全生命周期管理

理念基层力量吃紧，数据各自为战——经验决策

正在逼近极限临水临崖与隐蔽盲区：危险路段的监测真空系统性监测盲区上不去桥梁涵洞、高边坡、临水临崖路段，传统人工巡检难以抵达，高危点位长期无人敢上看不清隐蔽病害如路基松散、不均匀沉降无法通过表观巡检发现，病害深入结构层才暴露赶不上裂缝萌生到危及安全的黄金窗口期仅数周，错过即小修拖成大修，成本指数级增长传统巡检模式的本质困境：以人的有限感知应对路的无限延伸政策转向：从"以建代养"到"数智扩能"政策信号清晰明确，"数智扩能"成为高速公路发展新主线2026年4月"数智扩能"列为优先选项交通运输部发布实施意见，确立"路段、节点、数智、安全、绿色"五大扩能路径2026年5月提升监测预警与应急处置能力交通运输部强调大力实施公路更新和数智化改造2026年7月"人工智能+公路检测"规模化应用五部门联合印发行动方案，全面推进典型场景规模化应用路不够用，先让已有的路变得更"聪明"，而不是大兴土木技术基座02AI路面监测总体技术架构感知层空地一体感知网络，车载系统支持80-120km/h动态检测算力层边缘计算模块，毫秒级实时推理，支持断网离线运行算法层深度学习病害识别引擎，自动分类、定位与量化应用层发现-标记-派单-修复-复核全闭环管理多源感知网络：让路面"开口说话"高清工业相机行进速度

30-100km/h

连续采集单日筛查里程达

数百公里覆盖多等级道路、多天气环境激光雷达（LiDAR）获取路面

三维点云数据精确测量车辙深度、平整度精度达

毫米级无人机与探地雷达覆盖桥梁底部、高边坡等

人工难达区域探地雷达穿透路面结构层识别路基松散、脱空等

隐蔽病害深度学习核心算法：从"模糊定性"到"精准定量"YOLO行业改进公路病害检测场景适配优化注意力机制增强细微裂缝捕捉，解决发丝状裂缝漏检动态卷积与分割检测头像素级精准分割，直接输出病害面积、位置等量化参数推理阶段专属数据增强，提升不同光照、天气条件下的模型鲁棒性精准定量替代模糊定性的技术跃迁算法精度报告：建工检测方案数据拆解85.1%平均识别精度（mAP）

↑8个百分点88.6%综合识别准确率

↑8个百分点以上6%-7%病害分割精度提升

↑较同类算法精度指标对比：改进后算法vs主流算法AI检测全流程：从图像采集到一键报表"裂缝、龟裂、坑槽、松散等

8类

病害自动识别，人机协同确保零误判"图像采集检测车

30-100km/h

行进，车载相机连续拍摄，支持夜间红外补光智能拼接边缘端自动拼接，消除重叠与畸变，生成路面全景图AI识别秒级输出

8类病害

分类与量化（位置、面积、等级）人工复核可视化界面核对AI判定，一键确认或修正报表输出一键生成标准报表，含

DR

和

PCI

核心指标数据基础：模型训练的生命线没有高质量数据，再好的算法也是空中楼阁。数据即护城河建工检测方案数据规模近

8000公里

路面图像覆盖范围多等级道路、多天气环境病害类型8种

常见病害标注方式专业人员规范标注数据增强技术（旋转、翻转、光照变换、噪声注入）解决样本不均衡，提升模型泛化能力江西省智慧交通中心数据规模2000余个

固定摄像头接入覆盖范围全省路网病害类型持续扩展迭代机制人工巡查结果

持续训练AI算法人工反馈与算法迭代形成

正向循环，实现样本积累与持续优化实战图景03山东德州：轻量化AI巡检的标杆实践普通公务车→智能巡检终端，落地快、成本低、见效快病害识别准确率达到

95%以上，异常事件识别准确率平均超过

97%巡检效率提升

2至4倍管养成本下降约

30%山东德州普通国省道数智公路试验段引入轻量化AI巡检设备，AI智能监控系统对道路障碍物、拥堵、积雪等异常情况实现秒级预警湖北襄阳与甘肃：无人机开辟巡检新维度湖北襄阳G316国道AI+无人机巡检数小时完成全线排查巡检零干扰无需封路占道，车流照常通行裂缝实时标记AI自动识别并定位甘肃省公路部门多技术融合无人机+大模型一体机+全域传感广覆盖场景桥梁隧道、干线公路、高危路段跨越式变革从"人防"到"技防"的转变无人机3D视角覆盖人工无法到达的高边坡与桥底，高危路段无需人员涉险吉林长春与岳阳：百类算法与标准化作业吉林长春：算法广度100余类AI算法集成病害实时识别路面坑槽、裂缝、井周破损等自动生成定位报告事件发现效率提升90%当日处理·3日修复轻微病害当日处理，重大隐患3日内完成修复岳阳：标准深度95%以上病害识别准确率严格执行标准《公路技术状况评定标准》一体化作业识别·定级·统计自动化"空天地"一体化体系无人机高空巡航+AI车终端巡查+物联网定点监测建工检测方案：从技术突破到标准化闭环数据采集近8000公里多功能检测车图像采集标注增强专业标注+数据增强，夯实算法训练根基智能识别深度学习病害自动检测，全程数字化效率释放周期缩短80%以上，单日数百公里标准输出算法统一标准，消除主观偏差，可追溯可复核8种病害覆盖8000公里数据积累90%综合准确率以前靠尺子量、凭经验估，现在系统自动框出病害、算出面积，连细微裂缝都看得清清楚楚。——一线工程师遵义灵境云与江西固定摄像头：边缘计算与存量赋能遵义灵境云方案｜新建边缘计算路径边缘盒子部署AI模型部署至边缘盒子，累计修复路面病害千余处响应速度提升80%病害识别与定位实时化模式转变从被动应急到主动预防江西省智慧交通中心｜存量设施AI赋能路径2000余个摄像头接入存量外场设施全面接入AI系统12种病害自动识别半年来准确率达80.6%处置见效370个病害路段减至172个两种路径殊途同归，验证AI养护规模化落地的技术可行性与模式灵活性平台级实践：河北G239、江西上高与湖北交投河北G239：应急处置效率翻倍依托AI监测与智能识别技术，搭建一体化安全管控体系路段级二十余种异常事件识别路段级实践一体化安全管控体系AI监测与智能识别，精准识别交通事故、异常停车、路面病害等二十余种异常事件成效应急处置效率翻倍，管养成本大幅压缩江西上高：2281万元投资集成精准管控、智慧养护、协同服务三大模块县域级数据治理转型县域级实践1+3智慧公路系统投资2281万元，集成精准管控、智慧养护、协同服务三大模块核心转型从"经验管理"向"数据治理"转型，已进入试运行阶段湖北交投：省级大模型2026年7月发布，沉淀31.8亿条业务数据省级83个智能体93%+精度省级大模型实践荆楚·行AI大模型沉淀31.8亿条业务数据，配套70P自建算力中心，自研83个交通专用智能体成效病害识别精度超93%，巡检效率提升30余倍，覆盖6600公里高速公路效益与价值04巡检效率：从"以天计"到"以小时计"≤5km/h人工巡检时速80-120km/hAI巡检动态检测时速四种巡检方式完成100km路段耗时对比成本节约：数字背后的经济账外业成本断崖式下降，"从发现到派单"迈入小时级实体案例：汛期与农村公路汛期排查效率跃升211公里管养路段，传统5人×11天外业成本超5万元，智慧管养平台压缩至2天以内广西农村公路：巡检效率重构人工20公里需几人忙活一天，AI方案仅需40分钟，效率提升200%以上行业统计：成本与流程双跨越成本与效率双降山东德州管养成本下降约30%；吉林长春事件发现效率提升90%，直接转化为人力与时间成本节约流程再造：避免小病拖大"从发现到派单"从过去半个月压缩到小时级，规避小修拖成大修带来的数倍成本增长识别精度：消除主观偏差的标准化力量应用案例病害识别准确率山东德州轻量化AI巡检95%

以上建工检测深度学习方案超

90%（综合）岳阳市AI智慧巡检95%

以上湖北交投荆楚行大模型超

93%江西固定摄像头AI80.6%（持续提升中）20%人工检测裂缝长度估算误差85%-95%AI行业平均识别准确率标准化判定终结经验主义，让每一条裂缝都有统一"度量衡"全生命周期：从"坏了修"到"全程管"从"坏了修"到"全程管"——AI驱动的养护范式跃迁检测数字化病害类型、位置、面积全程数字化留存，可追溯、可复核，告别纸质台账病害数字化评估智能化系统自动输出路面破损率、路面状况指数等规范指标，为养护决策提供量化依据路面状况指数决策科学化从"经验判断哪里坏了修哪里"升级为数据驱动的预防性养护，优化养护时机与资源分配预防性养护跟踪闭环化"发现即标记、标记即派单、派单即修复、修复即复核"全流程闭环，湖北交投"时光机"功能可智能评估修复效果时光机功能AI赋能的关键不在替代人工，在于把人的经验转化为系统的能力，让每一次养护决策都有数据支撑趋势与展望05政策加速：从试点到规模化应用五部门《行动方案》明确十大重点方向，"AI+公路检测"列为典型场景2026年7月安徽打造标杆示范场景，建设高质量数据集基地5个以上场景，8个以上数据集基地2030年AI成为交通创新核心动力山东构建"交通人工智能体系"，形成产业集群2030年率先建成打造可复制"山东模式"河南干线公路资产三维可视化，农村公路AI巡养3万公里干线公路数字化全国规模最大普通公路数字化路网政策铺开态势：由点及面，三省差异化落地全面加速技术融合：感知精度与算力下沉的双轮驱动感知精度跃迁车载相机向8K演进，LiDAR点云密度倍增，探地雷达从二维迈向三维成像单次巡检同步获取表观+结构层+路基多维数据边缘算力下沉推理从云端移至巡检终端，实现毫秒级实时响应与断网离线运行国产化边缘盒子推动硬件成本持续下降大模型垂类落地湖北交投"荆楚·行""1+5+X"架构，沉淀行业Know-How贯通建设、通行、养护、经营、服务全链路数据数字孪生融合构建公路基础设施虚拟模型，实现物理实体精准映射与动态仿真支撑全生命周期预测性养护空天地一体化：巡检无死角的终极形态天上看·地上查·网上管——三维合一，巡检无死角天上看：无人机高空巡航补齐地面巡查盲区高边坡、桥梁等复杂路段无死角排查行业首部标准2026年《公路路面轻量化智能养护巡检技术要求》团体标准已实施，为无人机巡检提供标准化参考地上查：AI车终端巡查智能巡检终端轻量化AI设备让普通公务车变身智能巡检终端，病害识别准确率超95%，巡检效率提升2-4倍规模化部署正从试点走向规模化部署网上管：物联网传感器定点监测24小时定点监测桥梁、隧道、高危边坡布设永久传感器，实现24小时不间断状态监测与预警数据融合评估与