当我们在谈论智慧道路巡查养护时，我们在谈论什么？

截至 2024 年末，我国公路总里程突破 549.04 万公里，公路建设正式进入 “增量扩张” 向 “存量养护” 转型的关键期。面对传统养护模式效率低下、成本高昂、应急滞后等痛点问题，构建智能化巡查体系，加强公路全生命周期管理，推动养护数字化转型迫在眉睫。

政策层面，《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》等文件明确提出，推动公路建设、养护、运营等全流程数字化转型，助力公路交通产业链与供应链深度融合，大力发展公路数字经济；技术层面，AI、大模型等技术快速发展，以及摄像机、北斗定位设备等产品的迭代升级，为道路管理体系建设注入创新动力。

以“智能巡查、精准预警、主动养护”为核心的新一代路面巡检预警技术，正成为公路养护数字化转型的关键支撑。

在传统的道路巡检过程中，养护人员需实地巡查，通过肉眼判别路面状况，对体力和精力均是巨大挑战。其次，不仅耗时长，还需在封闭或部分封闭路段进行，否则影响交通，养护人员在公路作业亦面临危险行车等风险。

在此背景下，云工场科技开发出一套灵境云智慧道路巡查养护解决方案，解决传统公路巡查的诸多痛点，提升公路养护效率、降低运维成本、保障道路安全，为构建智慧交通体系赋能助力。

灵境云智慧 AI 道路巡查养护解决方案

灵境云智慧 AI 道路巡查养护解决方案的应用，融合强算力边缘计算主机、高清摄像头、北斗定位设备、AI 道路巡查养护软件管理平台软硬件一体化服务能力，采用边缘计算+ AI 视觉技术，自动识别并预警潜在的道路安全隐患，如坑槽、裂缝、网裂、积水、井盖高差、标志牌异常、护栏损坏、车道线模糊等病害情况，有效预防交通事故的发生。

通过高精度定位系统对病害进行定位和去重，巡查生成病害结果并进行数据分类，筛选不同严重等级的道路病害，支持巡查过程中的病害目标跟踪功能，视频流逐帧识别，通过目标跟踪实现巡查结果去重，解决了在巡查过程中因数据重复推送而造成的干扰项过多的问题，为道路养护提供科学依据。

在养护方面，一平台、一客户端、一小程序，支持全周期道路巡查与维养工作，系统通过对病害进行计算分析，判断病害等级，派发维修指令至对应责任部门或工作人员，实现“病害发现—病害派单—病害修复—质量跟踪”业务闭环，调度养护资源，实现精准养护、快速响应。

在展示形式上，巡查养护管理平台分为管理平台和任务中心两大模块。管理平台结合了诸多公路养护单位的实际需求，将统计、记录等更多细化的信息集中至管理平台大屏上展示，包含巡查前准备、巡查中监控、巡查结果管理、巡查后维养、数据统计等多项内容，任务中心实现病害的告警行为，全方位提升了用户对管辖区域道路的全局把控能力。

当我们在谈论智慧道路巡查养护时，我们在谈论什么？我们谈论的，从来不是简单的 “技术替换人工”，而是一场重构道路管理逻辑的效率革命 —— 当灵境云平台将道路巡查数据与交通流量、应急调度、车路协同系统无缝打通，当巡查到的路面状况能直接联动信号控制调整交通情况，当历史病害数据能为道路规划提供科学决策依据，智慧道路巡查养护便不再是孤立的环节，而是成为支撑 “数字交通” 建设的重要基石。

未来，随着 AI 算法模型与边缘算力的深度融合，这场关于智慧道路巡查养护的探索还将走向更远 —— 从 “识别病害” 到 “预测风险”，从 “单一路段管理” 到 “区域路网协同”，云工场科技将持续以技术创新为笔，在每一条延伸的道路上，书写 “更高效、更安全、更智能” 的答卷。