黑龙江国省干线公路养护数字化转型实践

　　摘要：在交通行业高质量发展与新质生产力深度融合的背景下，传统公路养护模式存在作业效率偏低、流程粗放繁琐、运维成本偏高、决策缺乏数据支撑等短板，难以适配当前国省干线公路精细化与现代化养护管理需求。本文以黑龙江国省干线公路智慧养护实践为案例，聚焦传统养护痛点，依托新质生产力创新赋能优势，搭建智慧养护综合管理云平台，引入视觉AI轻量化巡检系统，融合物联网感知、北斗高精度定位、人工智能等前沿数字技术，重构传统养护作业与管理体系。项目实现基础建档、路况监测、病害处置、内业管理、资源管控等环节数字化转型，推动养护模式从经验驱动转向数据驱动、从被动处置转向主动防控、从人工粗放作业转向智能高效运维。实践表明，数字化智能化技术应用可有效提升养护质效、降低运维成本、强化路网安全韧性，本次形成的智慧养护模式具备一定推广价值，可为行业数字化转型提供参考，助力交通养护高质量发展。

　　关键词：新质生产力;公路养护;数字化转型;智慧养护平台;视觉AI巡检

　　0 引言

　　当前，我国公路建设已进入“建养并重、养护优先”的发展新阶段，公路网络规模持续扩大。截至2025年，全国公路总里程已突破550万公里[1]。随着路网结构不断完善、公路服役年限逐年增长，养护工作在保障道路畅通、延长设施寿命、提升服务品质等方面的重要性日益凸显。交通运输部在《“十四五”公路养护管理发展纲要》中明确提出“公路建设是发展，公路养护管理也是发展，而且是可持续发展”的理念，进一步确立了养护工作的核心地位。

　　现阶段，多数地区仍以传统人力养护为主，普遍存在效率低、流程繁、成本高等问题，难以支撑精细化养护管理，也无法适应现代化高效养护要求[2]。传统养护痛点主要体现在五个方面：一是人工巡检效率低，受天气与人员状态影响大，易出现漏检、误检，难以实现全路段全覆盖监测;二是病害处置滞后，上报、处置、反馈流程繁琐，缺乏闭环管理，小病害易演变为大隐患;三是基层内业工作量大且更新滞后，人工填写、汇总台账耗时费力，数据易出错、难追溯，影响工作复盘与管理决策;四是养护决策依赖经验，缺乏精准数据支撑，方案科学性不足，资源配置不合理;五是数据分散、共享不足，存在数据孤岛，数据价值难以充分挖掘，制约行业高质量发展。因此，推进养护生产与管理数字化转型，运用智慧化技术破解发展瓶颈，已成为行业必然趋势与迫切需求。

　　1 数字化转型实践

　　立足黑龙江国省干线公路养护实际，龙建养护公司以新质生产力赋能公路养护精细化、现代化发展为引领，依托数字化前沿技术，全面推进智能化应用与养护管理数字化转型升级，具体实施内容如下。

　　1.1 搭建智慧养护平台，构建数字化管理体系

　　通过搭建智慧养护综合管理云平台，整合基础信息、路况监测、巡查及养护、资源管理等核心功能，打通养护各业务环节信息壁垒，补齐传统人力养护模式粗放、低效、滞后的短板，实现公路养护“巡查、监测、处置、归档” 数字化管控，契合交通运输部“优先构建基层路网智慧养护平台”建设要求，推动国省干线公路养护管理向数字化、精细化升级。

　　(1)基础信息数字化建档

　　平台整合管养道路与桥梁基础信息，涵盖路段里程、路面类型、桥隧构造等内容，搭建标准精细的公路基础信息数据库，实现“一路一档、一桥一档”数字化建档。平台同步线上录入养护工区、人员等信息并支持动态更新，替代传统纸质台账与人工汇总模式，保障基础数据可查、可溯、可统计，为精细化养护管理筑牢数据底座。

　　(2)路况实时监测可视化

　　平台依托物联网监控设备，在重点路段与桥隧关键点位布设感知终端，搭建地面传感监测体系。管理人员可以随时查看路面通行状态以及道路异常情况，及时发现路面积水、积雪、破损等安全隐患，有效补齐响应滞后短板。

　　(3)病害管理闭环化

　　平台配套开发“道路巡检随手拍”小程序，建立巡查、病害上报、处置、反馈的闭环管理机制。一线人员巡查时可实时上传病害信息，管理人员复核后，系统生成养护工单并且分派至对应养护工区。养护人员完成作业后可线上回传施工成果并完成闭环核销，全程工作留痕且动态可追踪。该模式有效解决传统病害发现慢、流转繁、处置迟、无追溯等问题，显著提升病害处置效率。

　　(4)巡查内业数字化管理

　　一线人员通过小程序填报巡查信息，可在WEB端生成标准化养护巡查记录，替代手写记录与纸质存档的模式。平台统一归集各类巡查数据并分类存储动态更新，有效解决养护数据碎片化、更新不及时等问题，大幅减轻基层内业工作负担，夯实养护数据基础，为养护工作复盘、年度态势研判提供数据支撑。

　　(5)物资机械数字化管理

　　平台配置资源管理模块，构建养护物资与机械设备数字化管控体系，对养护物料、机械设备等统一建档。工作人员线上完成物资入库及消耗填报，实时掌握库存状态，实现物资精准管控，避免浪费与储备不足。平台同步记录机械设备的进场时间、作业里程、维保记录、能源消耗等核心数据，实现全生命周期数字化监管，便于统筹调度与定期维保，提升机械设备利用率，实现养护资源精细化管理。

　　1.2 引入AI巡检系统，提升巡检智能化水平

　　通过引入视觉AI道路轻量化巡检系统，融合视觉AI智能识别与北斗高精度定位两大前沿技术，弥补传统人工巡检的不足，推动巡检模式从“人工为主、智能为辅”向“智能为主、人工为辅”转型，落实交通运输部“推进公路养护装备智能化升级”的要求。

　　(1)AI识别助力高效巡检

　　系统搭载了视觉AI算法，能够自动识别路面裂缝、坑槽、标志缺失、标线模糊等各类常见道路病害，识别准确率可达90%以上，有效避免人工巡检漏检、误检问题。设备可在巡检过程中实时解析路面采集图像，自动判定并标注病害类型，结合北斗定位分析病害桩号，同时完成病害尺寸测算，大幅减少人工核查与统计工作量，全方位提升公路巡检作业质量与效率。

　　(2)云端分析规范数据成果

　　系统采集的AI智能分析结果可实时同步上传至智慧养护平台，依托云端系统完成数据清洗、分类定级、去重过滤等标准化处理工作，输出规范统一的病害识别成果，解决传统巡检数据杂乱、难以统筹利用的问题，为后续养护研判提供数据支撑。

　　(3)任务下发实现闭环管控

　　针对AI巡检发现的各类路面病害，系统可自动匹配对应养护工区的一线作业人员并进行任务下发。一线人员开展病害处置工作，完成作业后线上反馈处置成果，形成病害发现、派单、现场处置、结果反馈的闭环管理体系。

　　2 实施成效

　　智慧养护平台与视觉AI道路轻量化巡检系统的应用实践，有效推动公路养护数字化、智能化升级，提升养护综合质效。技术应用后，路段巡检时长大幅缩短，病害识别与处置效率显著提升，人力投入得到合理优化，整体养护作业效率得到增长。数字化精准养护模式有效规避盲目作业与资源浪费问题，切实达成降本增效的目标。依托路况监测，道路病害及通行隐患能够实现早发现与早处置，辖区道路通行安全韧性稳步提升。同时养护数字化可追溯管控，依托大数据支撑推动养护工作由传统经验管理转向数据驱动的精细化、科学化管理，全面契合交通运输行业数字化转型与高质量发展的建设要求，充分发挥新质生产力在公路养护领域的赋能作用。

　　3 结语与展望

　　本次实践充分印证，以新质生产力赋能公路养护数字化转型，是破解传统养护短板、推动行业高质量发展的有效路径。依托物联网、北斗定位、人工智能等前沿技术，立足养护真实场景与实际痛点推进数字化、智能化建设，搭配管理流程协同优化，能够有效实现养护提质、增效、降本的综合成效，形成的智慧养护模式具备一定推广价值。后续龙建养护公司将持续深耕养护数字化建设，持续优化智慧养护平台功能与大数据分析能力，拓宽AI轻量化巡检、无人机巡检等智能设备应用场景，探索前沿技术落地应用，不断迭代升级数字化养护模式，深化新质生产力与公路养护领域的深度融合，为交通养护行业高质量发展持续赋能。

　　参考文献

　　[1]交通运输部.2024年交通运输行业发展统计公报[N].中国交通报,2025-06-12(002).

　　[2]牛凯.淄博普通国省干线公路养护数字化转型实践[J].中国公路,2025,(19):86-89.

　　[3]王松根.“十五五”公路养护发展关键路径及实施建议[J].中国公路,2026,(02):16-19.

　　[4]胡永树.智慧交通背景下公路养护档案管理数字化转型路径研究[C]//江西省工程师联合会.工程技术与新能源经济学术研讨会论文集.垫江县公路事业管理中心;,2025:175-178.

　　[5]唐咸燕.路面病害智能识别和养护管理系统应用[J].交通与运输,2021,37(05):39-43.