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为国内高速公路智慧管养提供实操范本
编者按：8月7日，在安徽智能交通大会上，安徽交控工程集团有限公司交通机电分公司副经理韩艺作了《高速公路“低空+智慧养护”技术研究与应用》主题分享。
传统高速养护长期面临巡检盲区多、作业风险高、数据碎片化等现实难题，低空经济与AI大模型的融合，为公路管养模式变革带来全新突破口。韩艺以合安高速实景试点为样本，完整拆解从硬件部署、关键算法到落地效益、场景拓展的全链条实践，形成一套空地一体的无人化养护方案，为国内高速公路智慧管养提供实操范本。
本次汇报的项目紧扣低空经济、交通数字化两大国家级战略方向，融合工业无人机、AI大模型、5G与北斗高精度定位技术，构建高速公路全自动化智慧养护体系。汇报分为项目背景、试点项目介绍、关键技术研究、应用效果四个部分。
本项目由政策、技术、需求三重因素共同驱动，推动高速公路养护行业加速转型。政策方面，2024年《政府工作报告》将低空经济列为国民经济新兴增长引擎；习近平总书记在安徽考察时，提出要打造科创产业与现代化交通产业高地。财政部、交通运输部也相继出台专项文件，推进交通基础设施数字化、智慧化升级改造。多重政策加持下，依托低空技术赋能公路养护，成为高速公路养护行业高质量发展的必然路径。
技术层面，软硬件产品已经实现成熟商用，为本项目落地筑牢技术底座。硬件选用大疆工业级无人机，搭载4800万像素三摄设备，作业半径可达10公里，可拓展激光雷达、热成像、远程喊话等多种功能挂载，适配多元化作业场景。传输链路采用5G通信结合RTK厘米级高精度定位技术，保障无人机自主飞行与高清画面实时回传。算法领域，AI视觉识别与大模型训练技术日趋完善，能够自动化完成道路影像采集、识别、分析全流程工作。
从行业需求来看，安徽省高速公路路网规模持续扩张，2024年通车总里程达6153公里，2025年突破7000公里，规划2035年总里程将突破1万公里，道路养护压力持续增大。传统养护模式存在多项突出短板：边坡、桥下、护栏外侧等区域存在巡查盲区，巡检覆盖不全；人工上路作业安全风险高；人员、巡检车辆投入大，整体运营成本居高不下；巡检数据碎片化，缺少统一归集手段，难以支撑预防性养护的科学决策。
而无人机高清遥感采集结合AI智能分析技术，恰好可以补齐上述短板，实现道路全域多角度无死角快速巡查，精准采集影像与地理空间数据，并依靠AI算法自动解析各类道路病害。
该项目由安徽交控工程集团于2025年5月启动，落地于合安高速方兴大道至马堰枢纽段，线路全长52公里，2025年8月正式投入运行。
项目配置5套固定式无人机机场以及1套车载移动式无人机机场，搭建“低空+智慧养护”一体化管理平台，打通无人机自主作业、AI智能视觉识别、大数据分析完整业务链条，实现试点路段全域自主巡检、病害智能研判、突发事件快速处置。
一体化智慧养护平台围绕路面、边坡、桥梁、光伏厂区四大高速公路核心养护场景搭建，依托5G、光纤数字化底座，融合人工智能、大数据、物联网感知技术，形成高度集成的全链路智慧养护管控平台。
系统采用五层架构加两大智能体系，各模块协同联动，构建业务闭环。项目配套独立机房，部署数据库、AI算法、流媒体、多图服务器，配备防火墙、堡垒机等安全设备，满足网络安全等保二级要求。固定机场通过光纤完成数据传输，无人机依托5G网络开展巡检作业，完成画面采集与数据实时回传。
平台搭建算法孵化中台，覆盖路面、边坡、桥梁、光伏厂区、施工安全五大类别共55小类作业场景，具备四大核心业务能力：
第一， 实现全路段常态化自主无人巡检。试点52公里路段沿线布设5套固定式无人机机场，其中3套沿道路布设，2套部署于收费站，机场间距保持在9‑11公里。系统支持自定义巡检周期，自动生成飞行航线，无人机无需现场人工操控，全自动开展常态化巡检，解决人工巡检频次不足、覆盖范围不全的痛点。
无人机常规巡检飞行高度50米，采用单侧往返巡航模式，全线单次巡检仅需20分钟。针对跨路段巡查、边坡测绘、应急救援等特殊作业，配置搭载大疆M350工业无人机的车载移动机场，补充拓展全域作业能力。
第二，实现道路全品类病害的精准智能识别。无人机巡航过程中，每间隔5米自动抓拍高清影像，依托AI算法自动识别路面、桥梁、边坡、光伏厂区各类大小病害，精准定位道路裂缝、路基塌陷、钢结构锈蚀、光伏板破损等隐患，自动建立档案并分级预警，为预防性养护提供数据支撑。
第三，开展涉路施工现场智能安全管控。系统实时读取无人机回传视频流，通过AI动态分析自动识别施工现场各类违规行为，包含作业人员未穿戴反光背心、安全锥桶摆放不规范、警示标志缺失、违规占道施工等。平台同步弹窗告警，留存取证影像资料，降低施工现场安全事故发生风险。
第四，实现突发事件快速应急响应。当道路发生交通事故、自然灾害等突发状况时，固定部署的无人机可在20分钟之内抵达现场。车载无人机可搭载远程喊话、红外热成像、三维激光雷达设备，完成车流疏导、夜间人员搜救、现场三维测绘等工作，第一时间回传现场实况，缩短应急处置链条，辅助管理部门科学开展应急决策。
第一项关键技术是多场景自适应航线自动规划技术。系统可依据高速公路桩号坐标，一键生成四类标准化专用航线，分别适配常规道路巡检、桥梁环绕精细化检测、边坡网格测绘、光伏厂区垂直巡检四大作业场景。系统能够自动匹配最优飞行高度、拍摄间隔与飞行速度，任务下发之后实现全程自主执行，全面覆盖高速公路养护各类作业需求。
第二项关键技术为视频‑高清图像双模式融合AI识别技术。该技术融合两套识别运算逻辑，兼顾实时预警响应速度与病害识别精度。视频流实时分析模式应用于施工现场管控、突发事件监测，实现隐患秒级识别、即时告警；高清图片采用定点间隔抓拍，完成离线深度解析，针对道路结构性病害进行定点采集，交由后端开展精细化研判，精准捕捉细微裂缝、表层破损等微小病害，实现响应速度与识别精度双向兼顾。
第三项关键技术是行业大模型轻量化本地部署技术。项目采用YOLOv8检测模型，结合通义大模型轻量化本地部署方案，依托算法孵化平台，沉淀十万级高速公路巡检样本库，病害隐患综合识别准确率稳定超过85%。借助大模型对识别结果做纠偏处理，有效改善逆光、树木遮挡、强光反光等复杂场景下的漏检、误检问题。平台支持算法自主迭代孵化，能够快速向隧道巡检、路网安防等新兴业务场景拓展，算法场景适配拓展能力较强。
项目自2025年8月投入试运行以来整体运行稳定，累计飞行里程9800公里，执行飞行任务1700余架次，总飞行时长360小时，采集道路高清影像十万余张，AI病害与安全隐患综合识别准确率稳定高于85%，全路段常态化自动巡检机制与配套管理制度已经落地成型。
经过一年多试运行，项目取得多方面综合应用效益：巡检效率得到显著提升，全自动无人机巡检可覆盖人工难以抵达的各类作业盲区，全线巡查周期大幅压缩，巡检的覆盖广度与作业频次得到全面提升；实现安全增效，大幅减少养护人员进入高速路面开展巡查的频次，从源头规避车流带来的人身安全风险；节约长期运维成本，减少人工巡检车辆的常态化投入，同时可提前识别微小病害，防止小隐患发展为大规模维修工程，节约养护资金；升级应急处置能力，在交通事故、极端天气等突发场景下，无人机可快速抵达现场，实时回传影像与测绘数据，为应急指挥、路网疏导提供第一手资料支撑。
在社会效益层面，项目有效提升道路通行安全水平，无人机巡检作业对道路交通的干扰降到最低，同时带动无人机与AI识别相关技术迭代发展。
在推广基础方面，安徽省高速公路路网规模庞大，具备广阔的推广应用潜力。项目技术成果获得行业权威认可，斩获第三届“浙港杯”长三角智能交通创新技术应用大赛特等奖，入选2026年安徽省智慧交通十大标杆应用场景，并在全国无人机公路桥梁巡检竞赛中获得全国二等奖，实现安徽省在低空交通领域技术创新与实践应用的新突破。
依托试点已经成熟的整套技术体系，结合低空经济相关政策以及企业数字化转型规划，后续将从三个维度拓展应用场景：
第一，低空加路桥施工一体化，把无人机技术延伸至路桥工程全生命周期，应用在地形测绘、工程量核算、施工进度跟踪、施工现场安全监管等环节；
第二，推进“一路三方”数据协同联动，打通高速交警、路政、养护运营各方的数据接口，实现路网监测、路政执法、养护处置的信息互通，提升路网整体管控水平与协同应急处置能力；
第三，开展高速公路沿线生态环境监测，通过无人机搭载空气质量、扬尘等传感设备，常态化采集沿线污染物相关数据，搭建高速公路生态环境动态监测体系。
本项目打通无人机硬件、AI智能算法、一体化管理平台完整技术链条，系统性破解传统高速公路养护模式效率偏低、作业风险高、运维成本高、数据碎片化等核心痛点，创新打造低空赋能智慧养护的全新业务模式，高度契合国家低空经济发展与交通数字化转型战略。整套技术方案成熟可靠，实践成效突出，拥有较强的行业借鉴意义与推广价值。
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韩艺
特邀作者