北京
公路路網是國民經濟發展的交通大動脈。截至 2025 年末，全國公路總里程已突破558萬公里，龐大的路網正在逐漸步入“老齡化”階段。然而，一邊是養護需求持續攀升，另一邊是普通公路養護資金缺口占比高達 50%。如何用更少的錢，養更好的路？這不僅是行業難題，更是關乎每一位出行者安全與舒適的民生課題。
今天，我們結合Trimble全球領先的實踐經驗與中國的本土化探索，依托車載移動測繪、人工智能分析技術與全鏈路數字化工作流，打造一站式智能道路巡檢養護解決方案，推動國內道路運維從“事后搶修”轉向“事前預防”，為道路養護開辟一條降本增效的新路徑。
Part.
01
行業現狀
經過多年建設，我國公路總里程穩居世界前列，城鄉路網四通八達。但大規模路網也給養護管理帶來不小壓力：車流量大、養護資金與運維人員緊缺，再加之部分路段服役年限較長，路面裂縫、坑槽、沉降等病害逐年增多。
如今各地交通主管部門、公路養護單位都面臨同一個難題：如何在有限人力、預算下，實現全域路網常態化、精細化巡檢，及時處置道路隱患。
然而傳統作業模式短板凸顯，行業急需一套數字化、智能化的全新解決方案。
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02
傳統巡檢痛點
道路損壞并非一朝一夕形成，問題往往始于易被忽視的微小裂縫，經雨水滲透、車輛反復碾壓，很快會發展為坑槽、路面變形等結構性問題。
傳統檢測方式以人工巡查為主，不僅效率低、判斷主觀性強，作業人員在行車道內工作還存在極大安全隱患。封路檢測成本高昂且干擾交通，而抽樣檢測無法實現全域覆蓋，不少路面隱患直至惡化后才被發現。
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03
車載巡檢優勢
針對國內巡檢的核心痛點，Trimble車載移動測繪系統實現巡檢模式的革新。
系統搭載高清相機、激光雷達（LiDAR）、慣性測量單元等硬件，并集成全星座導航定位技術。系統搭載于常規作業車輛，在正常車速行駛下，它就變成了一個“移動CT機”，完整采集路面狀況及沿線護欄、交通標志牌等附屬設施的數字化信息。
系統采集路面影像、三維點云、精準位置信息，快速為整條公路建立數字化實景檔案，真正做到全覆蓋、無死角、數據可追溯。
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04
AI賦能分析
海量原始數據僅是基礎，如何從中快速提煉出標準化、可落地的研判結論，是道路運維工作的核心難點。Trimble Business Center（TBC）軟件搭載傳統算法與深度學習AI模型，扛起數據處理重任。
TBC可自動解析三維點云、路面影像及定位數據，智能識別、分類、測量各類路面病害，精準識別裂縫、坑槽、路面變形等病害，每一處問題均關聯對應空間坐標，并按照行業規范自動劃分病害類型、損壞程度，實行分級標注。系統結合二維影像與三維空間數據交叉驗證，分析結果客觀統一，有效規避人工判讀帶來的主觀偏差。
以往需要人工復核的海量工作，如今由 AI 自動完成，數據處理效率大幅提升，幫助管理人員快速做出養護決策。
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05
數字化協同工作流
單一的數據采集和分析價值有限，Trimble搭建一體化協同工作流程，通過Trimble Unity資產生命周期管理平臺，打通數據采集、智能研判、工單派發、現場施工、成果歸檔全流程，形成完整管理閉環。
此外，歷年巡檢數據不斷沉淀，可支撐路網健康評估、養護規劃編制與方案優化，讓數據持續發揮長效價值，助力路網科學化管理。
“十五五”期間，智慧化道路養護將成為公路行業高質量發展的核心驅動力。Trimble提出的“車載巡檢+AI 智能分析+一體化協同流程”解決方案，摒棄傳統道路養護“壞了再修”的模式，實現病害早發現、早介入、早處置，精準契合國內公路養護數字化、精細化、智能化的發展方向。
單次數據采集成果，可貫穿公路巡檢、養護、資產管理、規劃決策全生命周期。在路網規模大、運維任務重的當下，Trimble數字化技術有效緩解人力與預算壓力，助力各地交通部門管好、養好每一條道路。
來源：天寶Trimble Field Systems
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