在新质生产力成为产业升级核心引擎的今天，科技创新正以前所未有的力量打破传统行业的边界。道路养护作为支撑交通运输体系高效运转的关键领域，长期面临着数据割裂、预警滞后、决策依赖经验、监测覆盖不足等痛点，制约着行业的高质量发展。成都养路工数科凭借“深瞳析路Deeproad”智慧养护解决方案，以AI大模型为核心驱动力，构建起空天地协同的智能养护体系，彻底重塑道路养护产业生态，成为新质生产力在公路养护领域的标杆实践。

痛点破局：传统养护的行业困局与AI革命的必然

长期以来，道路养护行业始终被五大核心痛点所困扰，成为制约行业效率提升和模式升级的瓶颈。其一，数据标准不统一，各地数据基础差异显著，跨系统集成难度大，形成“数据孤岛”，难以实现全域统筹管理；其二，预警准确性不足，传统监测手段多依赖人工巡查，难以提前感知极端天气、地质变化带来的风险，往往只能在灾害发生后被动应对；其三，决策依赖人工经验，缺乏数据驱动的智能支持，养护方案的科学性和前瞻性不足；其四，监测覆盖有限，难以实现全路段、全要素的风险感知，路基、边坡等深层隐患易被忽视；其五，系统协同效率低，巡查、诊断、决策、处置等业务流程难以端到端打通，整体运转效率低下。

这些痛点的背后，是传统养护模式“被动维修”的核心逻辑与现代交通对“主动预防”的需求之间的深刻矛盾。随着我国公路里程不断增加，桥梁、隧道等基础设施规模持续扩大，传统依赖人力、经验的养护模式已难以为继。在此背景下，以AI大模型为代表的数字技术成为破局关键，推动养护行业从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动处置”向“主动预防”、从“单点监测”向“全域协同”转型，这既是行业发展的必然趋势，也是新质生产力赋能传统产业的核心要义。

技术核心：AI大模型构建空天地一体化智能体系

成都养路工数科的“深瞳析路Deeproad”智慧养护解决方案，以自研AI大模型为核心，整合卫星遥感、车载巡查、无人机巡检、地面传感器等多元监测手段，构建起覆盖“空—天—地”的全维度智能监测网络，形成“感知—诊断—决策—响应”的完整闭环，为道路养护提供全方位、高精度、实时化的智能支持。

作为方案的核心引擎，“养路工气象大模型”融合了微气象、地质、结构健康监测等多源数据，具备130亿参数，训练数据量达3200亿tokens，可实现0.1公里×0.1公里的超高分辨率气象预测。该模型打破了传统气象预测“粗粒度”的局限，能提前4-72小时精准识别边坡滑塌、路面结冰、桥面积水等典型公路风险，为应急处置留出关键窗口期，真正实现“风险不落地”的灾前干预目标。与传统预警模式相比，其预警准确率大幅提升，有效避免了次生事故的发生，让道路在极端天气面前具备强大的“安全韧性”。

在数据协同层面，方案构建了“天—空—地”三级联动的监测体系：通过卫星InSAR数据对道路沿线进行广域筛查，快速锁定风险区域；再由无人机对重点区域进行精准复核排查，提升巡检效率80%以上；最后结合车载巡查和地面传感器，实现全路段、全要素的实时监测。这种多源数据融合模式，既保证了监测的广度，又确保了诊断的精度，彻底解决了传统监测“覆盖不全、洞察不深”的问题。

场景落地：三大核心方案赋能养护全流程智能化

“深瞳析路Deeproad”智慧养护解决方案并非单一技术的堆砌，而是针对不同养护场景打造的专业化、模块化产品矩阵，涵盖车辆巡查、无人机巡检、轻量化监测三大核心方案，实现从路面到路基、从表观到深层、从单点到全域的全方位养护覆盖。

在车辆巡查场景，方案实现了从“人眼巡查”到“AI智巡”的跨越式升级。这套集成高性能车载硬件与AI养护平台的整体方案，支持车辆在100公里/小时的行驶状态下，完成路面病害的高清采集与精准识别，识别准确率和召回率均超过92%，病害尺寸测量精度达厘米级，误差控制在2%以内。更可扩展热红外相机和探地雷达，形成从路面到路基的立体检测网络。在决策层面，系统融合1000+专业规范，集成性能预测、养护对策与项目排序三大核心模型，能自动生成处置方案、派发工单，并制定未来3-5年的科学养护规划，使养护整体调度效率提升超过43%。目前，该方案已在四川、新疆等多地成功应用，累计巡查里程达数万公里，用实际数据验证了其可靠性。

无人机巡检方案则聚焦于公路、桥梁、边坡等设施的高效安全监测，通过多载荷集成与多源数据融合技术，实现“无人化、精准化、智能化”巡检。无人机搭载高清视觉、红外和激光雷达等载荷，不仅能识别毫米级表观病害，更能透视发现路基富水、边坡渗水等深层隐患；结合卫星InSAR数据的广域筛查，巡检效率提升80%以上，同时可智能识别边坡形变与滑坡风险，自动计算滑坡体量，为应急抢险提供关键支持。此外，方案联合重庆交通大学研发的三维智能航线规划算法，实现复杂场景下的自主仿模飞行，巡检效率再提升40%，确保巡检任务安全稳定高效执行。

针对中小桥梁群、边坡群等场景的轻量化监测方案，突破了传统监测“重报警轻诊断”和数据孤岛的难题。方案部署轻量化AI视觉监测单元，凭借>10TOPS的边缘AI算力，将0.1mm精度的监测数据在数字孪生体中实现毫秒级映射和多源数据融合分析，既能对滑坡、垮塌、撞击等突发风险进行秒级感知与溯源，又能结合气象大模型超前72小时预测气象数据，实现风险超前预警。其核心算法均与高校联合研发，并经西南交大实验室海量数据集交叉验证，评估准确率达96%。在成都市温江区三渡水大桥的实际应用中，该方案展现出卓越的监测精度和决策效率，成为中小基础设施智能养护的优选方案。

产业重塑：新质生产力引领养护行业高质量发展

“深瞳析路”智慧养护解决方案的落地，不仅带来了单个项目效率的提升，更从根本上重塑了道路养护的产业生态，彰显了新质生产力的核心价值。

在养护模式上，方案推动行业实现从“被动维修”到“主动预防”的根本性转变。通过AI大模型的超前预警和科学决策能力，道路养护不再是“出了问题再解决”，而是“提前预判风险、主动规划养护”，将风险消灭在萌芽状态，大幅降低了养护成本和道路通行风险。

在产业效率上，智能化技术的全面应用实现了养护全流程的自动化升级。车辆巡查、无人机巡检替代了传统人工巡查，AI模型替代了经验决策，将巡查、上报、诊断、决策、派单等环节全面打通，不仅让养护整体调度效率提升43%以上，更让一线养护人员从繁重的重复劳动中解放出来，转向更具技术含量的管理和维护工作，实现了人力资源的优化配置。

在管理模式上，方案推动道路资产管理从“人找问题”转向“问题找人”。通过全维度监测网络和智能预警系统，病害和风险能自动被识别、上报并推送至相关负责人，配合自动生成的处置方案和工单，管理者无需再依赖人工排查和经验判断，只需根据系统提示进行统筹调度，实现了管理的精准化、高效化。同时，统一的数据标准和跨系统集成能力，打破了“数据孤岛”，为全域公路资产的统筹管理提供了数据支撑。

结语：以AI创新践行新质生产力，赋能交通强国建设

成都养路工数科的“深瞳析路Deeproad”智慧养护解决方案，以AI大模型为核心，以空天地协同监测为支撑，以全流程智能闭环为目标，不仅破解了传统道路养护的行业痛点，更构建了数据驱动、智能高效、主动预防的新型养护生态，成为新质生产力在基础设施领域的典范实践。

当前，我国正加快推进交通强国建设，对道路养护的智能化、精细化、高效化提出了更高要求。成都养路工数科将持续深耕AI大模型与道路养护的深度融合，不断迭代技术方案，拓展应用场景，以科技创新赋能产业升级，为我国公路基础设施的安全稳定运行提供更有力的保障，让道路养护更聪明、通行更安心，在践行新质生产力的道路上，为交通强国建设贡献更多力量。