近日，由中关村中科公路养护产业技术创新联盟主办的“第三届公路养护联盟年会暨养护科技奖颁奖典礼”在江苏南京召开，来自全国各省（市、区）公路管养单位及相关单位的领导、专家、学者共计600余人齐聚一堂，围绕会议主题“公路养护产业的未来”共促技术赋能，共享先进理念，共话养护发展。
第三届公路养护联盟年会在南京召开
会上，由森远股份联合数慧时空推出的“AI大模型+空天地深度助力公路基础设施精准养护”精彩亮相。中科森远董事长郭澎岳向参会嘉宾详细介绍了该方案。
中科森远董事长郭澎岳发布联合解决方案
他指出，在智慧交通领域，国家一直在推动相关政策的实施。特别是在2023年，国家发布了《加快建设交通强国五年行动计划(2023-2027年)》的文件，并要求公路养护进行数字化转型和智能化改造。国家还印发了《“十四五”公路养护管理发展纲要》，要求加快公路养护管理的数字化水平，推动公共技术、状况检测、监测以及养护装备的自动化研究。
在此背景下，森远股份在从传统装备向智慧装备转型的过程中，观察到交通领域有四个主要场景对智能化AI有着迫切需求。
大模型体系
利用卫星遥感对雪情、洪涝、低温冰冻、地质灾害的大范围监测，无人机巡检提供局部详细路况，路况预测结合两者数据实现动态封路决策，为交通管理提供科学依据，提高协同效率。
通过整合多种技术手段，打破信息孤岛，实现路况信息的实时共享与快速传递，使交通管理者能够根据准确的路况信息及时调整协同策略，有效缩短封路时间，减少交通拥堵，提升交通运营协同效能。
AI分析气象、历史事故数据可实现预测性预警，提前发现事故风险；遥感热力图与路侧物联网设备结合实现小时级风险识别，为预防措施争取时间。
智能化预警系统能够实时采集和分析多种数据源，通过数据融合和AI算法处理，快速准确地识别交通风险，及时发出预警信息，为交通管理部门和道路使用者提供充足的时间采取预防措施，有效降低事故发生率。
空天地数据融合可实现卫星宏观路况评估与无人机细部病害检测，为AI定制化养护方案生成提供数据支持，结合气候、荷载、材料数据，精准制定养护方案。
数据驱动的养护模式能够实现对公路病害的早期发现和精准诊断，通过AI算法分析病害发展趋势，预测养护需求，为公路养护提供科学决策依据，提高养护资源的利用效率，延长公路使用寿命。
高精度遥感可实现车辆识别，包括车型、超载、违停等，多源数据整合（ETC+遥感+AI分析）可提升执法覆盖率，弥补传统执法手段的不足。
遥感执法工具能够突破传统执法手段的局限，实现对交通违法行为的全方位、实时监测和精准识别，为交通执法提供有力技术支持，提高执法效率和准确性。
基于以上四个场景，森远股份联合战略合作伙伴数慧时空共同打造了AI大模型赋能下的“空天地”一体化新型智慧交通管理体系，旨在以交通强国场景化实战为导向，以自动化、智能化技术为驱动，搭建交通行业与人工智能技术之间的桥梁，实现交通管理全过程、全方位的数字化、智慧化升级，助力行业高质量发展。
解决方案大模型矩阵
“这个体系的底层数据来源于全国交通投资系统的积累，包括车辆数据、路网数据，以及公路从建设到后期养护的全周期数据。当前，我们面临的核心问题是：当数据形成资产后，如何有效利用这些资产，甚至在未来实现资产变现，使其真正产生价值。答案是，我们需要一个适合行业的模型。虽然今年大家都在热议大模型创新，但针对我们这个行业，我们更需要的是小而精的专用模型。”郭澎岳介绍道。
“如何将交通行业的数据和业务理解有效地输入到模型中，让人工智能进行辅助学习呢？未来，在交通运营、交通安全、交通养护和交通执法这四个领域，人工智能将辅助决策，并在决策过程中将结果反馈给模型，以促进其自我学习。如果模型在自学习过程中还能得到专家的指导，最终我们将构建一个从数据到模型再到应用，贯穿日常管理和业务的完整体系。”
之后，郭澎岳从光学影像+交通场景、SAR影像+交通场景、气象数据产品+交通场景三个方面，介绍了该联合解决方案在数字化公路、道路安全、交通监测预警、智慧养护、路面灾害监测、交通执法等具体领域的应用前景。
