一、项目背景

当前，我国已建成全球规模最大的公路与城市道路网络，正全面从“大规模建设”转向“建养并重、养护优先”的新阶段。广州市白云区既有高标准、大流量的城市道路，也包含大量技术等级不一、路况复杂的普通公路，形成了典型的道路网混合运行体系，加之桥梁、隧道等基础设施交织，交通管理面临独特复杂性。随着路网服役年限增长、交通流量激增及极端天气频发，道路病害、桥隧结构劣化等问题进入高发期，传统管养模式面临多重核心挑战：一是信息资源整合能力弱，各业务系统数据如同孤岛，缺乏统一数据中台进行有效治理和价值挖掘，导致数据应用无法落地，管养运一体化应用还未实现；二是智能化监管亟待加强，传统巡检过度依赖人工，智能物联设备、无人机应用等存在智能化不足，对于道路病害、交通事件缺乏高效感知手段，导致发现不及时、养护处置响应滞后，“巡处核”闭环业务还未实现；三是城市道路管理跨部门协同还有待提升，各业务系统独立建设，无法形成跨部门协同，一体化中台支撑能力亟待建设。

在政策环境方面，国家和省、市层面密集出台政策文件为数字化转型提供指引。国家层面，2024年2月住房城乡建设部《“数字住建”建设整体布局规划》提出构建“大数据慧治、大系统共治、大服务惠民”的一体化数字住建体系；2025年5月国家数据局《数字中国建设2025年行动方案》要求持续深挖人工智能等数字技术应用新场景；2025年9月交通运输部等七部门《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》明确到2027年人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用，综合交通运输大模型落地部署。地方层面，2025年8月广州市政务服务和数据管理局《广州市城市全域数字化转型试点实施方案》围绕数据要素、数据底座等提出25项重点任务；2024年4月白云区政府《广州市白云区数字化发展三年行动方案(2024-2026年)》明确提出加快智慧城市基础设施建设，统筹部署物联感知设施，为本案例落地提供了区级实施指引。

从市场需求看，白云区作为广州市重要交通枢纽和经济发展区，公众对出行安全与效率有极高期望，市场迫切需要一体化、智能化的综合性解决方案。效率方面，传统人工巡检耗时耗力、覆盖率低，亟需7×24小时自动化巡检、主动安全预警、科学决策降本的一体化智慧管养方案；安全方面，桥隧结构安全、路面积水、违规占道施工等隐患亟需通过智能感知设施和AI算法实现主动预警，变事后处置为事前预防；经济方面，基础设施管养成本日益攀升，需引入大模型进行科学决策，优化养护计划，降低全生命周期成本。

面对复杂的道路网管理挑战，响应政策导向，解决效率与安全需求，建设“1+2+N”白云区智慧住建交通平台体系，即1套数据治理、1套大模型应用+1套视觉AI分析平台、N套应用场景（道路智能巡检与数字化养护、道路网安全运行监测与应急、综合道路管养一张图等），以智慧管养应用建设为核心，推进广州白云区城市数字化转型、智慧化能力提升，进一步推动城市治理体系和治理能力现代化发展。

二、创新点

本案例摒弃烟囱式系统建设模式，构建覆盖城市道路+公路的“道路巡检养护智能体”，具备全流程闭环管理能力，彻底革新传统道路网管养模式。

(1) 技术创新

积极响应国家“人工智能+”行动，深度融合大数据分析、视觉AI、大模型等先进技术与住建交通行业应用。通过建设综合业务中台，构建数据汇聚、治理、分析、服务的全链路能力，彻底改变传统依赖经验判断的决策模式。依托智慧住建底座实现道路管养系统全面升级，打破数据孤岛，覆盖“建管养运服”全流程，全栈国产化适配，自主可控。

空地车立体化巡检智能体，大幅提升道路管养效率。以大小模型融合技术为核心引擎，以视频AI智能分析平台为中枢神经，实现了三大突破：部署数十种视频端与无人机端AI算法构建智能感知矩阵，实现道路事件秒级告警的极速响应；打造多模态多视角融合分析体系，攻克单一视角监测盲区的技术瓶颈，构建“空地协同、高低搭配”的立体化巡检网络，有效解决传统人工巡检范围有限、效率低下的难题；建立"智能识别-自动派单-高效处置"的全流程闭环，赋能道路管养从被动应对向主动预警的范式革新。

图4-1 智慧管养应用

全流程管养业务决策智能体，构建智慧管养新范式。依托综合业务中台构建大模型应用体系，以安全养护助理筑牢智能防线，以智能问数激活数据价值，以智慧调阅打破信息壁垒，以智能执行重塑业务流程；通过自然语言交互实现巡检AI诊断的精准识别、任务派单的高效流转、报告生成的智能输出、施工单据的自动解析，更赋能事件复核的深度校验、交通事故的极速处置、态势研判的前瞻预警与管控措施的科学推荐，构建起"感知-决策-执行-优化"的全链路智慧管养新范式。

图4-2 大模型应用

(2) 模式创新

创新“桥隧一张网+智能体监测”主动健康监测模式，对重点桥梁、隧道、道路进行分级智能监测，实现全域路网设施分级全覆盖监测与风险闭环处置；同时，通过“数据+AI+工单”驱动业务流程再造，将AI识别线索自动生成工单并智能派单，实现从人工发现到AI即时响应的闭环，全面提升巡管养数字化转型；此外，通过移动端整合“粤政易”，为一线人员提供道路网运行监测与应急指挥、智能巡检与数字化养护的现场工具，支持实时上报、接收工单、录入病害，将闭环延伸至作业一线，显著提升巡检养护效率与应急响应速度，最终实现道路资产管理、风险监测、部门协同三维效能的整体跃升。

(3) 管理创新

依托上述技术能力，本案例打造了数字化、智能化、精细化的住建管理新模式。智慧住建底座将分散系统进行国产化适配改造和数据迁移，打破数据壁垒；通过可视化平台实现桥隧管理一张图、道路管理IOC一张图等，使管理者能够在一屏上纵览全区道路网运行态势、桥隧健康状况与养护作业进展，实现了从“各自为政”到“一屏统管”的跨越。

三、应用效果

本案例基于“道路网管养智能体”的建设，在白云区部分城市道路与普通公路复合型路网的管养工作中取得以下实际效果。

(1) 巡检效率与养护能力的提升

传统养护模式下，2024年完成公路巡查114405.26公里，投入大量人力和车辆（现有车辆35辆，其中特种专业技术用车30辆），但仍存在养护经费投入不足，区域养护不及时不到位的问题。本案例通过12套道路车载智能巡检终端、1套全景道路影像、1套道路车载高精道路激光雷达与无人机两周一次常态化巡检，构建空地一体立体化感知网络，可实现实时精准识别路面病害、沿线设施及路面交通事件，覆盖多场景下的病害/设施巡查及智慧巡检养护，弥补人工巡查范围有限的短板。同时，移动端应用助力一线人员现场高效作业，解决传统巡检投入大、覆盖不足问题，有效提升巡检响应速度。

(2) 养护质量与维修及时率的改善

实际工作中，道路设施养护管理中心需完成路面修复、标线施划、标志牌安装等大量工作，区域养护不及时不到位情况有待解决。本案例通过养护大模型，基于历史病害数据、交通流量、气象条件多维度数据生成科学决策，实现从被动查询到主动分析的转变，辅助制定更科学的养护计划，避免过度养护或滞后养护，有助于提升养护及时率与一次验收合格率。

(3) 安全风险预警与隐患处置能力的增强

巡查道路安全隐患、公路桥梁隐患排查、路域环境整治等业务能力有待提高，内部管理有待加强，区县乡道交通黑点及交通安全设施的完成率、完好率排查不够全面。本案例通过部署25种视频端AI算法和12种无人机端AI算法，实现对桥隧安全、路面抛洒物、施工占道、路面积水、边坡滑坡等风险的自动识别预警；构建桥隧一张网，对区域内涉及的83座桥梁、140条道路、8条隧道进行感知设施补充建设，实现全覆盖监测，助力全域桥隧道路的智慧管养应用，变被动处置为主动预防，缩短响应时间，降低事故发生风险。

(4) 综合运营效益凸显

本案例通过智慧住建底座实现分散系统的国产化适配改造与数据整合，提升资源利用效率，通过可视化平台实现桥隧管理一张图、道路管理IOC一张图，管理者可在一屏上统管支撑道路资产管理、风险防控与部门协同。整体上，为提升道路管养效率、降低路网全生命周期管养成本、保障城市交通生命线安全提供坚实保障，为城市道路一体化智慧管养提供可复制实践经验。

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