传统巡检方式面临效率与成本双重挑战
温州作为浙江省重要的交通节点城市以及商贸物流中心，交通流量大、货运需求高，长期以来道路承载压力显著增加，大量货车和商业车辆的通行加剧了公路病害问题。面对高达5000多公里的公路和200多个巡检点，传统人工驱车巡检模式显得力不从心。
受自然天气、道路条件等复杂因素影响，人工巡检工作强度大、效率低，且巡查效果难以实现精细化管理，同时高昂的用工成本也制约了养护工作的可持续发展。为了应对这些挑战，实现道路巡检工作的数字化升级，温州亟需引入科技手段，优化巡检全流程，提升道路设施精细化管养水平，从而实现高效、精准的道路养护管理目标。
打造路面养护系统数字化闭环：重塑巡检与运维管理流程
针对温州道路所遇见的上述问题，国朗提出AI智能道路巡检解决方案替代传统人工巡检道路的方式。
以出勤车辆为载体的应用场景，国朗AI智能道路巡检解决方案通过集成“4K高清摄像设备+AI识别车载系统+高性能硬盘主机”于一体，巡检车辆在日常运行中运用高清摄像头采集路面视频数据，结合GIS可视化技术生成高精度道路病害数字化模型，并通过AI算法实时检测画面，精准识别包括裂纹、坑洼、裂缝、障碍物、非标准横幅悬挂等在内的3大类、20余种道路病害及异常情况，所有检测结果通过4G网络实时上传至管理后台，实现道路问题的全景式统一数据采集和分析。
执法大队和大数据局在收到上传数据后，通过平台生成报告进行问题分类分析，快速定位破损路段，智能筛选问题类别并精准匹配责任单位。责任单位通过后台可直观查看道路病害的类别、GPS定位信息以及相关图片，第一时间掌握现场情况并生成数字化工单，处理完成后，责任单位需上传处理结果及现场照片，完成从发现问题到解决问题的全流程闭环管理。
国朗AI智能道路巡检解决方案通过全面数字化手段，将道路基础设施数字化管理延伸至巡检、养护和全生命周期管理的各个环节。动态数字化管理能够实时监控道路状况，实现养护业务的精细化管理；一体化运维则将道路巡检从传统的人力模式转变为高度智能化模式，大幅提升效率与精确度，同时减少了公共资源与人力资源的占用，实现了真正意义上的“降本增效”。
AI智能巡检：精准预判风险，助力智慧交通高效管理
AI智能巡检系统的强大之处在于其风险预判能力。通过智能模型对道路病害类型进行分析，可在问题发生前提前预防潜在风险，摆脱了传统人工处理中因天气、路况等因素导致效率低下、巡检效果难以提升的困境。同时，该系统的智能算法大幅提升病害识别的精准度，能够快速、高效地检测并分类病害问题，确保道路养护工作的及时性和科学性。
此外，AI巡检不仅有效降低了整体道路养护成本，也显著降低巡检人员因传统人工操作而面临的安全风险，极大保障作业安全性。在日常工作中，该系统通过智能化改造道路病害巡检流程，显著提升了效率，助力实现高效、精确、低风险的智慧交通管理。
全面提升公路管理养护工作的智能化和高效化水平
此次在温州市启用AI智能设备巡检系统，国朗AI智能道路巡检解决方案以传统人力模式升级为高度智能化模式，有效提升巡检效率和准确率，推动巡检流程的数字化转型。通过智能模型提前预防病害风险，克服传统人工巡检因天气、路况等因素导致效率低、精细度差的困境，并降低巡检成本和安全风险，同时显著提升巡检效率和病害识别的准确率，为病害类型分析和风险预判提供了有力支撑。
目前，该方案已成功应用于温州市、湖州市和新昌县等多个城市，广受客户认可。
国朗AI智能道路巡检解决方案为交通管理部门提供了一套强大的工具，不仅提升道路巡检的质量和效率，还为现代化智慧交通的发展奠定了坚实的技术基础，推动交通服务迈向更高的智能化水平。