亿维股份联合腾讯云：基于AI与边缘计算的公路智能巡检与数字化管养架构

应对549万公里路网管养高峰：突破传统人工巡检数据断层瓶颈

截至2024年底，我国公路总里程达549.04万公里（数据来源：亿维股份），路网规模稳居世界第一。随着大规模基建完成，行业全面步入“建养并重”的公路养护维修高峰期。管理部门亟需建立可量化、直观化的管养体系，以全面及时掌握公路状况。

然而，依赖传统人工巡检的业务模式存在明显的数据与效率断层：

• 频率与连续性不足： 传统定检手段每年仅执行1-2次，无法有效支撑预防性养护规划。
• 数据颗粒度缺失： 病害记录依赖人工拍摄照片，缺乏高精度定位信息，难以进行历史养护效果对比与科学评估。
• 作业风险与盲区： 车辆高速行驶状态下，人眼识别遗漏率高，且下车作业危险系数大，导致道路资产状况底数不清。

部署云边协同AI巡检系统：实现全要素道路资产动态感知

为实现路面病害检测、养护、管理和服务的实时化与数字化，深圳亿维锐创科技股份有限公司联合腾讯云，构建了融合人工智能、边缘计算与高精定位的“AI道路智能巡检系统”。

• 一体化边缘计算智能硬件： 终端设备集成了高清机器视觉相机、GNSS高精度定位模块、4G/5G通信及AI计算单元。支持120km/h的高速巡检，有效识别范围覆盖三车道。设备支持无网络环境下的断点续传（离线本地缓存），且采用磁吸固定，车辆启动通电即可自动检测，无需人工干预。
• 多维度特征识别核心算法： 基于深度学习的图像分析技术，系统内置两大核心算法库：
  • 42种病害算法： 精准识别包含网状裂缝、车辙、坑槽、边角剥落等在内的25种路面病害及周边设施异常。
  • 44种资产算法： 自动盘点指示标志牌、护栏、路灯、隔离墩等29种交通安全设施及其他附属资产。
• 全生命周期业务闭环调度： 通过“数字驾驶舱（大屏端）”与“移动APP（管理端）”联动，实现从巡检设备状态监控、病害自动诊断去重，到养护工单派发及考核监督的全局数字化流转。

驱动预防性养护落地：降低检测与日常管养综合成本

通过高频次、自动化的AI巡检替代传统低频人工定检，养护业务模式实现了从“事后补救”向“预防性养护”的演进：

• 优化运维成本结构： 车辆正常行驶即可完成全自动识别，大幅降低了日常巡查的人力投入与外包检测成本。
• 控制安全责任风险： 不停车巡查模式不仅降低了巡检人员的劳动危险，更能及时发现坑槽、抛洒物及设施损坏，快速消除道路行车安全隐患。

夯实海量数据并发处理底座：实现图像流转与引用的三倍提速

面对巡检车辆在高速公路、隧道等复杂网络环境中飞快行驶所产生的海量图片与并发数据，系统依托腾讯云底层PaaS产品，构建了高可用、低带宽消耗的数据处理架构：

• 轻量级物联网通信保障： 采用腾讯云MQTT轻量级架构，适配低带宽消耗特性，有效克服传统协议在车辆高速移动中面临的带宽不稳、延迟高等挑战。
• 高压降本与海量存储： 每日新增的千万级图片由腾讯云COS提供容量无上限及99.999999999%的数据持久性保障。配合数据万象高级压缩技术，单张巡检图片平均从600KB压缩至约300KB，存储占用减少二分之一。
• 全业务流程效率翻倍： 在保证图片高清细腻的前提下，高压缩比直接提升了业务平台的调用与加载速度，使“AI识别-二次推理-叠加处理-业务引用”的全链路流程整体提高3倍速度。