为积极践行“交通强国”战略部署，推动公路养护智能化转型升级，今年以来，省公路局在湟源公路总段、海西公路总段、果洛公路总段、玉树公路总段试点应用AI巡检技术，完成国道109线、国道214线等41条路段5285公里的巡查，智能识别并记录路面各类病害35万条，成功采集并生成病害、资产及交安设施等结构化数据，为在全省国省干线公路推广提供经验，为构建安全、便捷、高效、绿色的现代化公路交通体系奠定坚实基础。

   技术赋能，巡检效率实现跨越式提升。该系统利用图像识别技术与大数据分析算法，能够自动精准识别裂缝、坑槽等病害类型，并对其宽度、面积等关键指标进行量化测量，推动路面病害评估从传统的定性描述到现代精准的数据分析，破解了传统人工巡检效率低下的问题，通过部署车载AI巡检系统，单日检测里程大幅增长，缩短全域路网检测周期，改变以往依赖人力、受制于天气的被动局面，为实施精准养护、优化资源配置提供客观可靠的决策依据，极大增强养护工作的科学性与前瞻性。

   优化升级，着力提升系统智能化水平。针对试点中发现的问题，省公路局联合技术单位，制定优化升级方案。 一是强化算法与模型训练，重点针对冻胀、沉陷、脏污、雨雪、低光照等复杂情况建立专项样本库，进行样本优化和迭代训练，重点攻克病害与非病害目标的区分难题，目前已完成相机自动曝光参数的优化，有效缓解强光变化区域的画面过曝问题，提升AI模型的环境适应性和目标判别精准度。 二是提升数据质量，通过集成高精度定位技术、现场桩号校准与参数修正，控制桩号定位偏差，确保病害位置信息准确可靠，新版云平台上线现存病害与巡检病害汇总报表功能，为数据统计与分析提供了便利。 三是简化流程与保障稳定性，探索引入智能预筛选机制以降低人工复核压力，研究网络盲区的离线采集方案，持续优化系统性能，保障数据采集与传输的流畅稳定。

  下一步，省公路局将在现有试点基础上，总结经验，巩固与转化试点成果，形成一套可复制、可推广的标准化AI巡检应用模式，并逐步扩大应用范围。同时，加强复合型人才培养，积极探索AI巡检数据在预防养护等深度场景的应用价值，最大化发挥数据效能，驱动全省公路养护体系向全面智能化、精细化转型升级，为公路养管事业高质量发展注入新的动能。