公路作为交通网络的核心枢纽，其安全畅通直接关系到区域经济发展与民生福祉。随着公路里程逐年递增、路网结构日趋复杂，传统“人工巡查+事后抢修”的被动养护模式，已难以应对病害隐蔽性强、风险突发率高、管理协同性差等行业痛点。在此背景下，成都养路工数字科技有限公司旗下品牌深瞳析路Deeproad——融合微气象技术的公路空天地协同智慧养护解决方案，以“数据驱动、科学养护”为核心理念，依托空天地协同全链路数智化解决方案，推动公路养护从“被动应急”向“主动防御”转型，为公路安全筑牢智能防线。

一、痛点凸显：传统养护模式的六大核心困局

长期以来，我国公路养护行业面临着“巡查效率低、数据不互通、决策缺依据”等诸多难题，集中体现为六大核心挑战：

1.养护能力滞后：公路里程激增与养护资源不足的矛盾突出，早期公路隐患排查难度大，缺乏智能监测手段导致病害发现滞后，应急响应时效难以保障。

2.数据孤岛效应：跨部门信息壁垒显著，养护数据分散存储、难以共享，过程监管缺乏有效抓手，直接影响养护决策的科学性与执行效率。

3.资源配置失衡：人机料调度缺乏数据支撑，资金分配与实际养护需求脱节，导致“重抢修、轻预防”的被动局面。

4.巡查盲区显著：人工巡查覆盖范围有限，桥梁、边坡、隧道等高危区域病害难以精准识别，人员作业安全风险居高不下。

5.资产底数模糊：公路基础设施基础数据采集不全面、统计不精准，缺乏动态识别与记录机制，资产全生命周期管理难以落地。

6.作业流程不规范：现场养护作业留痕不足，资料归档缺乏标准化管理，质量追溯与计量统计缺乏数据支撑。

这些痛点的存在，使得传统养护模式始终停留在“病害发生-应急处置”的被动阶段，不仅养护成本居高不下，更难以从根源上保障公路运行安全。

二、破局之路：空天地协同全链路数智化解决方案

针对行业痛点，深瞳析路Deeproad依托AI大模型+知识图谱+多智能体核心技术架构，打造空天地协同的智慧养护一体化解决方案，构建“风险管控-资产管控-数据管控-标准管控-资金管控”五大维度的主动防御体系，实现公路养护全流程数智化转型。

（一）全域感知：空天地一体化巡查，消除养护盲区

深瞳析路构建“车载智能巡查+无人机智能巡检+轻量化结构健康监测”三位一体的立体感知网络，突破地形与环境限制，实现公路病害全域、全天候、高精度识别。

●车载智能巡查：搭载强算力边缘计算主机、高清摄像头与北斗定位设备，最高巡查速度达100km/h，可识别坑槽、裂缝、井盖高差等12类公路病害，识别准确率超92%，定位精度RTK水平误差小于3cm。系统自动生成病害检测报告，为养护决策提供数据支撑。

●无人机智能巡检：单架次巡检覆盖20公里道路，裂缝识别精度达5cm，可在-20℃~40℃及暴雨、大雾天气稳定作业。针对边坡、桥梁等高危区域，无人机通过三维建模与热成像诊断技术，实现混凝土剥落、钢筋锈蚀、边坡位移等隐患的早发现、早预警，50米内位移监测精度达±1mm，提前30天预警裂缝扩展风险。

●轻量化结构健康监测：采用“传感/采集/传输/存储”四合一模块化微型终端，实现桥梁、隧道、边坡的毫米级监测。桥梁监测位移精度达±0.1mm，支持群桥联动预警；隧道监测覆盖沉降、收敛、裂缝等多参数，衬砌开裂区域识别误差≤0.5m，断网环境下仍可独立预警。

通过多智能体联合执行巡查任务，深瞳析路方案可降低75%人力依赖，将桥梁、边坡等登高作业安全风险降低90%，病害识别预测准确率超95%，彻底消除巡查盲区。

（二）全链路管控：五大维度协同，构建主动防御体系

基于全域感知采集的海量数据，深瞳析路打造智慧养护数字化平台，实现从数据采集、分析决策到作业执行、归档追溯的全流程闭环管理：

1.风险管控：从“事后处置”到“提前预警”依托空地一体AI巡查全覆盖，结合气象AI大模型，构建立体化风险防控网络。系统自动识别病害并计算工程量，对边坡位移、桥梁变形等风险实时预警，实现“巡查-派单-处置-留痕”闭环管理，彻底消除人工巡查错漏。

2.资产管控：从“模糊估计”到“精准掌控”通过移动端采集与平台端集中管理，建立公路资产三维数字化档案，实时记录资产变更与异常状态。涵盖路缘石、标志牌、护栏等沿路设施，以及违规广告、占道经营等城市治理类问题，为精细化管养奠定数据基础。

3.数据管控：从“孤岛分散”到“融通共享”打破跨部门信息壁垒，整合资产、病害、作业等多源数据，构建数据驾驶舱。通过“资产图层+作业图层+病害图层”一屏统览，实现养护管理全程可控，为科学决策提供数据底座。

4.标准管控：从“粗放作业”到“规范留痕”制定标准化作业流程，通过手机端APP实现巡查、维修、保养等场景的实时定位与作业上报。养护资料支持自定义模板归档，可按时间段批量导出，解决传统纸质归档效率低、统计难的问题，实现质量追溯有据可依。

5.资金管控：从“经验分配”到“科学测算”以养护需求为导向，构建数据驱动的预算编制模型，遵循《公路养护预算编制导则》及最新《干线公路养护工程预算编制规范》（DB61/T1998-2025）要求，实现“一路一策”精准资金计划。通过项目分类管理与要素优化配置，构建“计量-支付-审计”全流程闭环体系，确保资金使用透明合规。

（三）技术硬核：产学研融合，构筑核心竞争力

深瞳析路的技术优势源于强大的产学研协同创新能力。公司联合西南交通大学、重庆交通大学、长安大学等顶尖高校，以及公路养护技术国家工程研究中心等科研机构，共建联合实验室与智慧养护基地，深度融合智能交通、道路工程、材料科学等领域技术积淀。

目前，公司已拥有20项软件著作权、10项专利、3级数据安全等级认证，首创“AI大模型+知识图谱+多智能体”技术架构，孵化出AI巡查巡检、轻量化监测设备、病害AI模型等9项专利产品，为智慧养护方案提供坚实的技术支撑。

三、未来展望：构建公路养护数字生态，让养护更简单

从“被动应急”到“主动防御”，不仅是养护模式的转变，更是行业发展理念的升级。深瞳析路将持续以“把公路养护数字生态带入产业每个组织与个人”为使命，依托空天地协同全链路数智化解决方案，推动公路养护行业向精细化、专业化、数智化转型。

未来，深瞳析路将进一步深化产学研合作，加速科技成果转化，构建互联互通的数据世界，让公路养护更简单，为交通强国建设筑牢安全防线。