核心观点 - 苏州公路中心通过融合大数据和人工智能技术成功开发国省道公路路面养护科学决策系统 入选2025年度数字交通典型案例 标志着数字公路创新实践获得行业高度认可 [1] 技术架构 - 构建"一库一体系两模型"核心架构 解决传统养护依赖人工经验导致的决策难题 [4] - 全要素动静态数据库整合750公里国省道全生命周期数据 将纸质资料转化为可分析数字资产 [4] - 精细化评价体系新增横向裂缝指数和修补状况指数等标准 实现车道级病害诊断 [4] - AI预测与决策模型采用39项关键参数 精准预测6项核心指标并通过五级决策体系确定最优养护方案 [4] 实施成效 - 实现精准时机养护 通过捕捉路面材料衰变规律在病害加剧前采取预防性养护 避免高额修复成本 [6] - 采用百米级路段划分实现精准定位 养护范围精确到具体车道 避免应养未养和过度养护问题 [6] - 针对不同病害实施精准方案 避免小病害大修和修了又坏的循环问题 [7] - 建立养护后评估机制跟踪观测效果 计算路面存活率和全周期成本等指标 动态优化后续方案 [8] 行业意义与发展规划 - 案例为交通运输行业数字化转型注入新动能 对构建智慧交通生态和推动高质量发展贡献重要力量 [10] - 未来将持续深化大数据和人工智能技术应用 完善路面科学决策体系以保障公路安全畅通 [10]