摘要：高速公路养护是确保公路交通系统长期稳定运行的关键环节。传统的养护方式主要依赖人工巡检和定期维护，存在效率低、成本高、精准度不足的问题。近年来，大数据和人工智能（AI）技术的快速发展为高速公路养护提供了智能化解决方案。本文系统梳理了大数据与AI在公路养护中的应用，探讨了智能监测、预测性维护和优化管理等关键技术，构建了基于数据驱动的智能养护管理体系，并结合典型案例分析其实际应用效果。研究表明，智能化养护管理能够提高养护决策的科学性，降低维护成本，延长公路使用寿命，并提升整体通行安全性。

关键词：高速公路养护；大数据；人工智能；智能管理；预测性维护

一、传统高速公路养护方式的局限性

长期以来，高速公路养护主要依赖周期性维护、人工巡检和应急维修。然而，随着交通流量增长和公路老化，这些传统方式暴露出诸多局限性。

（一）维护周期固定，灵活性不足

传统养护采用固定时间间隔进行检查和维修，未充分考虑公路的实际使用状况。例如，高流量路段或极端天气影响区域可能需要更频繁养护，而低流量路段的维护频次可能过高，导致资源浪费或维护不足[1]。

（二）人工巡检效率低，易受主观因素影响

人工巡检受天气、时间和路况影响较大，难以保证实时性和全面性。同时，巡检依赖经验判断，容易出现误判或漏判，导致某些病害未能及时修复，影响公路使用寿命[2]。

（三）养护资源分配不合理，成本高昂

缺乏精准数据支持，导致养护资源分配不均衡。某些公路可能被过度修缮，而需要紧急维修的路段却得不到及时处理。此外，人工养护需要大量人力和物资投入，进一步增加运营成本[3]。

（四）突发事件响应滞后，影响道路安全

突发病害如裂缝、坑洼、积水等，通常需经过人工发现、报告、审批和执行多个环节，维修周期长，影响道路通行能力。在严重情况下，还可能引发交通事故，危及行车安全[4]。

二、大数据与人工智能在高速公路养护中的应用

随着信息技术的发展，大数据和人工智能（AI）已广泛应用于高速公路养护，提升养护精准度和管理效率。通过数据驱动的智能分析，可以实现实时监测、预测性维护和优化管理，降低维护成本，提高道路安全性[5]。

（一）大数据技术的作用

1.数据采集：利用传感器、无人机、摄像头等获取路面状况、交通流量和气象数据。

2.数据存储与处理：采用云计算和边缘计算，提高数据处理效率。

3.数据分析与预测：基于机器学习模型预测路面病害趋势，优化养护计划。

4.实时监测与预警：结合物联网技术，实现全天候监测并提供预警，减少突发事故。

（二）人工智能技术的应用

1.智能监测：AI自动识别裂缝、坑洼等病害，提高巡检效率。

2.预测性维护：分析历史数据，提前规划养护，降低长期维护成本。

3.智能决策支持：优化养护资源调度，合理安排施工时间，减少交通影响。

大数据与AI的融合，使公路养护更加智能化，为智慧交通的发展奠定基础。

三、智能高速公路养护管理体系的构建

智能化高速公路养护管理体系依托大数据、人工智能和物联网（IoT）技术，实现从被动维修向主动预测和智能管理的转变。该体系涵盖数据采集、分析、决策支持和执行反馈等关键环节，确保公路运行的稳定性和安全性[6]。

（一）数据采集与监测体系

智能养护系统依托多源数据采集技术，实现公路状态的精准监测与评估。在关键路段部署多类型传感器，实时采集路面状态、交通流量及环境参数，确保数据的连续性和准确性。无人机巡检结合AI图像识别技术，高效检测裂缝、坑洼、积水等病害，提高巡检效率并降低人工成本。车载监测系统通过GPS、加速度计等设备分析行驶数据，识别路面磨损状况，及时发现潜在问题。交通监控摄像头进一步增强对路面损伤、交通流量和气象条件的实时分析能力，为科学决策提供有力支持。多源数据的融合应用，使公路养护更加精准、高效，并降低长期维护成本。

（二）数据分析与智能预测

多源数据需经过大数据平台处理，以提升智能养护决策的精准性。数据清洗首先确保信息完整可靠，去除噪声、修正异常值，并填补缺失数据。随后，融合分析整合传感器、无人机、车载设备等数据，构建全面的公路状态评估体系。深度学习模型基于历史与实时数据预测路面病害，为预防性养护提供科学支持。智能预警系统动态监测公路运行状况，精准识别潜在病害并推送维修建议，有效降低突发故障风险。

（三）养护决策支持与优化

智能化养护体系利用人工智能和优化算法，实现科学决策，提高养护效率并降低对交通的影响。

1.优化养护计划：AI模型综合分析公路病害严重程度、交通流量和维修成本，制定最优养护方案。例如，低影响区域的轻微病害可延后维修，而高流量主干道需优先修复，以保障通行顺畅。

2.智能资源调度：AI可根据实时监测数据，自动调配维修人员、设备和物资，优化维修路径，确保突发病害得到最快响应，提高资源利用率。

3.交通影响预测：智能系统结合历史交通流量和施工计划，预测养护对通行的影响，合理安排施工时间，如夜间或低峰时段作业，最大程度减少交通干扰。

四、典型案例分析

大数据与人工智能在高速公路养护中的应用已取得显著成效，以下是国内外典型案例。

（一）国内案例：智能公路养护系统

某省交通管理部门引入AI和大数据，构建智能养护系统，整合无人机巡检、智能传感器和AI数据分析，实现公路状态的实时监测和预测性维护。该系统投入后，公路维护成本降低20%，突发事故减少15%，并优化养护资源调度，减少因施工造成的交通拥堵。

（二）国外案例：美国智能公路管理系统

加州部分高速公路采用AI巡检车与机器学习算法进行自动评估，并结合天气、交通流量等数据预测公路病害。该系统提高了30%的养护效率，节省25%的预算，同时优化施工调度，减少高峰期交通干扰。

这两个案例表明，智能技术可显著提升公路养护的精准性和效率，未来有望进一步推广应用。

五、未来发展趋势

随着科技的不断进步，大数据与人工智能在高速公路养护中的应用未来将朝着更加智能化和自动化的方向发展，以提高养护的精准度和效率。不过，在技术应用过程中，也面临着数据安全、成本控制和适配性等挑战。具体的发展趋势如下：一是传感技术与物联网融合，高精度自供能传感器将实现实时监测，提高数据采集精度，减少人工巡检；二是AI自适应预测，深度强化学习将动态优化养护策略，提高预测精度，增强公路维护智能化；三是自动化与机器人养护，无人裂缝填充机器人、智能修复车等将提高养护效率，降低人力成本；四是智能交通管理融合，智能养护系统与ITS结合，优化施工时间，减少对交通的干扰，提高行车安全性。

六、结论

大数据与人工智能技术正推动高速公路养护向智能化、精准化发展。智能养护系统通过实时监测、预测性维护和优化管理，提高公路维护效率，降低成本，并提升通行安全性。本文探讨了传统养护模式的局限性，以及智能技术在公路监测、决策优化和资源管理中的应用，并结合典型案例分析了其实际成效。尽管智能养护仍面临数据安全、成本与标准化等挑战，但随着技术进步，这些问题有望解决。

参考文献

[1]马宇鹏.基于简化风险指标的山区高速公路养护区设置优化方法研究[D].重庆交通大学，2024.DOI：10.

[2]庞荣，姜烊，张朋，等.基于人工智能的公路智能巡检装备研究[J].公路，2024，69（06）：334-342.