摘要：随着城市化进程的不断加快，市政基础设施运维面临着巡检效率低、人员安全风险高等诸多挑战，文章将智能巡检机器人在市政基础设施运维中的应用作为研究对象，深入分析了某市环东海域综合管廊的应用案例，提出扩展巡检机器人功能、加速行业标准统一、增强大数据分析、培养复合型人才等优化策略，目的在于推动智能巡检技术与传统运维模式的深度融合，为智慧城市建设提供新思路、新路径。关键词：智能巡检机器人；市政基础设施；智慧运维

引言：市政基础设施是城市运转的生命线，其运维管理水平直接关系到城市安全和民生福祉，然而传统的人工巡检模式效率低下、隐患难察，已难以适应日益复杂的城市运维需求。在新一代信息技术蓬勃发展的背景下，智能巡检机器人应运而生，为破解运维管理难题提供了全新思路。因此，文章聚焦智能巡检机器人在市政基础设施领域的创新应用，剖析技术优势，总结实践经验，对于推动城市运维管理智能化转型具有重要意义。

一、智能巡检机器人在市政基础设施运维中的应用优势

智能巡检机器人在市政基础设施运维中的应用，具有提高巡检效率和确保人员安全的显著优势。传统的人工巡检方式，不仅耗时耗力，而且存在诸多安全隐患，而智能巡检机器人能够利用先进的传感器和机器视觉技术，全天候不间断地对市政基础设施进行精准、高效的巡检，极大地提升了巡检的效率和质量，同时智能巡检机器人还可以代替人工深入到复杂、危险的环境中执行巡检任务，有效规避了人员伤亡风险，为一线巡检人员的生命安全提供了可靠保障[1]。

二、智能巡检机器人在市政基础设施运维中的应用案例

（一）项目背景

某市环东海域综合管廊这一城市地下“生命线”，承担着对电力、通信、给排水等重要管线集中管理的任务，凸显出传统人工巡检方式存在效率低下、安全隐患大、数据滞后等诸多问题，面对城市运维需求的日益增长以及人力资源的有限状况，引入智能巡检机器人之举成为破解管廊运维难题的创新方式，该项目以立足前沿科技、探索智能化手段于市政基础设施领域应用的做法，为提升管廊运维效能、保障城市安全运行提供了全新思路及可资借鉴的实践样本。

（二）应用方案

1.多元感知设备配置

智能巡检机器人的感知能力作为实现精准化管廊运维的关键一步，通过搭载多元化传感器，机器人可全面采集管廊内部环境和设施设备状态数据。高清摄像头对管线表面细微裂痕和锈蚀情况的捕捉、红外热像仪对管线温度分布的实时监测及过热故障隐患的及时发现，以及气体传感器对管廊内氧气、甲烷等气体浓度的持续检测并在超出安全阈值时触发预警，这些多源异构数据的融合应用，为机器人构建起管廊全局的立体认知，进而为后续智能分析和异常诊断提供坚实基础。

2.自主巡检智能分析

基于轨道式移动机构及自主导航能力的智能巡检机器人可在复杂管廊内实现全自动化定期巡检，其通过智能优化巡检路径能以最高效方式覆盖各管线分支以最大化单次巡检信息采集量，且在巡检过程中借助深度学习算法对采集的海量数据实时处理从而自动识别和定位管廊设施异常状况，相较于易受经验局限及主观因素干扰的人工巡检，该机器人可实现更细粒度、全天候、无遗漏的隐患排查，同时凭借云端大数据积累下的案例学习还能进一步提升智能水平、增强对突发故障的应对能力。

3.异常预警报告生成

在全面感知管廊状态的同时，智能巡检机器人为运维管理人员提供着及时、准确、可视化的辅助决策信息；于检测出设备故障、管线泄漏等异常情况时，智能系统自动生成预警信息并通过短信、推送等方式第一时间通知相关负责人；相较于传统事后人工记录，其能最大程度压缩故障发现和响应的时间差从而为抢修工作争取宝贵黄金时间；而且巡检任务结束后，系统还会智能生成巡检报告，直观呈现管廊健康状况并标注故障部位、类型及严重程度，进而为后续维修方案制定和资源调度提供决策参考。

（三）应用效果

从运维效率来看，机器人全天候不间断工作，使巡检频次由原来的每周一次提升至每天一次，时效性大幅跃升的同时，机器人对海量数据的快速处理能力也将故障发现至处置的响应速度提高了50%，运维流程的各个环节实现了全面升级。

从成本管控角度而言，机器人的导入优化了人力资源配置，单次巡检所需人员数量由5人降低至1人，年度节省人力成本约30万元，同时借助机器人对故障部位的精准定位，盲目排查和返工现象得到遏制，设备检修效率和到位率不断提高。

三、智能巡检机器人在市政基础设施运维中的优化策略

（一）扩展巡检机器人功能，实现一体化运维

智能巡检机器人在市政基础设施运维中的良好表现为其功能拓展提供了广阔空间，通过持续的技术创新和场景融合，机器人有望成长为集巡检、维护、抢修等任务于一体的全能型智能助手。一方面，可以探索将机器人与自主充电装置相结合，实现长时间不间断作业，突破续航能力限制，例如当机器人电量不足时，其可自动寻找充电桩进行能量补给，确保全天候、零死角的基础设施监测，并通过优化路径规划算法和能耗预测模型，机器人可根据巡检任务量动态调整返回充电的时间点，在保证关键区域覆盖的同时最大化单次巡检效率；另一方面机器人可集成轻量化的维修工具，在发现故障时及时进行处置，例如对于常见的松动、脱落等问题，机器人可利用机械臂等灵巧的操作装置完成紧固和校准，将故障消除在萌芽状态，而当监测到管道阀门松动时，机器人可使用扳手进行自动校正和紧固，避免问题恶化导致的严重泄漏。

（二）加速行业标准统一，推动跨领域应用

作为智能巡检领域的开创性项目，需要将其经验做法系统化、规范化，形成可复制、可推广的行业标准和应用模式。其一应积极推动智能巡检技术规范的制定和完善，通过提炼项目在机器人设计、数据采集、故障诊断等环节的先进经验，明确软硬件选型、通信协议、安全防护等关键要素的标准规范，形成统一的技术框架和接口规则，方便产业链各方协同开发，降低技术集成难度，例如对于机器人的防爆、防潮等安全性能，应给出明确的等级划分和测试标准，确保在不同市政环境下的稳定运行[2]。

其二加强与其他行业主管部门的沟通协作，共同探索智能机器人在更广领域的应用场景，以市政基础设施为切入口，向供水、燃气、电力等城市基础设施运维全面渗透，推动形成面向城市级智慧运维的统一方案，如充分利用5G、物联网等新型基础设施，构建跨部门、跨系统的智能运维平台，实现智能巡检机器人与燃气泄漏监测、智能抄表等业务的协同联动，提升城市管理的整体智能化水平。

（三）增强大数据分析，提供精准决策支持

海量巡检数据的价值有待进一步挖掘，只有将大数据分析能力充分释放，才能实现感知数据向管理智慧的跃迁。一是加强数据治理，打破信息孤岛。统一数据标准和采集规范，实现历史遗留、跨部门异构数据的清洗和融合，建立市政设施设备全生命周期档案，为智能分析奠定坚实数据基础。例如，利用知识图谱、数据挖掘等技术，构建涵盖市政管网布局、设备参数、维护记录的一体化信息库，形成对市政基础设施全局的数字化映射。

二是创新分析模型，实现预测性维护。在机器人巡检数据基础上，研发面向市政场景的设备健康评估和故障预警模型，实时评估设备状态，提前感知退化趋势，在问题发生前主动开展检修养护。例如，基于机器学习算法，挖掘环境温湿度、震动频率等参数与设备故障的关联规律，形成设备剩余寿命预测模型，并据此优化维修频次和备件管理，实现精准运维、投资节约的双重目标。

（四）培养复合型人才，促进人机协同发展

智能巡检机器人的规模化应用对运维队伍的知识结构和业务能力提出了全新要求，需要加快建设懂管理、懂技术的复合型人才队伍。一方面应加大智能化专业人才的引进和培养力度，可以通过校企联合培养、产教融合等措施，培育一批既熟悉市政业务，又精通机器人技术的“机器人工程师”，为智能运维体系的构建提供源源不断的人才支撑，例如鼓励高校开设市政机器人专业方向，联合行业龙头企业共建实习实训基地，培养学生的实战能力；另一方面要强化一线运维人员的技能升级和思维转型。针对机器人运维的业务特点，开展全员培训和考核，使传统的巡检工作向智能化运维模式平稳过渡，建立人机协同的高效工作机制，例如制定机器人操作规程和应急预案，开展故障诊断、应急处置等实操培训，提升一线人员的数据分析和问题处置能力。

结束语

综上所述，智能巡检机器人是推动市政基础设施运维智能化、精细化、高效化的重要抓手。某市综合管廊的应用实践充分证明，通过机器人技术与运维管理的深度融合，能够显著提升巡检效率，强化安全保障，优化资源配置，推动运维模式变革。未来，应进一步加大关键技术研发力度，完善行业标准规范，加速复合型人才培养，推动智能巡检机器人向更广领域渗透，为智慧城市高质量发展注入新动能。

参考文献：

[1]刘佳敏.智能巡检机器人的应用现状及优化提升[J].电子产品世界，2022，29（06）：16-17+70.

[2]俞晓静.数据中心机房智能巡检机器人应用研究[J].中国金融电脑，2021，（02）：77-80.