智能养护前瞻

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自我国大力发展基础设施建设以来，公路建设里程快速增长，国民汽车保有量迅猛增加。公路的建设，伴随而至的是对其的养护，养护是对病害的发现、处理及恢复基础设施健康状况的过程，而传统的养护方法非常不便，费时费力，亟需与时俱进，创新养护方法。

认识智能养护

智能养护是指基于项目前期的BIM模型与大数据技术，在公路等基础设施生命周期管理中建立信息集成数据平台，并结合移动网络和云计算等现代化智能技术，实现道路维护管理和服务。基础设施的智能化维护，应从项目的规划阶段开始，重点是设计和施工的全过程，并对整个过程开展监控和建设，收集公路建设期的数据，养护期的数据植入，使用智能自动化和创新技术，实现对道路运营期的全面掌控，并提前监测外部影响因素，特别是超限、超载车辆等，防止造成基础设施的过早破坏。

对于损伤部位，采取超设计期的材料、工艺或施工技术，开展主动养护修复，结合养护历史预测基础设施健康状况，主动预防性养护，避免、减少病害逐步发展，同时也减少后期的养护工作量和最近投入，保障基础设施的质量和运营服务。

多功能检测车检测采集路面病害数据 （摄影：张汉文）

发展智能养护的现实难题

目前信息化技术迅猛发展，人工智能技术、大数据技术等在各行各业开始应用测试，但公路基础设施养护领域还没有发展起来，养护方案、养护技术、养护系统，以及养护工作大多还是基于传统的方式来完成。

在道路技术状况检测方面，由于传统检测车的专业性，一般只能由专门的检测人员使用，普通养护站的巡查车及巡查人员均无法操作。一方面使用频率较为有限，一般仅在国检中使用，仅能检测采集一条车道的数据；另一方面，由于受外界采集条件及检测设备本身影响，检测数据存在一定的变异性。由于检测数据的单一性及自身变异性，导致无法分车道对道路开展有针对性的养护决策，进而造成养护方案的偏颇、养护经费得不到充分利用。

在养护系统方面，公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心自主研发了一套路面养护决策管理平台，融合了先进养护理念（预防性养护、全寿命周期成本）、系统分析方法和信息化技术手段，构建集“数据采集—状况评定—养护决策—业务管理—统计报表”为一体的养护管理系统，建立公路养护大数据平台，为公路管养单位提供中长期养护决策支持，提升养护效率，保证公路良好的服务水平，发挥路网效益最大化。但是，平台缺少设计、施工、监检测等方面的全过程数据监控，也未能建立基础设施三维模型，无法实现可视化管理。

陕西澄城公路段利用无人机对高墩大跨径桥梁进行检测 （摄影：习佐峰）

在基础设施健康监测方面，养护决策方案大多基于对基础设施监检测数据的分析结果，目前对于基础设施的健康监测多数都已采用物联网技术架构，实时监测，个别情况下依赖定点人工检测。但是，人工智能技术和大数据技术还未普及应用，未能与养护结合，无法实现信息化系统的大数据集成，造成了检测与养护之间的断层。

在公路病害与资产智能识别和检测方面，道路的智能化检测主要分为两个阶段，首先是路面检测设备的自动化发展，如路面综合检测车、横向摩擦力系数检测车、弯沉仪、激光平整度仪等，通过这些检测设备自动获取路面数据，感知路面状况。目前，我国大部分路面检测设备技术已经成熟，但车载便携式路面智能化检测设备仍然处于研究、测试阶段，尚未形成规模。

目前，互联网技术的快速发展与广泛普及，使得各行业的发展更加便捷。计算机技术在基础设施的监测、养护与管理中也越来越多地得到应用，传统的检测设备已远远无法满足公路养护检测需求，而性能优越、功能丰富、可靠性高的便携式智能检测设备也日益得到广泛关注。在公路检测领域中，互联网与计算机正逐渐成为新型检测模式建立的基础。将云平台引入公路检测，不仅提高了对道路病害的检测及识别水平，也让公路检测技术发生了新的改变。云平台具有计算能力超强、存储空间巨大、安全保障可靠、资源共享便利、系统兼容良好的特点，这些特点都为公路检测及病害识别技术提供保障。

在养护施工方面，施工机械设备已具有现代化、自动化的技术，但远远不能满足养护的日益需求，养护机械未得到全面发挥，造成大量资金、人员及技术的浪费；养护机械的更新速度跟不上养护方法的更新速度，导致机械设备与养护技术的脱轨，这都造成了目前养护工作发展的迟滞。

在养护工作管理方面，基础设施的养护是保障基础设施健康运营的前提，我国目前的养护管理工作，主要还是自下而上，一线单位的信息处理、整理，以纸质版或文档形式提交主管单位检查审核；不同部门、单位之间没有协同，相关数据没能实现资源共享，各级管理部门之间掌握信息不对称，造成养护方案不能快速地制定，养护工作不能快速落实。

智能养护大有可为

公路等基础设施智能养护的发展，要立足于目前的养护现状，融合各行业高新技术，解决传统养护存在的问题，实现基础设施养护的“智能化、精细化管理及精准化服务”。

基于信息化的全寿命周期大数据集成

建立一个以养护为中心的，集成设计、施工、监检测、管理者等项目全过程的大数据平台，结合移动互联网技术、云技术，实现信息资源共享，开展对基础设施全过程、全方位的信息监控。

基础设施的大数据集成主要包含施工期和养护期的数据，施工期的数据主要包含立项资料、工程地质、设计方案和图纸、施工图纸和记录、建设材料、质量监督记录、检测数据、竣工的图纸和资料、设施资产档案、后续养护规划等内容，实现基础设施实体与数字相结合的模式，并使用三维模型软件构建基础设施数字模型，为后续的养护规划提供数字依据支撑，实现数字化接养。养护期的数据主要基于对建设期的数据分析，对目前的公路病害、养护历史、设施部位的检测、养护方案及过程、安全防护，以及设施资产的自动监测、气候环境、地质灾害等数据的决策分析，为基础设施管理方提供后续养护及发展的决策支撑。

BIM技术嵌合养护

基础设施的模型设计由起初的CAD、Card/I等二维软件，慢慢转为基于BIM技术的模型构建，基于全寿命BIM技术为基础设施的管理和养护提供直观的仿真化和智能化服务。传统的养护决策方案更多偏向于理论分析，而且工序繁多，需要查找大量的资料寻找病害，可视性和科学性不足。基于BIM技术在模型中嵌合养护，通过基础设施最初设计资料的平纵参数或桩号坐标，计算各桩号的精确三维坐标，建立基础设施信息模型，真实、直观立体地反映基础设施的结构参数信息。系统中可导入病害数据、养护数据，管理员通过点击模型相关部位，可以了解病害类型及养护历史信息，便捷有效，可视化强。可实现公路技术状况的综合分析与评估，在模型中也能直观地定位病害位置，拥有较高的可视化。模型系统中提供各部位的数据单元分析，可以完成检测数量表，以及损伤调查表的录入和导入功能，并且能够根据需求统计更新、审查、修正详细的数据。

贵州省公路局检测车检测省道308线翁洞至毕节公路路况（摄影：罗显澄）

智能化日常养护管理系统

建立完整的基础设施智能化养护管理系统，需根据一线管养单位的需求，结合具体的工作内容和流程，解决日常管养时可能出现的各种问题，并掌握基础设施的动态信息，提高日常养护管理水平。在基础设施管养单位的不同部门之间共享养护信息和数据资源，实现网络化、信息化管理；通过系统实现跨区域的网络化办公，提高工作效率，降低管理成本；建立更加科学化、标准化的养护数据评估模型，为未来的基础设施智能养护、管理提供有效支撑。目前，很多机构都在尝试建成一套公路综合养护管理平台，融合大数据分析挖掘技术，实现各系统数据互联互通。

针对基础设施建立智能化日常养护管理系统，有利于构建统一的行业管理机制，提高内部管理，为数据的共享、分析处理提供便利；有利于提供完善的监管通道，通过系统可随时查看相关工作进度，使得监管工作更加便捷有效；有利于提高宏观的管理能力，通过平台收集大量的养护维修数据，结合气候环境和交通量等数据，综合分析周围环境对基础设施健康状况的影响，并进行预测，针对可能的病害开展预防性早期养护，可大大提高基础设施的使用寿命及管养部门的宏观管理水平。

建设模块化标准

基础设施建设的新材料、新技术、新设备发展快速，设计及施工阶段的标准化、模式化程度高，因此，基于安全和环保智能的需求，养护材料的模块化制造将成为一种趋势。未来对于基础设施组件的生产、工艺装配、3D打印等技术的应用，如预制沥青路面，将极大地缩短备料周期、降低养护成本。

在基础设施的巡查检测中，发展GPS技术和人工智能机器人的应用，实现公路等基础设施全路段养护无人化。随着设施材料标准化、模块化的发展，养护施工的方案将更加科学化、标准化，基于人工智能的自动化设备也将更加先进、可靠，未来的施工过程将在人工智能技术下完成材料生产、工艺装配、运输、施工开展、质量评估等，人力将成为辅助。

我国公路等基础设施里程建设不断增加，其结构状态需始终保持优良的服务性能，但我国目前的养护方法并未实现智能化，不能满足及时性的要求。

开展智能养护技术、设备、系统的研究，在未来实现路面检测智能化、预防性养护的常态化、养护设备的一体化、养护材料的节能环保化、路面结构材料的新型化、智能养护大数据决策化、养护体系系统化，保障基础设施养护工作的高效运营。智能养护技术的发展是基础设施养护的大趋势，需相关政府部门、行业机构及各大院校协同合作，共研共建，开展科学研究、技术及设备创新，制定有效的规范机制，推动智能养护技术的发展。

印象四渡河大桥（摄影：赵广亮）