智能化技术在公路资产管理中的应用与效益

［摘 要］文章探讨了智能化技术在公路资产管理中的应用及其带来的效益。随着信息技术的快速发展，人工智能、大数据、物联网等智能化技术在公路资产管理领域的应用日益广泛。本研究系统地梳理了智能化技术在公路资产管理各环节的具体应用，包括资产监测、状态评估、维护决策和预算规划等方面。研究结果表明，智能化技术的应用显著提高了公路资产管理的效率和精确度，降低了管理成本，延长了公路使用寿命，提升了道路安全性和服务质量。最后，讨论了智能化技术应用面临的挑战及未来发展趋势，为进一步推进公路资产管理智能化提供了理论依据和实践指导。

［关键词］智能化技术；公路资产管理；应用；效益

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.01.019

［中图分类号］F275 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2025）01-0072-03

0" " "引 言

公路作为国家重要的基础设施，其资产管理的质量直接关系到交通运输效率、经济发展和社会福祉。传统的公路资产管理方法往往存在信息获取不及时、决策效率低下、维护成本高昂等问题。人工智能、大数据、物联网等智能化技术的快速发展，为公路资产管理带来了新的机遇和挑战。本文探讨智能化技术在公路资产管理中的应用现状、实施效果以及未来发展趋势，为提升公路资产管理水平提供理论支撑和实践指导。

1" " "智能化技术在公路资产管理中的应用

1.1" "在资产监测中的应用

智能化技术在公路资产监测中的应用主要体现在实时数据采集和远程监控两个方面。物联网传感器网络的部署使得公路资产的实时监测成为可能。这些传感器可持续收集路面状况、桥梁振动、隧道结构等关键参数，为资产管理提供实时、准确的数据支持。无人机和卫星遥感技术的应用大大提高了公路资产监测的效率和覆盖范围。无人机配备高清摄像机和激光雷达可以快速获取公路网络的高分辨率影像和三维点云数据，用于道路病害检测和资产清查。基于5G网络的远程监控系统使得管理人员可以实时查看公路资产状况，及时发现和处理潜在问题。

1.2" "在状态评估中的应用

在公路资产状态评估方面，智能化技术的应用主要体现在数据分析和自动化评估两个层面。大数据分析技术为公路资产状态评估提供了强大的工具。通过整合来自各种传感器、检测设备和历史记录的海量数据，管理人员可以利用数据挖掘和机器学习算法识别资产状态变化的模式和趋势，从而更准确地评估资产的当前状态和预测未来性能。人工智能技术的应用实现了资产状态评估的自动化。基于专家系统和模糊逻辑的人工智能模型可以模拟专家的评估过程，综合考虑多种因素，给出客观、一致的资产状态评级[1]。虚拟现实和增强现实技术的应用使得管理人员可以直观地了解资产状态。

1.3" "在维护决策中的应用

智能化技术在公路资产维护决策中的应用主要体现在预测性维护和优化决策支持两个方面。基于机器学习的预测性维护模型可以分析历史数据和实时监测数据，预测资产的性能退化趋势和潜在故障，从而实现从被动维修到主动预防的转变。人工智能决策支持系统为维护决策提供了强大的工具。这些系统能够综合考虑资产状况、使用寿命、维护成本、交通影响等多个因素，利用优化算法生成最佳的维护策略[2]。数字孪生技术的应用使得管理人员可以在虚拟环境中模拟和评估不同维护方案的效果，为制定科学合理的维护决策提供了有力支持。

1.4" "预算规划中的应用

在预算规划方面，智能化技术的应用主要体现在模拟预测和资源优化两个层面。基于人工智能和仿真技术的预算规划工具可以模拟不同预算方案下公路资产的长期性能变化。这些工具利用历史数据和当前资产状况，结合各种影响因素，预测不同预算水平和分配策略下资产的未来状况和性能指标。基于运筹学和人工智能的资源优化模型在给定预算约束下，优化资金在不同资产类型、维护项目和地理区域间的分配。区块链技术的应用为预算执行的透明化和可追溯提供了新的可能，有助于提高预算管理的效率和权威性。通过智能合约，可以实现预算执行的自动化和实时监控。

2" " "智能化技术应用的效益分析

2.1" "管理效率提升

智能化技术的应用显著提升了公路资产管理的效率。自动化数据采集和分析系统大大减少了人工操作的时间和人力资源投入。例如，采用无人机进行路况检测，可以在较短时间内完成传统方法需要数天才能完成的工作。人工智能辅助决策系统能够快速处理海量数据，为管理人员提供及时、准确的决策建议，缩短了决策周期。此外，智能化系统的24小时不间断运行能力，使得资产监测和管理成为一个持续的过程，大大提高了问题发现和处理的及时性。智能化技术的应用使得资产巡查效率、问题响应时间和管理人员的工作效率都得到了显著改善。

2.2" "成本节约效果

智能化技术在公路资产管理中的应用带来了显著的成本节约效果。首先，预测性维护策略的实施减少了不必要的维修工作，降低了整体维护成本。通过对资产状态的实时监测和精确评估，管理部门可以在问题扩大之前及时进行干预，避免小问题演变成大修项目。其次，资源优化配置系统确保了有限的预算得到最有效的利用，提高了投资回报率。再者，自动化系统减少了人力资源需求，降低了人工成本。长期来看，这些成本节约效果累积起来，为公路管理部门节省大量资金，主要体现在公路养护成本、紧急维修费用和人力资源成本的降低上。

2.3" "资产寿命延长

智能化技术的应用显著延长了公路资产的使用寿命。通过实时监测和预测性维护，管理部门能够及时发现和处理潜在问题，防止资产状况恶化。精确的状态评估和有针对性的维护策略确保了维护工作的及时性和有效性，减缓了资产的老化速度。例如，智能养护系统可以根据路面状况和使用情况，制订最佳的养护时间和方案，避免过度养护或养护不足。这种智能化管理方法对公路路面、桥梁和隧道等各类资产的使用寿命都产生了积极影响，不仅降低了资产的全生命周期成本，还提高了公路网络的整体性能和可靠性[3]。

2.4" "道路安全性提高

智能化技术的应用大大提高了公路的安全性。实时监测系统能够快速检测到路面状况、天气变化、交通流量等影响安全的因素，并及时发出预警。例如，智能传感器可以检测到路面结冰、积水等危险情况，系统自动发出警报并启动应急预案。人工智能算法能够分析历史事故数据，识别高风险路段和时段，制定有针对性的安全改进措施。智能交通系统可以动态调节车流，减少拥堵和事故风险。这些智能化措施综合作用，有效降低了公路交通事故率，缩短了事故响应时间，减少了严重事故的发生。

2.5" "服务质量改善

智能化技术的应用显著提升了公路的服务质量。实时交通信息系统为驾驶员提供了准确的路况、天气和行程时间信息，帮助其做出更好的出行决策。智能收费系统减少了通行时间，提高了通行效率。预测性维护减少了因道路维修造成的交通中断，提高了道路的可用性。此外，智能化系统还能更好地响应用户需求，例如通过大数据分析优化服务区布局和设施配置。这些改进不仅提升了用户的整体满意度，还增强了公众对交通管理部门的信心。特别是在交通信息服务和道路通行效率方面，智能化技术带来的改善更为明显，得到了用户的广泛认可。

3" " "智能化技术应用面临的挑战

3.1" "技术整合与标准化问题

智能化技术在公路资产管理中的应用面临技术整合与标准化的挑战。不同厂商提供的系统和设备常存在兼容性问题，导致数据无法有效共享和整合。缺乏统一的技术标准和数据格式，使得跨地区、跨部门的信息交换和协作变得困难。此外，新旧系统的集成也是一个棘手问题，许多现有的传统管理系统难以与新的智能化技术无缝对接。解决这些问题需要建立统一的技术标准和数据规范，促进不同系统间的互操作性，并制定长期的技术升级和整合策略。

3.2" "数据安全与隐私保护

随着智能化技术的广泛应用，大量敏感数据被收集和处理，数据安全与隐私保护成为一个日益突出的挑战。公路资产管理系统可能包含关键基础设施信息、交通流量数据以及个人车辆信息等，这些数据一旦泄露或被滥用，将带来严重的安全隐患和隐私侵犯问题。数据的跨部门共享和利用面临法律和道德方面的挑战。应对这些挑战需要建立健全的数据安全管理体系，包括加强技术防护措施、完善数据使用规范、提高员工安全意识等[4]。同时，需要制定相关法律法规，明确数据收集、使用和共享的边界。

3.3" "人才培养与技能提升

智能化技术的应用对公路资产管理人员的知识结构和技能水平提出了新的要求。传统的公路工程人员往往缺乏信息技术、数据分析、人工智能等方面的专业知识，难以充分利用和维护智能化系统。熟悉新技术的IT人才可能缺乏公路工程领域的专业背景。这种人才结构与需求之间的矛盾成为智能化技术推广应用的一大障碍。解决这一问题需要加强复合型人才的培养，制订系统的培训计划，鼓励跨学科学习和技能提升。因此需要建立有效的人才引进和激励机制，吸引和留住优秀人才。

3.4" "初期投资成本高

智能化技术在公路资产管理中的应用通常需要较高的初期投资。这包括硬件设备（如传感器、监控设备等）的采购和安装成本，软件系统的开发和部署费用，以及相关基础设施（如通信网络）的升级费用。对于许多地方交通部门来说，这种大规模的初期投资可能会给有限的预算带来压力。新技术的快速迭代也增加了投资风险，当前投入的系统所应用的技术可能很快就会被更先进的技术所取代。应对这一挑战需要制定长期的投资规划，合理评估投资回报，采用分阶段实施的策略，并探索新的融资模式，如公私合营等。

4" " "智能化技术在公路资产管理中的应用发展趋势

4.1" "人工智能与机器学习的深度应用

人工智能和机器学习技术在公路资产管理中的应用将不断深化。这些技术将被用于更复杂的预测模型，如精确预测资产寿命、维护需求和性能变化。深度学习算法将提高图像识别的准确性，实现更精细的路面病害检测和分类。自然语言处理技术将用于自动分析和处理大量非结构化数据，如维护报告和用户反馈。强化学习算法将优化资源分配和维护调度。这些应用将使资产管理决策更加智能化、精准化，显著提高管理效率和资产性能。

4.2" "5G与边缘计算的融合

5G技术和边缘计算的融合将彻底改变公路资产管理的数据采集和处理方式。5G网络的高带宽、低延迟特性将支持大规模物联网设备的实时数据传输，使得更多传感器和监控设备能够部署在公路网络中。边缘计算则能在数据源附近进行初步处理，减少数据传输量，降低中心处理的压力[5]。这种融合将支持更实时的决策制定，如动态交通管理和即时维护响应。同时，它也为新应用场景如车路协同和自动驾驶提供了基础设施支持，推动智慧公路的发展。

4.3" "区块链技术在资产管理中的应用

区块链技术将在公路资产管理中发挥重要作用，特别是在提高数据可信度和流程透明度方面。应用区块链技术，资产的全生命周期信息可以被安全记录和追踪，包括设计、建造、维护和报废等各个阶段。这将有助于防止数据篡改，提高资产信息的可靠性。在合同管理和供应链管理中，智能合约可以自动执行预定的条款，提高效率和透明度。区块链用于建立分布式的资产管理系统，促进多方协作和信息共享，同时保护敏感数据的隐私。

5" " "结束语

智能化技术在公路资产管理中的应用已经显示出巨大的潜力和价值。通过提高管理效率、降低成本、延长资产寿命、提升安全性和服务质量，智能化技术正在改变公路资产管理的方式方法。尽管在技术整合、数据安全、人才培养等方面仍面临挑战，但随着技术的不断进步和应用经验的积累，这些问题有望得到逐步解决。未来，随着人工智能、5G、区块链等新兴技术的深度融合，公路资产管理将进入更加智能化、精细化和可持续的发展阶段。政府部门、研究机构和企业应当加强合作，共同推进智能化技术在公路资产管理中的创新应用，为建设更加高效、安全、环保的现代化交通系统作出贡献。

主要参考文献

［1］虞丽云，赵越超，王萍，等.资产管理在公路养护管理中的应用建议［J］.公路，2024（4）：354-363.

［2］蒙思源.公路网全资产养护规划决策方法研究［D］.西安：长安大学，2023.

［3］翟锐，张新颖.基于BIM+GIS的高速公路资产数字化管理平台应用与研究［J］.江苏科技信息，2021，38（32）：54-57.

［4］郭立明，马赟乾，张嘉琪.信息化让公路资产管理更轻松［J］.中国公路，2021（14）：69-71.

［5］胡娟.基于大数据的高速公路智能养护系统研究［J］.辽宁省交通高等专科学校学报，2020（5）：25-29.

［收稿日期］2024-05-25

［作者简介］孙文英（1980— ），男，甘肃泾川人，高级会计师，主要研究方向：公路资产管理、会计信息化。