引言

当前，全国高速公路路网交通流量持续攀升，运营维护面临安全、效率和成本的多重压力。与此同时，全国公路桥梁已超过110万座，超三分之一的高速公路已超过设计使用年限，公路养护全面进入存量提质阶段，传统人工巡检效率低、盲区多、风险高等问题日益突出。

在国家战略性培育低空经济的背景下，高速公路网络作为关键基础设施，为低空技术提供了规模化应用的核心场景。2025年4月，交通运输部下发《关于组织开展低空无人机应用公路巡查检查先行试验项目的函》，全国共有21个项目入选，标志着低空无人机在公路巡查检查领域的实际应用迈出关键一步。此后，交通运输部先后印发《低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南（试行）》《低空无人机应用公路应急抢通技术指南（试行）》《低空无人机应用公路边坡巡检技术指南（试行）》等系列技术文件，为低空技术在公路养护领域的规范化应用提供了制度保障。在政策引导、技术革新与场景驱动的合力之下，“低空+智慧养护”正加速从试点探索走向规模化落地。

一、技术体系：构建“空中巡查—智能分析—闭环处置”全链条

“低空+智慧养护”的核心在于将无人机平台与人工智能、5G通信、北斗导航、数字孪生等前沿技术深度融合，构建起全流程智能化的养护作业体系。整套体系可分为空中采集、AI识别、数字孪生后台三大模块。

空中采集层，巡检无人机搭载高清变焦相机、红外热成像设备、激光雷达等多种智能载荷，沿预设航线对路面、桥梁、边坡、隧道等设施进行自动化拍摄扫描。红外设备可捕捉肉眼无法分辨的路基空洞、管线渗漏等隐患，激光雷达则可穿透植被获取坡体形态数据。

AI识别层，深度学习算法对采集影像进行自动分析，可精准识别路面裂缝、坑槽、护栏变形、边坡裂隙、隧道渗水等多类病害。甘肃公航旅集团部署的“路空一体化”智慧运维系统，数据采集覆盖率达95%，识别准确率超过90%。湖北襄阳的试点项目针对16类桥梁常见病害开发了20个AI识别模型，经训练后识别准确率不低于90%。

数字孪生后台则将所有巡检数据自动归档，搭建道路数字孪生模型，支持对比同路段不同时期病害变化，预判边坡、桥梁老化发展趋势，实现从“事后维修”向“提前预判养护”的转变。

二、应用成效：效率与安全的双重跃升

从全国各地实践来看，“低空+智慧养护”已在多个维度展现出显著的应用成效。

巡检效率大幅提升。 传统人工巡检百公里高速公路至少需要一整天，无人机全线巡航仅需2至3小时。广东清云高速全线200公里的巡检任务，无人机仅需7小时即可完成，而此前人工巡检需要2至3天。据统计，无人机巡检作业效率较传统人工提升8至10倍，应用路段巡检周期从“周级”缩短至“小时级”。

安全隐患排查更加精准。 无人机搭载高清和红外双感知设备，可捕捉亚毫米级的细微路面裂缝，识别精度远超人工肉眼。广东清云高速引入的无人机AI边坡自动巡检系统，病害识别库已涵盖34类常见边坡异常，隐患识别准确率超过95%。

高危作业安全风险有效降低。 以湖南矮寨大桥为例，大桥主跨1176米、桥面距谷底垂直高度达355米，人工巡检风险极高。通过部署无人机智能机巢，规划10条标准化巡检航线，矮寨大桥实现了巡检覆盖率从30%提升至70%，单次全桥巡检时间从数天缩短至6小时，养护人员无需再冒着危险攀爬索塔。

应急处置能力显著增强。 广东乐广高速创新构建“先期处置+信息回传”双线并行模式，无人机可自主飞抵事故精准桩号位置，通过机载高音喇叭进行空中喊话，引导现场人员安全转移，同时将现场画面实时回传至指挥中心。数据显示，这一模式将高速突发事故平均处置效率提升了32%。

三、创新实践：从试点示范走向规模化应用

当前，各地正在加速推进“低空+智慧养护”的规模化落地。安徽省高速公路无人机巡检巡查基础设施标准化试点项目成功入选第二批国家标准化试点（智慧交通专项），以G5011芜合高速、G4221沪武高速百公里示范路段为核心载体，系统构建无人机巡检标准体系，推动技术应用由“试点示范”向“规模化、规范化、智能化”转变。

广西六宾高速建成全区首条无人机自动化巡检全覆盖高速公路，在全线布设5座无人机机场，实现“自动起飞—精准巡航—智能识别—数据分析—自动回传”全流程无人化作业，系统试运行数据显示效率提升超75%。重庆高速公路集团部署25台固定机库、2台移动机库，巡查覆盖范围提升至350公里。湖北交投楚天高速“云端鹰眼”路况巡查系统覆盖率已达93%，累计巡飞超6500架次，主动发现并参与处置各类突发事件970余起。

在应用场景方面，低空技术已从单一的路面病害巡查拓展至桥梁检测、边坡监测、应急抢通、抗冰除雪、交通疏导等多元领域。云南首个高原高速公路“低空抗冰应急”系统采用“多机多载荷协同”作业模式，实现融雪剂精准撒布与应急警示联动，每日可减少因道路结冰导致的交通管制约4小时，节约融雪剂30%。四川蜀道集团则探索将无人机巡检与气象监测融合，一次升空同时产出巡检影像和低空气象监测两组数据，让同一套硬件资源发挥双重价值。

四、挑战与展望

尽管“低空+智慧养护”发展势头强劲，规模化推广仍面临多重现实约束。在空域管理方面，标准未统一、追溯监管难等问题制约了行业应用。在技术层面，复杂天气条件下的作业受限、海量影像数据的算力需求、高精度AI识别算法的泛化能力等仍有待突破。此外，各路段的无人机应用尚缺乏统筹规划，资源共享利用不足的问题也较为突出。

展望未来，随着交通运输部系列技术指南的深入实施和各地标准化试点的持续推进，“低空+智慧养护”将加速构建起覆盖全路网的智慧巡检体系。以无人机智能巡检、多源数据解译及数字孪生表达相互融合的技术体系日趋成熟，将进一步推动养护模式从“被动维修”向“主动预防”全面转型，为公路养护高质量发展注入强劲的科技动能。

（本文根据公开资料及行业实践整理，仅供交流参考。）