交通工程施工数智化技术应用研究

一、引言

交通工程是国民经济的基础性产业，其建设质量直接影响区域经济发展与社会运行效率。然而，传统交通工程施工长期面临着管理粗放、资源浪费、安全风险高等问题。随着人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的成熟，数智化技术为破解上述难题提供了系统性解决方案，加速了交通工程从“经验驱动”向“数据驱动”的转型。

二、交通工程数智化技术体系与重要功能

（一）数字化设计

传统交通工程设计以二维图纸为主要载体，存在信息表达碎片化、协同效率低、方案验证周期长等问题。基于建筑信息模型（BIM）技术的三维设计平台，通过集成几何信息、物理属性、施工工艺、运维需求等多维度数据，构建了覆盖交通工程全生命周期的数智化体系。具体而言，在道路工程中，BIM 模型可集成地质雷达探测数据、交通流量预测结果、材料性能参数，通过参数化设计自动生成最优施工方案；在桥梁工程中，可模拟不同工况下的结构应力分布，优化预应力张拉顺序，降低施工风险。更为重要的是，BIM 与虚拟现实（VR）技术的结合，使设计成果以沉浸式场景呈现，便于各参与方直观理解设计意图，减少沟通误差。

（二）智能化施工

施工现场的数智化改造聚焦于“人、机、料、法、环”五大要素的实时感知与动态调控。通过部署物联网传感器、北斗定位终端、5G 通信基站等设备，形成覆盖全工地的感知网络[1]。比如，实施土方作业时，挖掘机安装姿态传感器与激光扫描仪后，可实时监测铲斗轨迹与开挖深度，自动调整作业参数以避免超挖欠挖；在混凝土浇筑环节，智能布料机结合 3D 激光扫描与 BIM 模型，可动态规划布料路径，保证结构尺寸精度；摊铺沥青施工过程中，摊铺机搭载毫米波雷达与惯性导航系统，可有效实现摊铺厚度与平整度的毫米级控制。而且，智能机械集群通过车联网技术可实现协同作业，如压路机依据摊铺机实时数据自动调整碾压速度与遍数，可显著提升施工效率。

（三）信息化管理

工程管理的数智化平台以“数据中台”为核心，通过整合进度、质量、安全、成本等多维度数据，构建多层级、跨部门的协同工作体系。平台通过机器学习算法对施工计划进行动态推演，可预测潜在冲突并生成优化建议。具体实践中，可利用图神经网络分析工序依赖关系，自动生成关键路径与资源需求曲线；结合历史数据与实时工况，可预测材料消耗速率并触发预警；通过知识图谱技术沉淀专家经验，辅助管理人员快速定位问题根源。除上述应用外，还可将区块链技术用于工程档案的不可篡改存储，确保验收追溯的可靠性；以增强现实（AR）技术辅助现场验收，通过图像识别自动标注缺陷位置与类型，提升验收效率。

三、数智化技术在交通工程施工关键环节的具体应用

（一）地质勘察

传统地质勘察对钻孔取样与实验室分析依赖性较强，存在数据密度低、时效性差、成本高等不足[2]。无人机搭载激光雷达与高光谱相机，可快速获取地形地貌、岩土分布、植被覆盖等三维数据，结合地质雷达探测结果构建高精度地质模型；分布式光纤传感技术沿勘察路线埋设，可实时监测地下水位、应力变化、温度梯度等动态参数，形成“地下神经网络”；智能钻机集成压力传感器与扭矩监测模块，可根据地层特性自动调整钻进参数，减少卡钻风险。这些技术组合形成了“空-天-地-深”一体化的勘察体系，大幅提升了地质风险识别准确率，并缩短了勘察周期。

（二）施工安全

安全风险管控是交通工程的生命线。将多模态传感器置于智能安全帽内，可实时监测人员心率、体温、姿态及环境气体浓度，异常数据会触发三级预警并联动定位系统；塔吊、升降机等设备加装黑匣子，可准确记录运行轨迹、负载变化、振动频率等参数，通过时序分析预测机械故障；基于数字孪生的安全演练系统，可模拟坍塌、火灾、触电等事故场景，结合虚拟现实技术训练人员应急反应能力；于边缘计算节点部署轻量化目标检测算法，能够实时识别未佩戴安全帽、违规跨越围栏等行为，并自动生成整改工单。

（三）资源管理

数智化技术通过构建“材料-设备-能源”三位一体的资源优化模型，实现全要素精益管理。混凝土搅拌站内安装智能计量系统，能够根据配合比自动调整原料投放量，并通过近红外光谱分析实时监测含水率，减少用水波动；施工机械上安装油耗监测终端与驾驶行为分析模块，可结合工况数据优化换挡时机与负载匹配，降低燃油消耗；光伏发电与储能系统组成微电网，通过负荷预测算法动态调整充放电策略，为工地提供清洁电力；智能物料管理系统通过 RFID 标签与无人叉车，能实现钢筋、石材等材料的自动盘点与精准配送，进而减少库存积压。

四、数智化转型面临的挑战与应对策略

（一）技术集成与标准缺失

当前，数智化技术供应商众多，但不同系统间的数据接口、通信协议、模型格式尚未形成统一标准，导致“信息孤岛”现象突出。例如，某项目同时采用三家厂商的物联网平台，因数据格式不兼容需额外开发转换接口，增加开发成本。解决这类问题，应由行业主管部门牵头，制定包括数据采集、传输、存储、分析的全链条标准体系，明确设备互联互通协议、BIM模型交付规范、安全监测数据字典等核心内容；推动建立开放兼容的技术体系，鼓励企业通过开源社区共享代码库与算法模型，降低技术门槛。

（二）复合型人才短缺

数智化转型要求从业者同时掌握交通工程知识与具备信息技术能力，但现有教育体系与职业培训难以满足需求。基于此，高校需调整专业课程设置，加强“智能建造”“工程大数据”“数字孪生技术”等内容的学习，将Python 编程、机器学习、物联网原理等纳入必修课；企业应与科研机构共建实训基地，通过“理论教学+虚拟仿真+现场实操”的方式培养应用型人才，例如可利用数字孪生平台模拟隧道施工场景，训练学员在虚拟环境中调试盾构机参数[3]；行业协会可开展职业资格认证，将 BIM 工程师、智能建造师等纳入人才评价体系，提升从业人员职业认同感。

（三）数据安全与隐私保护

工程数据涉及地理信息、施工工艺、设备参数等敏感内容，一旦泄露将会造成重大损失。例如，某桥梁工程 BIM 模型被非法获取后，竞争对手可能通过逆向工程分析结构弱点。针对这一现象，需积极构建“端-边-云”协同的安全防护体系：在终端设备上部署可信执行环境（TEE），实现数据加密采集；于边缘计算节点采用联邦学习技术，在本地完成模型训练而不上传原始数据；云端平台通过同态加密技术，支持对密文数据的直接计算与查询。在此基础上，还应建立覆盖数据全生命周期的审计追溯机制，通过区块链记录数据访问行为，保证违规操作可溯源、可追责。

五、结语

综上所述，交通工程施工数智化技术的应用，显著提升了施工效率与质量，促进了交通基础设施的可持续发展。通过数字化设计、智能化施工、信息化管理，实现了全生命周期的精细管控。未来，应加快标准制定、人才培养与安全防护体系建设，推动数智化技术在交通工程领域的深度融合与广泛应用。

参考文献

[1] 孙嘉楠. 交通工程施工数智化技术应用分析[J]. 运输经理世界，2024，（24）：16-18.

[2]刘昊杰. 自动化技术在轨道交通工程中的应用[J]. 集成电路应用，2022，39（07）：244-245.

[3]杨翼丞. 自动化技术在交通工程中的应用研究[J]. 中国设备工程，2025，（03）：235-237.