AI赋能高速公路养护档案管理的创新与提升

1 研究背景与意义

传统养护档案管理在数据采集、存储、分析、协同等方面的局限性，已成为智慧交通发展的瓶颈。智慧交通要求档案管理从 “档案保管员” 向 “数据管理者” 转型，通过技术升级与流程再造，构建 “数字化、智能化、协同化” 的新型档案管理体系。同时，实现档案管理从 “记录存储” 到 “数据赋能” 的转型，具体可概况为以下四大方向：

1.1 数据采集：智能多元、精准标注 手段升级：依托智能传感器、无人机、激光雷达等设备自动化采集设施运行数据（如病害、流量等）。 内容拓展：整合传统纸质文件与视频、BIM/GIS 空间数据、物联网传感器数据等多元信息。 精准管理：对数据进行分类标签化处理（如病害位置、类型、程度），确保可追溯、可检索。

1.2 存储管理：数字集中、安全可靠 全面数字化：纸质档案电子化，新数据直接以数字形式存储，依托云存储系统实现海量数据备份与容灾。 集中化平台：打破 “信息孤岛”，通过跨部门共享平台整合区域数据（如省级统一数据库）。 安全防护：应用区块链加密、访问控制等技术，保障数据不可篡改与隐私安全。

1.3 分析应用：智能预测、决策支持 大数据挖掘：通过历史数据建模（如病害规律、养护效果），实现预防性养护需求预测。 AI 技术赋能：利用图像识别自动识别病害、自然语言处理分析文本数据，提升管理效率。 可视化决策：通过 GIS 地图、数据仪表盘动态展示设施状态与养护计划，辅助科学决策。

1.4 协同共享：跨域联动、全民参与 内部协同：打通规划、建设、运营部门数据，实现设施全生命周期档案管理。外部共享：向公众 / 企业开放部分信息（如施工公告），整合公众反馈数据（如 APP 上报病害），形成 “全民参与” 体系。

2 高速公路养护档案管理现状与痛点分析

当前我国高速公路养护档案管理在实践中面临多维度深层矛盾，严重制约养护工作效能，具体表现如下：

2.1 管理模式滞后：人工主导导致效率与可靠性双低

传统人工管理模式仍占主导， 72% 养护单位采用 “人工收集 + 纸质归档”，存在文件易丢失（缺失率 12% ）、分类标准不统一（ (18% 档案检索困难）、调阅耗时（单次平均 4.2 个工作日）等问题。某大桥因缺失历史地质档案，额外产生 380 万元重勘费用，凸显传统模式对养护决策的负面影响。

2.2 信息化水平滞后：系统覆盖率低且功能局限

管理系统覆盖率不足 40% ，已建系统中 62% 停留在目录管理阶段。某中部省份16 个地市系统互通率不足 15% ，形成 “信息孤岛”，无法支持动态更新与跨区域协同，某高速因未利用历史数据预测，2023 年雨季边坡滑坡事故率较智能模式高出 3 倍。

2.3 人员素质短板：专业能力与价值认知双重不足

83% 管理人员未接受系统档案教育， 45% 不熟悉 GIS 等工具，某养护中心智能分类系统因操作障碍使用率不足 30% 。 67% 人员将档案管理视为 “资料保管”，某大桥5 年沉降数据未分析，错失安全隐患预警机会，反映人才能力与智能化需求严重脱节。

3 AI技术在养护档案管理中的创新应用

3.1 档案数字化采集与智能分类的技术突破

传统人工采集档案效率低、易出错，而新兴技术为数字化采集带来创新突破。可利用物联网传感器与移动终端设备，实现养护数据的实时自动采集。在高速公路桥梁、隧道等关键设施上部署传感器，实时监测结构应力、温湿度等数据，并通过无线网络自动上传至档案管理系统，避免人工记录的延迟与误差。

构建基于深度学习的分类模型，通过大量历史档案数据进行训练，使其具备自我学习与优化能力。甘肃新发展投资集团新视能科技公司将 DeepSeek 大模型与自主研发的智慧隧道解决方案深度融合，应用于清傅公路项目。该模型能够依据实时数据分析结果，按照用户要求自动生成统计图表，精准识别交通事故、抛洒物等 “长尾” 小样本事件，显著增强了系统的数据处理和分析能力，提升了智慧隧道系统的智能化水平 。

3.2 数据整合与知识图谱构建

（1）AI 驱动的数据整合创新实

在高速公路养护档案管理中，数据来源广泛且格式多样，传统方式难以有效整合。

AI 技术凭借强大的数据处理能力实现突破。以广东省某高速公路运营公司为例，其利用自然语言处理（NLP）与机器学习算法，通过 NLP 技术解析文本档案中的关键信息，如病害类型、养护措施，再利用机器学习模型将其与传感器采集的温湿度、应力数据关联整合，形成统一的数据格式。

（2）知识图谱构建及其应用拓展

知识图谱构建是 AI 技术在养护档案管理中的另一创新方向。浙江省交通投资集团在杭甬高速养护项目中，构建了高速公路养护知识图谱。通过知识抽取技术，从海量档案中提取实体（如桥梁、隧道、路面）、关系（病害与成因、养护措施与效果）等信息，利用图数据库构建可视化的知识网络。当出现路面坑槽病害时，知识图谱可快速关联相似案例，推荐历史有效的修补材料与施工工艺，辅助养护人员制定决策。

4 AI赋能下的管理流程优化与效益提升

4.1 养护档案管理流程的跨环节智能化改造

传统模式下养护记录滞后作业现场 2-3 天，AI 通过边缘计算实现 “作业即归档”。在沥青路面摊铺作业中，智能压路机搭载的传感器实时采集压实度、温度等数据，AI 系统自动生成施工档案并同步至管理平台，某高速项目使档案生成效率提升 80% ，且数据完整率从 75% 提升至 99.3% 。这种 “施工 - 数据 - 归档” 的闭环流程，彻底解决了档案滞后与信息失真问题。

4.2 养护档案知识挖掘的智能化应用

基于养护档案的时序特征，AI 构建劣化预测模型。利用 LSTM-GARCH 模型对某高速公路的路面破损档案进行训练，可提前 6 个月预测 PCI（路面状况指数）变化趋势，预测误差率控制在 8% 以内。山东某高速应用该模型后，将被动养护转变为主动预防，年度养护成本降低 18% ，路面使用寿命延长 3-5 年，充分发挥了档案数据的预测性价值。

5 结论与展望

5.1 研究结论

本研究通过多维度实践验证了 AI 技术对高速公路养护档案管理的革命性重塑。从江西的病害智能检测到浙江的知识图谱应用，从广东的实时档案联动到山东的预防性养护模型，AI 不仅破解了传统管理中 "数据孤岛、效率低下、价值埋没" 的核心困境，更构建了 "技术融合 - 流程再造 - 价值释放" 的创新范式。

5.2 未来展望

生成式 AI 与数字孪生技术将推动养护档案管理向 "自主决策" 升级。基于 GPT架构的大模型可根据实时监测数据自动生成包含材料配比、工期安排的养护方案，某试点项目已实现方案生成效率提升 70% ；而数字孪生技术通过全要素虚拟映射，可预演不同养护措施对路面寿命的影响，为决策提供精准预测。

结语

当 AI 算法精准识别路面裂缝，当知识图谱关联十年养护经验，当区块链为每笔数据盖上可信印章，高速公路养护档案管理正在经历从 "纸张堆积" 到 "数字血脉" 的质变。这不仅是技术手段的升级，更是交通行业认知数据价值、释放数据动能的思维革命。未来，养护档案将作为智慧交通的 "数字基因"，通过 AI 对历史的萃取、对现在的感知、对未来的预测，推动高速公路从 "人工养护" 迈向 "智能进化"。行业需以开放姿态拥抱这场变革，让 AI 成为激活数据价值的 "金钥匙"，为交通强国建设铺就数字化的腾飞之路。

参考文献

[1]马仁杰;邓齐凤。AI 技术赋能档案知识开发[J]. 浙江档案，2025（第 4 期），,13-16

[2]刘阳，张悦。数字化驱动下高速公路养护档案管理的智能化升级策略 [J]. 公路建设与管理信息化，2023 (9): 18-24

[3]王强，陈丽。基于人工智能的建设工程档案管理系统 [J]. 信息技术与档案管理，2024, 15 (4): 45-52.

[4]陈晨，周宇。 AI 技术在高速公路养护档案数据智能分类中的实践 [J]. 交通档案管理，2024, 28 (4): 33-39