道路坑洞與破損巡檢：給每一條路做一次飛行體檢

路面坑洞、沉陷和大面積破損，看起來是“路不平”的小毛病，但在城市運行里，它往往是事故、擁堵和投訴的源頭：騎電動車的容易摔、開車的容易爆胎或急剎追尾，雨天還會疊加積水形成更大的安全風險。更現實的是，傳統養護主要靠人工巡查和群眾舉報，很難做到全覆蓋，常常出現“問題反復、修了又壞、資金投放不精準”的情況。

芯璟低空把道路病害巡檢納入四大調度體系中的巡域調度系統來做，核心不是“飛一趟拍視頻”，而是用無人機 + AI把路面狀態變成可量化、可排序、可閉環的養護依據：哪里有坑洞、坑洞多大、在哪條路的哪個位置、嚴重程度如何、應該先修哪一段——全部由系統給出清晰答案。

1）為什么道路養護最難的是“全覆蓋”和“優先級”

道路病害有兩個典型難點。第一是覆蓋難：城市道路多、支路更碎，靠人巡查往往顧不過來，等到被舉報時，坑洞可能已經擴大。第二是優先級難：同一時間養護資源有限，到底先修主干道還是支路？先修大坑洞還是大片網裂？如果沒有統一口徑，就容易變成“哪里聲音大先修哪里”，錢花了，效果卻不穩定。

巡域調度系統的價值就在于：用低空巡檢把“看不全”變成“全域可視”，再用AI把“說不清”變成“可排序的病害清單”。

2）怎么飛：沿道路中心線與邊緣航線做標準化巡檢

在巡域調度系統里，道路巡檢不是隨便飛，而是按標準化航線執行：無人機沿道路中心線和邊緣航線飛行，保證對車道、路肩、接縫等高發病害區域有足夠覆蓋。

標準化航線有兩個好處：

?影像采集口徑一致，便于前后對比，判斷“變嚴重了還是修復好了”；

?適合規模化排期：可以按道路等級（主干/次干/支路）設定不同巡檢頻次，把有限資源用在最關鍵的路段。

3）AI怎么識別：用路面紋理把坑洞“標出來、算出來”

巡檢影像回傳后，AI模型會對路面紋理進行識別，自動標記坑洞、沉陷、大片破損等典型病害，并計算其面積與位置。

這一步非常關鍵，因為它把養護從“憑經驗看著修”變成“按數據精準修”：

?不是只知道“這條路爛”，而是知道“哪幾十米最爛”；

?不是只知道“有坑洞”，而是知道“坑洞面積多大、分布在哪些點位”；

?不是只會“先派人去看看”，而是可以直接生成搶修任務。

4）自動生成養護優先級：讓資金與人力用在刀刃上

巡域調度系統會結合病害嚴重程度和道路等級，生成養護優先級建議。

這意味著管理策略會更理性：

?主干道重大坑洞優先搶修，降低事故風險；

?次干道與支路按病害密度安排計劃性修補；

?大中修資金按“病害熱度”投放，而不是按“印象”投放。

當優先級清晰，養護部門就能減少反復出車、減少無效巡查，把資源集中到最影響安全與通行的點位。

5）一張“道路病害熱力圖”：從搶修到年度計劃都能用

數據回傳后，路政和市政部門可以用一張“道路病害熱力圖”來安排搶修和年度大中修計劃，實現資金與資源的精準投放。

熱力圖的意義不只是“好看”，而是能做三件事：

?搶修派單：哪里最嚴重，先派誰去、帶什么材料，一目了然；

?年度計劃：哪些路段已進入“必須整體翻修”的閾值，提前列入預算；

?成效評估：修完以后再飛一次，對比熱力圖變化，驗收不再靠口頭描述。

道路坑洞與破損巡檢的終點，不是讓無人機變成“會飛的攝像頭”，而是讓道路養護進入一種更可持續的運行方式：全域可視、病害可算、優先級可排、資金可精準投放、整改可復盤。這就是芯璟低空用巡域調度系統給每一條路做“飛行體檢”的意義。