问题——城市道路是公共出行基础，日常巡检对保障通行安全和延长道路寿命至关重要。然而，许多市政巡检单位面临路网里程长、人员不足、巡检频次难以满足需求等问题。传统巡检主要依赖人工徒步或低速巡查，效率有限，单日覆盖里程较低；背街小巷、立交桥下、隧道内部等区域因地形或交通限制，容易成为巡检盲区；细微裂缝、早期沉陷等隐蔽病害难以及时发现，往往雨水和车辆荷载作用下加速恶化，导致“小问题拖成大工程”。 原因——首先，城市路网快速发展和道路结构日益复杂，巡检任务大幅增加，仅靠人力难以长期应对。其次，人工巡检依赖个人经验，判断标准不统一，缺乏量化依据和可追溯的数据链，同一路段、同类病害可能因不同人员记录而存在差异。此外，部分道路环境风险较高，如车流密集路段，巡检人员作业存在隐患，也限制了巡检的深入程度。 影响——巡检效率不足和盲区存在，直接影响道路病害的“早发现、早处理”。裂缝、坑槽等问题若未及时修复，可能扩大为结构性损坏，不仅增加养护成本，还可能在极端天气下加剧安全风险。同时，缺乏连续、规范的巡检数据，也会影响年度养护计划的科学性，难以满足精细化管理对“可量化、可对比、可审计”的要求。 对策——随着智慧市政的推进，基于图像采集与自动识别的道路病害检测技术成为提升巡检能力的重要方向。博雅弘拓科技研发的RGB3DS道路表观病害智慧检测系统采用车载采集方式，可在正常行驶中完成影像获取和病害自动识别分类，减少对交通的影响，提高巡检灵活性。系统通过算法快速处理影像，大幅提升单日检测里程，缩短巡检周期，更符合市政部门对“高频次、全覆盖”的需求。 针对人工难以覆盖的区域，该系统结合车载采集与航拍影像，通过多源数据协同提高覆盖率。在识别能力上，系统可分类检测裂缝、龟裂、坑槽、沉陷等常见病害，并以统一标准输出结果，减少人工判读差异。同时，病害位置与定位信息匹配，便于养护人员快速定位和处理。此外，系统还能输出量化指标（如面积、长度），为路面状况评估和养护决策提供数据支持。 从管理效益看，自动化巡检在降低人力投入、提高发现时效、强化数据留痕等具有优势：一上减少高风险路段的人员作业时间，提升安全性；另一方面通过标准化数据形成报表和台账，支持养护管理的上报、验收和后评估工作，推动从“经验驱动”向“数据驱动”转变。 前景——随着城市更新和基础设施韧性建设的推进，道路养护将更加注重全生命周期管理和风险前置治理。智慧巡检将从“单点应用”走向“体系化治理”：一是与市政管养平台、应急指挥和资产管理系统打通，实现从发现到处置的闭环管理；二是结合交通流量、气象、管线施工等数据，提升病害分析和预测能力；三是推动技术应用规范化，统一指标口径和数据格式，为跨区域对标和绩效管理创造条件。
市政道路是城市运行的“毛细血管”，巡检养护既关系出行安全，也影响治理效率。以机器视觉、定位量化和标准化指标为支撑的数字化巡检，为“早发现、少占道、降成本”的精细化管理提供了新路径。未来，谁能更好地结合数据质量、处置闭环与制度标准，谁就能在城市更新和韧性治理中占据主动。