辽宁交投高速运营公司构建“人工智能+交通运输”八大应用场景体系

编者按

辽宁“一廊双核”进关出海大通道公路基础设施数字化转型项目，是建设交通强省、服务经济社会发展关键抓手，也是交投集团高质量发展的具体举措。上一期报道，我们系统解读了数字化转型“六个融合”顶层建设思路，明晰了智慧高速建设的整体框架。本期将聚焦辽宁交投高速运营公司如何锚定“优化出行体验、提升管理效能”核心目标，立足辽宁省高速公路运营管理生动实践，围绕可落地、可实操的八大运营核心场景，推动“人工智能 + 交通运输”落地，以本土化、可复制的实践方案，夯实“一廊双核”数字化转型根基。

我国综合交通运输体系日趋完善，高速公路路网规模化、网络化格局基本成型，作为陆路综合交通核心枢纽，其路网运行安全、通行效率、服务品质、管控能力直接联动区域产业流通、民生出行与经济协同发展。

辽宁交投运营公司管辖高速公路30条、总里程4458公里，占辽宁省高速公路通车总里程（32条/4853公里）的91.9%。现阶段基础设施巡检、突发事件处置、多方联动协同、车流疏导、服务供给、全域数据等方面的问题集中凸显，叠加路网流量常态化高位、占道养护施工频次提升、运维管控精细化要求升级，急需适配现代化路网发展需求的运营体系。

2025年4月，辽宁交投运营公司成功申报交通运输部和财政部联合开展的公路水路基础设施数字化转型项目第二批省份；同年9月，交通运输部等七部委联合印发“人工智能+交通运输”的实施意见。依托大数据、机器视觉、边缘感知、物联网、行业大模型等人工智能技术，已然成为高速行业提质增效、转型升级的必然路径。

现阶段无论是智慧高速，还是数字化转型，各省份按照统一部署要求，结合属地实际进行不断探索和实践，尚缺乏统一的标准。辽宁交投运营公司立足于“优化用户体验，提升管理效能”，重点从设施健康监测、养护施工统筹、大流量车流管控、应急事件处置、智慧救援服务、个性化出行服务、人车路环境数据融合、智能决策研判八大场景切入，确保数字化转型项目落地，进而推动“人工智能+交通运输”在高速公路运营管理领域实施见效。

基础设施健康监测，筑牢路网硬件安全底座

高速公路路面、桥梁、隧道、边坡及机电附属设施，是路网常态化通行的硬件基础，品类繁杂、布设范围广、运维风险高。传统设施运维依托周期人工巡检、定点检修模式，存在巡检盲区多、高危点位作业风险高、隐蔽病害识别滞后、人力运维成本偏高、故障处置事后化等短板，渐进式道路病害、机电元器件隐性故障极易演变为路网安全运行事故。依托空地一体化感知组网，构建全域实时监测、智能研判分级、分级预警、闭环处置的设施全生命周期运维体系，实现运维逻辑从“事后抢修”向“前置预防、精准管护”转型。

设施智能监测依托激光雷达、高清视觉采集终端、多维力学传感器、边缘计算单元搭建全域感知网络。路面运维层面，AI巡检车辆、无人机集群搭载深度学习识别算法，可自动识别路面坑槽、裂缝、沉降、标线缺损、拥包等全品类病害，同步完成病害定位、等级定级、面积量化，依托时序数据推演病害演化速率，辅助运维人员制定差异化养护方案，规避盲目养护、过度养护，提升养护资金利用率。针对桥下空间、高陡边坡、临水临崖等人工危险作业区域，无人机集群定点巡航补齐巡检盲区，降低一线运维人员作业风险。构筑物运维层面，桥梁、隧道、边坡布设应变、倾角、温湿度、振动传感终端，24小时不间断采集结构形变、地质位移、环境水文数据，AI算法联动安全阈值模型，精准识别结构松动、墙体渗水、支护老化等隐患，超限数据实时联动管控平台分级预警。机电运维层面，物联网平台自动归集照明、消防、通风、收费、监控设备运行参数，通过故障诊断算法预判线路老化、元器件损耗、功能失效问题，自动生成检修工单，保障隧道、收费站封闭空间设备稳定运行。

未来，设施智慧监测将朝着全要素一体化运维迭代升级。一是推进感知终端小型化、低功耗、全域化布设，消除路网设施感知盲点；二是结合地域气候、通行荷载、车流特征，迭代专属构筑物AI评估模型，精准预判设施使用寿命与病害暴发节点；三是打通监测平台与养护作业平台数据接口，搭建“感知－预警－研判－派单－处置－复核”全流程智能化闭环，完善路网资产全生命周期智慧管护体系。

统筹占道养护施工，实现养护作业降险提效

高速公路养护具备强制性占道、作业风险高、时序约束强、车流干扰大等特征，传统养护模式存在病害摸排效率低、施工时序与车流高峰冲突、现场安全管控薄弱、全周期管护成本不可控等问题。以空地协同感知、病害时序预测、施工动态调度为核心，重构预防性养护作业体系，聚焦智能巡检、前置预判、现场安防三大核心场景优化作业模式。

一是空地协同AI巡检实现病害全域摸排。依托路侧固定摄像头、智能巡检车、无人机、路面埋入传感器构建立体感知体系，深度学习算法可自动识别道路及附属设施破损问题，自动生成标准化养护工单，巡检效能较人工大幅提升，依托多期影像比对模型区分浅表损耗与高危结构性隐患，实现分级养护、小病快修。二是时序AI模型优化预防性养护时序。整合历年车流荷载、气象水文、设施监测数据训练预测模型，可提前1—2年预判道路性能衰减周期，精准锁定最优养护窗口期，替代传统固定周期强制维修模式；系统结合全域车流预测数据，智能优选夜间、平峰时段排布占道施工计划，联动匹配施工人员、机械、物料资源，最大限度降低施工占道引发的路网拥堵与安全风险。三是赋能施工现场全域安防。施工区域布设智能视觉终端，快速识别社会车辆闯入、人员未佩戴防护装备、违规变道等风险行为，联动声光预警、情报板远端分流；依托数字孪生复刻施工点位实景，动态测算占道影响范围，实时优化封道、导流方案，平衡施工作业与路网保通双向需求。

未来行业将联动智能摊铺、巡检机器人，打造少人化、无人化自主养护作业体系，实现养护全流程智能调度。

优化大流量路网管控，构建主动式车流疏导体系

节假日通行、暑运高峰、互通枢纽、省界收费站、长隧道群为路网高频拥堵点位，车流集聚具备突发性、扩散性特征。传统车流管控依托人工监控研判、现场警力临时疏导，存在拥堵预判滞后、分流策略单一、一路三方协同不畅、管控精细化不足等短板。依托路网大模型、强化学习算法、车路协同交互技术，构建前置预警、均衡调控、全域联动的主动式车流管控模式。

一是短临车流研判实现拥堵前置预警。路网专属大模型整合历史车流、实时通行数据、气象、节假日、货运调度多维数据，精准预测全域车流变化，精准锁定拥堵瓶颈点位，预判拥堵起止时长，分级制定疏导预案；针对节假日客货混行高峰，联合交警制定差异化限速、限流管控策略。二是智能算法联动全域设施均衡路网负荷。依托强化学习算法动态调控主线分段限速、匝道启闭频次、收费站车道开放数量，联动可变情报板、导航终端实施分层路径诱导，提升瓶颈路段通行能力；突发事故、施工占道引发瞬时大流量时，系统自动触发路政、交警、养护、救援四方联动机制，规划应急专用通道，遏制拥堵扩散蔓延。三是车路协同赋能精细化车道管控。依托路侧AI感知单元与车载终端双向交互，提前推送路况预警，减少车辆急加减速引发的交通震荡；针对超宽车道、长隧道群复杂路段，实施智能诱导，消解混行拥堵。

未来，将打通跨区域路网数据，实现省界路网一体化协同疏导，破除行政区间管控壁垒。

升级突发事件应急处置，提升路网安全管控效能

高速路网车速快、车流密度大，交通事故、抛洒物、极端天气、危化品泄漏等突发事件影响范围广、次生风险高，传统人工上报、逐级调度的应急模式链路冗长、响应滞后、部门联动碎片化，极易诱发二次事故、长时间路网阻断。依托智能感知、智能调度、仿真推演能力，重塑应急处置流程，实现事件秒级发现、资源智能调配、处置科学决策。

一是全域感知实现事件自动识别预警。路侧视觉终端全天候联动研判路况，AI视觉算法可精准识别车辆事故、违规停车、行人闯入、路面杂物等异常事件，同步联动气象终端识别团雾、暴雨、结冰等恶劣天气，相较人工值守监控，消除视觉疲劳漏判问题，实现突发事件秒级上报。二是智能调度平台实现跨部门协同联动。事件预警触发后，平台自动定位事发点位、调取周边路况，匹配标准化应急预案，结合应急力量点位、道路通行条件，智能规划应急通行路线，分级协同调度交警、路政、消防、医疗、清障力量；多事件并发场景下，系统动态评定事件等级，统筹全域应急资源，避免资源错配、调度混乱。三是仿真推演赋能重大事件科学处置。针对危化品泄漏、连环交通事故、极端气象灾害等重大事件，AI仿真模型结合地形、风向、车流数据，推演事件扩散趋势，辅助制定疏散、分流、管控方案；事件办结后复盘全流程数据，迭代优化应急预案，补齐处置短板。

未来，应急处置将前置风险研判能力，依托历史事故数据搭建风险预测模型，落实高风险路段前置管控，联动全域路网平台，实现跨域应急共治。

构建智慧救援体系，赋能便民出行服务提质

车辆故障抛锚是高速高频通行隐患，故障车辆占道停放极易诱发次生交通事故，传统救援模式存在求助渠道单一、定位精度不足、派单调度粗放、服务监管缺位等痛点。依托人工智能打通求助、定位、派单、作业、评价全业务链路，搭建标准化、透明化、高效率智慧救援体系，兼顾通行安全与便民服务双重目标。

一是智能交互+多维精准定位。依托热线AI语音、车载终端、出行小程序多渠道受理求助，AI语音自动甄别故障类型、车辆车型；联动北斗卫星、路侧视频、手机三重定位技术，精准锁定车辆车道位置与周边路况，快速判定救援等级与装备需求。二是算法择优智能调度派单。AI救援中台整合全域清障车辆、维修人员、救援网点资源，结合故障点位、实时路况、救援运力状态，就近择优匹配救援力量，自动下发作业任务，实时同步救援轨迹、预计抵达时长，实现救援流程可视化。片区集中故障场景下，算法统筹拆分作业任务，平衡区域救援运力，杜绝运力空缺或扎堆作业。三是全流程监管闭环管控。依托音视频回传技术全程监管救援作业规范性，整治违规收费、服务敷衍乱象；作业完结后线上采集车主评价，结合作业时效、处置质量，AI大数据完成救援队伍星级评级，构建市场化优胜劣汰考核机制。

未来，将联动车载诊断系统前置故障预判，提前预警车辆行驶隐患，联动路网布设移动救援点位，打造“预判－规避－救援－维修”一体化出行服务生态。

精准推送出行信息，打造定制化智慧出行生态

公众出行对路况预警、施工提示、气象研判、路线规划信息的精细化、时效性需求持续提升，传统情报板、广播、公众号单向推送模式，信息同质化、推送滞后、适配性弱，无法匹配货运、客运、私家车差异化出行需求。依托用户画像、场景识别、智能分发技术，打通全域信息渠道，实现出行信息分群体、分场景、分时段精准触达，推动出行服务由通用播报转向定制供给。

一是加工整合全域出行数据。归集路网通行、施工报备、气象预警、应急处置、服务区运维全量数据，依托自然语言处理技术，将专业运维数据转化为通俗出行提示，剔除冗余信息，适配不同出行主体信息接收习惯。二是用户画像赋能分层精准推送。基于出行频次、路线、车型、出行目的搭建用户画像，区分长途货运、短途通勤、旅游出行、返乡出行场景，联动情报板、导航平台、短信、小程序多渠道定向推送，实现拥堵前置绕行、施工变道、恶劣天气全域预警。三是根据起终点信息，结合实时路网状态规划多条备选路线，动态更新通行时长、配套服务点位，实现全行程动态引导。针对春运、小长假大流量时段，大数据提前研判车流峰值，发布错峰出行建议，从源头疏导车流。

未来，将依托交通大模型搭建语音交互出行服务端口，联动文旅、物流、服务区商业资源，拓展增值出行服务，完善一站式智慧出行服务生态。

融通人车路环境数据，搭建全域智慧数据中台

人员出行、通行车辆、道路设施、路网环境是高速安全运行四大核心要素，过往行业业务系统独立搭建、数据标准不统一、接口不互通，形成业务数据孤岛，数据研判、全局调度价值无法释放。依托大数据治理技术，打通全域业务数据壁垒，完成人车路环境数据归集、清洗、建模、应用，搭建高速专属运营数据中枢，为全域智能化业务提供底层数据支撑。

一是全域数据标准化归集。打通监控、养护、收费、应急、救援、气象、车联网、导航外部系统接口，归集路网资产、车流、气象、用户、事件全维度异构数据，依托AI数据治理算法完成去重、归类、格式统一，制定行业统一数据编码标准，实现全域数据一池共享、跨业务互通。二是多维数据融合研判赋能业务。联动车流、荷载、气象数据，研判路网通行衰减规律，优化车流管控策略；联动设施、环境、车流数据，梳理设施损耗机理，优化中长期养护规划；联动出行、事故、环境数据，定位安全高发点位与风险人群，精准落实安全宣教与点位管控。依托融合数据搭建路网数字仿真模型，可开展大流量承压测试、应急演练、管控方案预演，降低线下运维试错成本。

未来，将联动省域路网、国省道交通数据，拓宽外部感知数据接入维度，依托AI大模型深挖数据价值，实现数据从状态统计向智能决策升级。

赋能全域科学研判，构建数据驱动智能决策体系

高速公路运营涵盖养护投入、收费稽查、路网调度、安全风控、成本管控多元业务，传统管理决策依托管理人员从业经验，研判周期长、数据支撑不足、风险预判片面。依托AI智算中心、交通行业大模型、全域数字孪生底座，搭建数据驱动型智能决策体系，实现运营研判标准化、科学化、前置化。

一是打通业务数据孤岛，搭建可视化研判平台。整合养护机电、收费、气象安防全业务数据，AI自动完成数据结构化处理，搭建路网运营一张图平台，自动核算养护成本、事故率、路网通行效率、营收等核心指标，将人工研判升级智能研判，大幅提升管理研判效率。二是行业专属大模型赋能深度业务研判。训练高速运营垂直大模型，支持业务语音问询、政策解读、多维数据交叉分析，量化分析车流养护效益、偷逃费时空规律、极端天气事故风险等隐性规律，为年度养护规划、收费稽查、路网改扩建提供量化依据，模拟极端场景推演最优管控方案。三是数字孪生实现决策闭环迭代。依托高精度三维路网模型，仿真施工、分流、应急各类处置方案实施效果，提前规避落地风险；同步建立算法自迭代机制，吸纳一线运维反馈数据，持续优化预测、调度、风控模型，形成“数据采集－智能研判－决策落地－效果复盘－模型升级”闭环，持续提升全域运营决策水平。

数转时代已经来临，人工智能必将全方位重构高速公路运营管理逻辑，随着用户体验、行业管理、企业提效等需求不断变化，八大应用场景的智能化迭代将不断持续。辽宁交投运营公司时刻准备，积累沉淀，全力构建感知全覆盖、研判智能化、处置高效率、服务精细化、数据全贯通的现代化智慧高速运营管理体系。