摘要
人工智能（AI）技术正以前所未有的深度和广度渗透到传统行业中，其中，道路建设与养护（建养）领域正在经历一场由数据驱动的智能化革命。截至2025年，AI不再是遥远的概念，而是已经落地应用于道路从规划设计、施工建造到运营维护的全生命周期，旨在解决传统模式下面临的效率低下、成本高昂、安全风险和质量控制难等诸多痛点。
本报告深度剖析了AI在道路建养中的核心技术应用，包括基于建筑信息模型（BIM）和AI的协同设计优化、以无人机和激光雷达为基础的智能测绘、由自动化摊铺机和压路机组成的无人施工集群、基于计算机视觉的实时质量与安全监控，以及利用数字孪生和机器学习实现的预测性维护。
报告进一步描绘了这一新兴领域的市场格局。尽管目前尚无一个独立、精确量化的“AI驱动的道路建设”市场统计，但通过关联“建筑领域的人工智能（AI in Construction）”和“智能公路（Smart Highway）”市场数据，我们可以清晰地看到其巨大的增长潜力。例如，全球建筑行业AI市场预计将以超过30%的复合年增长率高速扩张 。中国凭借其在“新基建”领域的巨大投入和领先的数字化转型实践，正成为这场变革的引领者 。
最后，本报告详细梳理了支撑“AI修路”的完整产业链图谱。这条产业链上游由AI芯片、传感器、云计算等基础技术供应商构成；中游则是智能装备制造商（如徐工、三一）、AI软件与平台解决方案提供商（如Autodesk, Attentive.ai）的核心阵地；下游则是应用这些先进技术的工程总承包商和最终的道路资产所有者（如各级交通管理部门）。这条产业链的形成与成熟，标志着道路建养行业正从劳动密集型向技术和数据密集型产业的根本性转变。
第一部分：引言：道路建设与养护的智能化革命
1.1. 研究背景与意义
道路是国家经济发展的动脉。然而，传统的道路建设与养护长期以来是一个劳动密集、经验依赖且充满挑战的行业。施工精度受人为因素影响大、安全事故频发、资源浪费严重、养护决策滞后等问题，长期制约着行业的发展。人工智能技术的崛起，为破解这些难题提供了革命性的解决方案。通过将机器学习、计算机视觉、自动化控制等技术与道路工程实践相结合，AI不仅能“修路”，更是在重新定义道路的建造、管理和维护方式，推动整个行业迈向更高效、更安全、更经济和更可持续的未来。
1.2. 报告日期与研究范围
本报告撰写于2025年8月31日。研究范围覆盖人工智能技术在道路全生命周期——包括规划设计、施工建造、运营监控与预测性养护——中的应用。同时，本报告将深度挖掘这些技术应用背后所形成的产业链，系统梳理从上游核心技术与硬件供应，到中游智能装备与软件平台，再到下游应用与服务的完整生态系统。
第二部分：AI赋能道路建养：核心技术与应用场景
AI技术正在贯穿道路建养的每一个环节，从虚拟的设计图纸到物理的施工现场，再到长期的运营维护，都展现出巨大的应用价值。
2.1. 规划与设计阶段：BIM与AI的协同优化
在项目初期，AI与建筑信息模型（BIM）的结合，正在从源头上提升道路设计的科学性与效率。BIM作为一种包含几何、物理和功能特性的数字化表达，为AI分析提供了理想的数据基础 。
智能路径优化： AI算法可以分析BIM模型中的地形、地质、环境限制和成本数据，自动生成并评估数千种可能的道路线形方案，从而推荐在成本、环境影响和施工难度上达到最优平衡的设计 。自动化设计审查： 传统的人工审图耗时且易出错。AI可以自动在复杂的BIM模型中进行碰撞检测、规范符合性检查，极大提高了设计质量和效率 。
2.2. 施工阶段：从自动化到无人化
施工是AI技术应用最为密集的阶段，其核心目标是实现精准、高效和安全的无人化作业。
2.2.1. 智能测绘与放样
传统依赖人工的测绘工作正被无人机和AI快速取代。搭载了高清摄像头、激光雷达（LiDAR）的无人机能够快速获取施工区域的高精度三维地形数据 。AI软件则对这些海量点云和影像数据进行处理，自动生成数字高程模型（DEM），并与BIM设计模型进行比对，实时监控土方开挖、填筑进度，实现毫米级的精准放样 。例如，像Attentive.ai这样的公司，其AI软件能够利用航拍图像自动完成路面测量和估算任务，显著提升了投标和工作流程的效率 。
2.2.2. 自动化施工设备与无人集群
这是“AI修路”最具代表性的场景。集成了高精度定位系统（如北斗/GNSS）、多种传感器和AI控制算法的自动化工程机械，如摊铺机、压路机、挖掘机等，已经从单机智能走向集群协同作业 。
中国企业的引领： 在这一领域，以 徐工集团（XCMG） 和 三一重工（Sany） 为代表的中国企业走在了世界前列。他们成功开发并商业化应用了“无人摊铺压实施工集群” 。例如，徐工的无人集群已在高速公路项目中实现规模化应用，其系统融合了北斗高精定位、大数据中心和智能集群协同施工算法，能够实现摊铺轨迹、速度、温度和压实遍数、密实度的全流程自动控制和数据闭环管理 。三一重工也推出了行业首创的路面无人机群，具备一键施工、全局协同调度和高精度路径跟踪能力，其摊铺机辅助作业系统控制精度可达3厘米 。新疆交建等工程公司也已在实际项目中应用无人机械群进行沥青摊铺，证明了其在节约人力、提升效率和精度方面的巨大优势 。
2.2.3. 实时质量与安全监控
AI驱动的计算机视觉技术是施工现场的“智能监工”。遍布工地的摄像头采集的视频流被传输到边缘计算节点或云端，AI模型对其进行实时分析 。
安全监控： AI可以自动识别工人是否佩戴安全帽、是否存在人员闯入危险区域等违规行为，并立即发出警报 。质量控制： AI可以监控沥青摊铺的温度、均匀性，分析压路机的碾压轨迹和遍数，确保施工质量符合标准，并将数据与BIM模型关联，形成可追溯的数字档案 。
2.3. 运营与养护阶段：预测性维护与数字孪生
道路建成后，AI的应用转向了如何更智能、更具前瞻性地进行管理和维护。
预测性维护（Predictive Maintenance）： 这是AI在资产管理领域的关键应用。通过在道路结构内部署传感器，或利用搭载了摄像和雷达的巡检车、无人机定期收集路面数据，AI模型可以分析这些数据，识别出肉眼难以察觉的早期病害（如微小裂缝、路面沉降），并预测其发展趋势 。这种“治未病”的模式，使得养护部门可以在问题恶化前采取干预措施，从而大幅降低养护成本，延长道路使用寿命 。数字孪生（Digital Twin）： 数字孪生是道路建养智能化的终极形态。它是一个与实体道路实时同步、动态交互的虚拟多维模型 。这个平台整合了静态的BIM设计数据、施工过程数据以及运营阶段来自物联网（IoT）传感器的实时数据 。AI在数字孪生平台中扮演“大脑”的角色，不仅能进行故障预测，还能模拟不同交通流量下的道路响应、极端天气对路况的影响，为交通管理和应急响应提供决策支持 。
第三部分：AI修路的技术架构
“AI修路”并非单一技术，而是一个集成了感知、计算、通信和控制的复杂系统。一个典型的端到端技术架构可以分为以下几个层次：
3.1. 端到端数据工作流
整个系统的核心是数据的流动与增值，其流程为：数据采集 -> 数据传输 -> 数据处理与存储 -> 模型训练与推理 -> 应用与集成。
3.2. 核心技术组件
感知层 (Perception Layer): 这是数据采集的源头。它包括：
车载传感器套件： 安装在自动化施工设备上的高精度GNSS接收器、惯性测量单元（IMU）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达和多视角摄像头，用于实现设备的精确定位、环境感知和自主导航 。巡检与监测传感器： 用于测绘的无人机载LiDAR与航拍相机，以及用于道路健康监测的嵌入式应变传感器、光纤光栅、地磁传感器和路面巡检车等 。
边缘计算节点 (Edge Computing Nodes): 为了满足施工设备实时控制的低延迟要求（如避障、轨迹跟踪），大量的数据预处理和AI模型推理在边缘侧完成 。这些节点通常是安装在工程机械上的高性能、工业级计算机，能够就地处理传感器数据，执行控制指令，并将关键处理结果上传至云端 。
数据管道与云平台 (Data Pipelines & Cloud Platforms): 通过5G等高速无线通信技术，来自施工现场各处（边缘节点、无人机、传感器）的数据被汇集到云平台 。云平台（如阿里云、腾讯云、AWS、Azure）提供海量数据存储、强大的计算能力（特别是GPU集群）和大数据分析服务 。数据管道负责数据的清洗、转换、标注和管理，为上层应用和模型训练做好准备 。
模型训练与部署工作流 (Model Training & Deployment Workflow):
在云端，利用收集到的大量施工和养护数据，算法工程师训练各种AI模型，例如：用于识别路面病害的计算机视觉模型、用于预测设备故障的机器学习模型、用于优化施工调度的强化学习模型等 。训练完成并通过验证的模型，可以通过CI/CD流程被部署到云端API供上层应用调用，或者被下发到边缘计算节点以执行实时任务 。
平台集成 (Platform Integration): 所有技术组件最终需要与BIM和数字孪生平台进行深度集成 。BIM模型为整个系统提供了统一的几何和语义基准 。数字孪生平台则作为一个动态的“驾驶舱”，可视化地呈现来自物理世界和AI分析的全部信息，实现对道路从设计、施工到运营的全生命周期“建-管-养-运”一体化管控 。
第四部分：市场规模与发展趋势
4.1. 市场量化分析
截至2025年，专门针对“AI驱动的道路建设”这一细分市场的权威研究报告仍然较为稀缺 。然而，通过分析其高度相关的两大领域——“建筑行业AI”和“智能公路建设”，我们可以清晰地洞察其巨大的市场潜力。
“建筑行业AI”市场： 这是最直接的参考。多份市场报告指出该市场正经历爆炸性增长。例如，一份报告预测，全球建筑行业AI市场规模将从2023年的18亿美元增长到2030年的121亿美元，复合年均增长率（CAGR）高达31% 。另一份更乐观的预测认为，到2032年，市场规模可能达到1000亿美元，CAGR为38.13% 。道路建设作为建筑行业的重要组成部分，无疑将占据其中的重要份额。
“智能公路建设”市场： 该市场更侧重于道路建成后的智能化设施，但也与AI施工技术密切相关。一份报告预测，全球智能公路建设市场规模到2032年将达到1104亿美元，CAGR约为12.31% 。AI和机器学习被认为是提升智能公路系统效率的关键技术 。
中国市场的领先地位： 中国政府对“新基建”和建筑业数字化的强力推动，使其成为全球AI在建筑领域应用最活跃的市场之一。报告显示，中国在Construction 4.0市场中占据领先地位，增长率显著 ，并且在亚太地区的AI建筑市场中占有可观的份额 。
4.2. 主要驱动因素与未来趋势
驱动因素： 劳动力成本上升与短缺、对工程质量与安全性的更高要求、政府层面的数字化转型政策以及降本增效的内生需求，共同构成了推动AI在道路建养领域应用的强大动力。未来趋势：
从单机智能到集群智能： 无人施工将从单一设备的自动化操作，发展为多类型、多数量设备的高效协同作业。AI与数字孪生的深度融合： 数字孪生将成为道路全生命周期管理的标准平台，AI则作为其核心分析与决策引擎。预测性维护即服务（PMaaS）： 基于AI的预测性维护将催生新的商业模式，设备商或服务商可能提供按需订阅的道路健康监测与维护服务 。行业专用大模型： 针对道路工程领域的专用AI大模型将会出现，能够理解复杂的工程图纸、技术规范，并生成设计方案、施工计划和风险报告。
第五部分：产业链全景图谱
“AI修路”的实现依赖于一个复杂而协同的产业链，涵盖了从底层技术到最终应用服务的多个环节。
5.1. 上游：基础硬件与核心软件
这一层提供AI系统的“土壤”和“种子”。
硬件供应商：
AI芯片/算力： 这是AI算法的算力基石。NVIDIA凭借其GPU在模型训练领域占据主导地位 。Intel、Xilinx等也提供CPU、FPGA等计算芯片 。中国本土企业如寒武纪也在积极追赶 。传感器： 提供感知能力的各类传感器，供应商众多，市场较为分散。服务器与云计算： AI模型训练和海量数据存储需要强大的云基础设施。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云是全球三大云服务商 。在中国，阿里云、腾讯云、华为云占据主导地位。服务器制造商如HPE、浪潮信息、中科曙光则提供算力硬件 。
软件供应商：
设计与建模软件： Autodesk (以其Revit等BIM软件闻名)、Bentley Systems和Dassault Systèmes是全球工程设计软件的三巨头，为AI提供了结构化的数据源 。通用AI平台： Google (TensorFlow)、Meta (PyTorch) 等科技巨头提供了开源的深度学习框架。IBM (Watson) 等公司提供企业级AI开发平台 。
5.2. 中游：智能装备与解决方案
这一层是产业链的核心，负责将底层技术转化为面向行业的具体产品和解决方案。
自动化施工设备制造商：
中国领军企业： 如前所述， 徐工集团 (XCMG) 和 三一重工 (Sany) 在无人摊铺压实设备领域取得了突破性进展，提供包括硬件（无人摊铺机、压路机）和配套软件（集群调度与控制系统）在内的成套解决方案 。他们的核心技术在于高精度控制算法、多机协同调度和全流程数字化管理 。国际巨头： Caterpillar, Komatsu, Volvo AB 等传统工程机械巨头也在积极布局智能化和自动化，但根据现有信息，在道路施工无人集群的产业化应用方面，中国企业表现得更为激进。
AI软件与平台解决方案提供商：
项目管理与监控： Procore Technologies 提供集成了AI功能的建筑管理平台，用于优化调度和进度跟踪 。Built Robotics 提供将传统重型设备改造为自主机器人的升级套件和软件平台 。测绘与测量： Attentive.ai 专注于利用AI自动分析航拍影像进行户外作业（包括铺路）的测量与估算 。Terra Drone 等公司提供无人机测绘相关的硬件与服务 。预测性维护分析： 尽管尚未出现专注于道路领域的明星企业，但提供通用预测性维护解决方案的公司（如一些工业物联网平台）正将目光投向基础设施领域 。
5.3. 下游：应用与服务
这一层是技术的最终使用者和受益者。
总承包商与工程公司： 如中国交通建设集团、中国铁建等大型央企，以及像新疆交建这样的地方性龙头企业 ，是这些新技术的采购者和实践者。他们通过应用AI技术来提升项目利润率、保证工期和质量。政府与资产所有者： 各国的交通运输部、公路管理局等政府机构是最终的客户和标准制定者。他们通过发布政策、提供资金和设立试点项目，引导和推动整个行业向智能化方向发展。
第六部分：结论与展望
人工智能技术正深刻地改变着道路建养这一古老的行业。它不再仅仅是“修理”道路的工具，而是正在通过数据驱动的洞察和自动化执行，从根本上“重塑”道路的整个生命周期。一个由AI芯片、传感器、云计算、智能装备、软件平台和工程应用组成的全新、复杂的产业链已经初具规模，并展现出蓬勃的生机。
展望未来，我们可以预见：
端到端解决方案将成为主流： 市场将从提供单一技术或设备，转向提供覆盖“设计-施工-养护”全链条的集成式AI解决方案。数据资产化与服务化： 在道路建养过程中产生的海量数据将成为核心资产，催生出如“数据即服务”（DaaS）和“预测性维护即服务”（PMaaS）等新商业模式。互操作性与标准化的挑战： 随着参与者增多，不同厂商的设备、软件和平台之间的互操作性将成为关键挑战，行业标准的建立迫在眉睫。人机协同的新工作模式： AI不会完全取代人类，而是会创造出新的工作岗位，如机器人操作员、数据分析师、AI模型维护工程师等，对从业人员的技能提出新的要求。
总之，AI赋能的道路建养革命已经拉开序幕。对于产业链上的所有参与者而言，拥抱变化、积极投入技术创新，将是在这场时代变革中抓住机遇、赢得未来的不二法门。
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