公路养护包含日常巡查、病害检测、维修工程等工作。近年来，交通运输部等部门积极推进“人工智能（885728）+巡查”等应用，推动公路养护数字化、智能化转型。
此前，千方科技（002373）已推出公路养护系统，并在吉林、黑龙江、四川、海南等多地应用。通过云端平台与移动APP联动，实现养护巡查、隐患上报、任务派发与闭环处置的全流程数字化管理，逐步积累了病害智能识别特征库、病害类型知识库、病害处置知识库等专业知识库。
基于系统沉淀的养护知识库，结合“梧桐”AIoT大模型与“鲲巢”交通大模型技术底座，千方科技（002373）打造了公路巡查养护智能体。通过三个子智能体协同配合，赋能公路养护“病害识别—填报表单—处置决策”各环节提质增效。
AI路巡智能体
车载巡查自动识别公路病害
AI路巡智能体通过车载终端采集路面影像并上传至云端。基于AI图像分析识别裂缝、坑槽等公路病害；同时基于车身起伏轨迹分析路段平整度；还可自动关联拼接多路段影像，构建全息路况档案。该智能体改变了人工步巡的方式，助力提升巡查效率、降低漏检风险，同时减少高速巡查停车次数，提升作业安全性。
千方AI路巡产品已在长沙某国道20公里路段实测，包含水泥（884060）混凝土路面及沥青路面。收集的192项病害数据与市公路中心进行养护数据比对及现场复查，结果显示，识别出的裂缝、龟裂、坑槽等病害类型与现场情况基本一致。
千方AI路巡智能体手机APP界面。
千方AI路巡智能体助力构建全息路况档案。
病害填报智能体
基于拍照/语音自动填报工单
传统方式下，养护人员需现场测量病害尺寸、定位并手工填单。公路病害填报智能体基于大模型视觉理解、语音转文本（ASR）等技术，支持通过拍照或语音描述，自动识别病害类型、受损面积、严重程度及桩号等信息并填入工单，助力提升一线养护人员工作效率。
养护决策智能体
匹配案例辅助生成处置方案
养护决策智能体基于检索增强生（JNJ）成（RAG）、向量检索等技术，在接收病害描述后，在养护知识库和历史工单中检索相似案例，自动生成包含维修工艺、机具材料及预估人工等要素的处置方案并填入执行工单，助力降低养护作业对个人经验的依赖，提升决策标准化水平。
千方养护决策智能体手机APP界面。
目前，公路巡查养护智能体已嵌入千方公路养护系统，在提升巡查工作效率的同时，为病害处置提供专业辅助。针对已有养护系统的客户，部署符合算力要求的服务器，即可上线智能体应用，实现养护作业的智能化升级。
