公路构造物（桥梁、隧道、涵洞等）检测评定是养护管理的核心环节，通过量化构造物的技术状况评定等级，可为养护资源分配决策提供技术支持。传统公路构造物技术状况评定面临“三座大山”：一是评定结果易受人员主观因素影响；二是数据格式杂乱，难以整合挖掘；三是报告生成慢，无法快速识别高风险构件，影响养护时效与资金规划。
千方科技（002373）推出“AI大模型公路构造物评定系统”，深度融合AI技术与行业规范（如《公路桥涵养护规范》(JTG 5120-2021)、《公路桥梁技术状况评定标准》（JTG/T H21）（以下简称《标准》），实现对公路构造物全面、精准、高效的技术状况评定，快速精准识别高风险构件，降低安全事故概率。
产品优势
科学化评分体系，精准定位健康状况
依据《标准》将评定条文、扣分标准及权重系数结构化，构建动态规则库，通过机器学习精准识别构造物的裂缝、坑槽等病害类型、程度和位置，自动匹配规范条文，实时计算技术状况评分，使评定效率提升90%，显著缩短检测周期。
构建标准化数据模型，保障数据质量
基于《标准》构建标准化数据模型，确保数据规范一致；通过多级校验算法及专家规则库识别异常，同时支持人工修正，保障数据质量。
智能化报告生成，高效辅助科学决策
系统可根据病害特征、桥梁等构造物的历史状态和环境条件，自动生成包含维修优先级判定的养护方案，避免过度维护，帮助客户降低20-30%养护成本。
轻量化敏捷部署，充分利旧降本增效
支持云端/本地“即装即用”部署；系统提供标准化接口，无缝对接既有管理系统及设备，降低运维成本，实现弹性扩容。
适配不同主体业务需求，支持多场景应用
深度适配公路业主、养护单位、第三方检测机构等不同主体的业务需求，支持从日常巡检到专项评估全业务场景。
核心功能
01
数据采集与整合
通过录入桥梁等构造物的基础信息及病害信息，即可利用“规则引擎”自动判分，快速匹配内嵌最新行业规范，精准计算构件健康分；并基于桥梁类型与构件重要性动态加权，自动输出全桥健康指数及对应的1-5类技术等级。
02
智能评定分析
基于构造物的基础信息和病害信息，结合内置的标准规范，运用AI大模型强大的数据处理与分析能力，为桥梁各构件及整体的技术状况进行科学、准确的评定。同时，结合实践经验，智能推荐养护措施（日常清洁、小修保养、中修/大修工程等）、维修加固方案及监测计划等，辅助科学决策。
03
报告生成与输出
自动整合评定全流程数据，AI一键自动生成《桥梁定期检查与技术状况评定报告》，涵盖桥梁等构造物基本信息、病害描述、评定过程、结论与建议等内容，帮助用户全面掌握桥梁技术状况。
应用实践
2024年，我国西南某核心城市对全市构造物（桥隧涵）包括300余座桥梁、40余座隧道进行定期检查与技术评定，传统人工需60天，应用千方“AI大模型公路构造物评定系统”进行模拟演练，仅需5天即可完成全部评定工作，效率提升90%，准确率超95%，为桥梁安全护航提供了新方案。
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