行业现状：传统巡检模式陈旧
传统公路巡检依靠人工上路作业，不仅效率低下、漏检率高，执法与养护人员还需要直面高速环境下的行车安全风险。伴随国内公路路网规模不断扩张，传统巡检模式已经难以适配新时期交通管养的业务需求。
痛点突围：革新传统道路巡检模式
针对行业现存痛点，图为科技联合东南大学共同打造 AIRIS-AI 道路智慧巡检解决方案，将 AI 推理能力下沉至车载边缘算力单元，构建 “端侧感知、边缘计算、云端管理” 的智慧巡检全新路径。
整套系统由高清图像采集设备、北斗高精度定位、AI 边缘算力单元、车载通信与供电系统构成，可直接适配各类巡检车辆，无需大规模硬件改造。车辆正常行驶过程中，边缘设备实时完成图像解析、病害识别、位置标定，无需回传海量原始视频，节约网络带宽，弱网条件下依旧可以稳定运行。
此方案可识别沥青、水泥路面合计 22 类路面病害，同时完成路域资产识别，对抛洒物、交通事故、违章停车等突发事件进行预警，输出标准化结构化检测数据。
产品分为基础版、标准版、旗舰版，算力覆盖 21TOPS-200TOPS，定位精度逐级提升，适配市政道路、国省干线、高速公路不同车速、车道作业场景。
价值落地：实战场景验证方案实力
日巡检里程可达 200km，对比人工巡检效率提升 6 倍。
宁杭高速项目落地，累计巡检超 12000 公里，问题处置时间平均缩短 3 倍。
算法识别能力优于行业平均水平，规避人工漏检与主观判断带来的误差。
巡检数据实时上传业务平台，自动生成报表、建立病害台账，实现病害发现、定位、派单、复核全流程数字化，推动道路养护从事后抢修转向主动预防性养护。
