来源 :忻州网2026-06-17
桥梁是交通网络的核心基础设施，其结构安全事关民生保障与社会发展。传统人工检测模式效率偏低、数据采集不全，病害识别漏报、误报问题频发，早已无法满足现代化基建的运维要求。作为物理 AI龙头，道通科技直击AI智能巡检痛点，融合物理模型与深度学习开展智能推理，精准研判桥梁结构状态，开创基础设施检测全新技术范式，引领行业迈向智能运维新高度。
不同于传统纯数据驱动AI模式，物理AI赋能AI智能巡检的核心，在于将物理模型、行业经验与深度学习能力进行深度融合。简单来说，它不仅让AI“看到问题”，更让AI理解“为什么会出现问题”。道通科技通过将桥梁力学特性、材料参数、载荷条件等物理约束显式编码进模型，再结合深度学习对多源数据的分析能力，使系统能够在复杂环境下实现更精准、更稳定的智能推理。
在实际应用中，道通科技的物理AI方案已覆盖桥梁检测全流程。数据采集阶段，可融合无人机高分辨率影像、激光点云、热红外成像以及振动传感器等多源数据，并通过物理约束完成数据对齐与质量校验；在缺陷识别环节，基于物理模型构建的深度学习网络，可精准识别裂缝、剥落、腐蚀等典型病害，有效降低误报与漏报风险；进一步结合结构健康评估模型，还能够对桥梁剩余寿命与潜在风险进行预测，实现从“发现问题”向“提前预警”的能力升级。
从技术表现来看，物理AI的优势也十分明显。传统检测方式识别精度通常在70%-80%，纯数据驱动AI约为85%-90%，而融合物理约束后的物理AI识别精度已可达到95%以上。同时，由于物理规律被显式纳入模型，整个AI决策过程更加透明，可解释性与泛化能力显著增强，即便面对不同类型桥梁，也无需频繁重新训练模型。
为了支撑这一能力，道通科技构建了完整的六层技术架构，涵盖数据采集、数据处理、物理约束AI、深度学习、分析评估以及决策支持等核心环节，并通过有限元模型（FEM）、物理信息神经网络（PINN）、多任务学习与参数反演等技术，实现从原始数据到风险决策的全链路闭环。
未来，道通科技将持续发挥AI智能巡检技术与生态优势，推动物理 AI 与数字孪生、物联网、边缘计算深度融合，搭建一体化智慧桥梁管理体系。助力基建运维从被动应急转向主动预防，以前沿科创力量，护航交通基础设施高质量发展。举报/反馈