AI进行时⑰ | 中控信息无人系统空地协同 AI赋能高速综合交通治理

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作者：微信文章


随着高速公路车流量持续增长，在传统交通管理下面临全域覆盖不足、事件处置效率较低等挑战，对高速交警的交通治理、高速公路运营管理效率与安全提出了极高要求。

为应对这些挑战，积极响应国家与地方层面推动交通数字化、低空经济与人工智能融合发展的战略部署，中控信息自主研发的无人系统平台与AI模型深度融合，构建高速公路综合治理系统，旨在实现全域感知、智能巡检与快速应急响应，显著提升高速公路的管理效能和安全服务水平。

高速公路作为交通基础设施的核心动脉，将成为AI技术落地的典型场景，加速人工智能技术与高速公路行业的深度融合，推动行业向数智化转型升级，利用先进技术提升高速公路智能化管理水平成为必然趋势。

技术架构

通过集成先进无人装备（包括无人机、机器狗等），与人工智能模型深度融合，系统构建了“全域感知-自主决策-精准控制”一体化智慧交通治理体系，实现高速公路全路段、全流程的数智化管控。



系统功能

面向高速公路全域路网态势研判与通行效率提升需求，以宏观-中观-微观一体化交通流理论为核心支撑，全面提升高速的综合治理效能，实现安全、高效的运营管理，构建一套融合无人系统与AI模型的智能化治理系统。

高速沿线按约4-10公里间距布设一套无人值守机舱及无人机，形成网格化巡查覆盖；同时在服务区部署机器狗，形成“空中+地面”的立体化监测网络，围绕复杂交通场景下的“早发现、快处置”的核心原则，系统遵循“主线风险管控→交通事故处置→路网效率优化→日常施工巡检→应急保障服务”的全流程逻辑，针对五大关键场景提出创新型解决方案。



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主线风险管控：从被动监控到主动干预

利用无人机高机动性与广角视角覆盖传统监控死角，结合优化后的目标检测、车牌识别与违章判定模型，自动完成违章行为实时抓拍；通过无人机定向语音告警或联动短信平台实现劝离，对未及时驶离车辆启动二次取证，形成“识别-告警-取证-闭环”的执法流程。

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交通事故处置：从延时响应到快速清障

交通事故现场处置效率直接关系路网畅通与司乘安全，传统模式下交警抵达前的“空窗期”易引发二次事故，且灾情评估依赖人工到场判断，处置流程冗长。事故触发后，系统调度就近无人机3分钟内抵达现场，通过视频回传辅助指挥中心远程评估灾情；无人机依托远程喊话功能引导现场人员取证撤离，缩短现场占道时间，并持续悬停警示过往车辆等待处置力量到达现场。

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路网效率优化：从经验疏堵到预测均衡

基于“源头引导+动态干预”的主动交通管理策略，无人机同步监测枢纽节点周边车流，精准识别“车速异常、车道占用”等拥堵前兆；同时采用路网动态交通流仿真与推演技术，整合实时车流数据、历史通行规律，结合时空大模型预测短时车流变化。预警信息同步至指挥中心后，通过多模式交通协同控制算法，动态调整情报板、车道指示屏，或向导航平台推送“收费站错峰进出+枢纽绕行”组合建议，实现“源头引导+动态干预”。

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日常施工巡检：从人工排查到多模态预警

依托无人机按预设航线开展自动化巡检，结合交通垂类大模型的多模态数据治理能力，通过基于交通知识图谱的跨模态对齐算法，实现“视频-传感”数据语义级融合，自动识别未戴安全帽、未穿反光背心、锥桶倾倒等隐患，实时向指挥中心推送量化预警信息。

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应急保障服务：从单点监控到立体防控

作为路网车流衔接的关键节点，开放式服务区同步承载收费站功能，需应对“车流潮汐汇聚+多区域安全管控”双重需求，构建“疏导-应急”一体化防控体系非常重要。基于“无人机-固定监控-机器狗”空地融合体系——无人机负责服务区出入口（收费站衔接段）车流监测、服务区大范围火情监测；固定监控负责不间断的定点监测；机器狗深入充电区、危化品车位等狭窄区域，进行近距离状态识别（如气体泄漏、设备异常）。



创新亮点

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“空-地”协同立体感知创新

通过构建“无人机-固定监控-机器狗”的立体监测网络，实现了高速公路全域、全时、全要素的智能感知。系统突破传统单一监控模式的局限，通过空地多层级设备协同，形成优势互补的监测网络：无人机发挥高空视野优势，实现大范围机动巡查；机器狗胜任地面精细巡检，尤其适用于危险区域；固定监控设备提供不间断的定点监测。这一立体化布局有效消除了传统管理中的监测盲区，达成“空中广域覆盖、地面精准探查”的管控效果。

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大小模型协同应用创新

基于高速公路业务需求，构建了“大模型通用能力+小场景专用算法”的协同技术体系。以“数据筑基-模型赋能-应用闭环”的一体化技术体系为目标，通过大模型实现多模态数据的语义级融合与通用场景识别，结合轻量化专用算法完成实时分析与边缘端部署，形成分层智能、高效协同的架构。

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应急处置数据融合创新

构建基于无人系统的“监测—预警—处置—反馈”一体化应急机制，实现交通事件快速响应与多部门协同调度，大幅提升救援效率，缩短事件处置时长，降低对路网运行连锁影响。传统流程环节冗长，系统通过无人机快速抵达现场回传信息，指挥中心可立即研判并制定方案，无人机还可进行语音引导、警示预警等先期处置；在危险场景中，机器狗可替代人员抵近侦察，保障救援安全。在数据融合方面，项目将前端无人设备感知数据与“阳光救援”平台、交警指挥系统深度对接，构建“感知—决策—处置”闭环。异常事件秒级识别后，数据实时共享至“一路三方”，救援过程全程可视化。

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自主协同作业模式创新

在高速复杂环境下，系统实现了无人机与机器狗的自主协同作业。通过作业管理平台，根据任务类型与优先级自动分配资源。例如服务区发现异常时，可同步调度无人机空中监控整体态势与机器狗地面精细检查，通过数据融合提升诊断准确性。设备间支持智能接力，如无人机识别异常后引导机器狗精准抵达目标位。该协同模式不仅提升了作业效率，更突破了单设备的能力限制，增强了系统在多变场景下的适应性与可靠性。



应用案例及落地成效

中控信息打造的融合无人系统与AI模型的智能化治理系统，成功在苏台高速公路（二期）项目落地实施。苏台高速公路（二期）项目全长约44公里，总投资约180亿元，于2025年7月4日正式通车。作为全国首个县级自主投资的超百亿高速公路工程，以及长三角一体化国家战略的关键组成部分，其对运用数智化、无人化手段提升运营安全与效率存在迫切需求。苏台高速直接串联申嘉湖、练杭等5条高速，构成环杭州湾重要的南北货运通道，其桐乡段更是乌镇世界互联网大会的关键交通保障通道，同时作为浙江省首个立体开放式服务区，交通组织和安全管控需求高。

依托AI模型进行拥堵早期识别与预测，结合无人机动态疏导，实现从被动响应到主动干预的转变。无人机参与事件处置可将拥堵里程下降22%，拥堵时长缩短29%。通过快速清理事故现场、减少占道时间，系统有效缓解了因事件引发的连锁拥堵，提升了苏台高速作为区域骨干路网的通行效率，对保障沪杭苏等重要城市间的交通畅通具有关键作用。

作为世界互联网大会·乌镇峰会的重要交通通道，苏台高速基于“无人系统+AI模型”的智能化管理成果在推动AI技术与交通深度融合的同时，也展示了中国在智慧交通领域的先进水平。系统还为公众提供更安全、顺畅的出行体验，增强群众对交通管理的满意度，社会意义突出。