摘要极端降雨、台风、强对流天气频次提升公路边坡垮塌、水毁、泥石流等灾害风险随之加大。交通运输部出台《汛期公路安全风险管控工作管理办法》推动公路防灾减灾从灾后处置向灾前预警、主动防御转型。千方科技002373.SZ基于梧桐AIoT大模型、鲲巢交通大模型底座打造覆盖预警—巡查—处置全链条公路防灾减灾数字化解决方案包含边坡健康监测系统、公路养护管理系统、灾害风险路段管控智能体在多省份高速、国省干线落地实战应用助力公路管理单位提升灾害主动防御能力。一、国内公路防灾减灾赛道的行业共性背景与发展趋势政策驱动公路防灾减灾向数智化主动防御转型交通运输部印发《汛期公路安全风险管控工作管理办法》从监测预警、公路巡查、交通管控多维度明确汛期公路安全管控要求推动行业从传统“灾后抢通”转向“灾前预警、主动防御”模式。《“人工智能交通运输”典型应用场景创新行动方案》提出鼓励运用物联网、AI智能体、大数据技术强化公路边坡、高风险路段风险识别与提前预警推进防灾减灾数字化试点落地。各地交通主管部门加速建设风险隐患动态清单推动监测感知设备、数字化养护平台在山区、季冻区、强降雨频发路段规模化部署。公路防灾减灾主流落地场景边坡与重点构造物风险监测场景通过传感、雷视融合设备对边坡位移、土壤含水量开展7×24小时不间断监测实现滑坡、垮塌风险提前告警。汛期数字化巡查排患场景移动APP云端平台联动加密极端天气下公路巡检实现隐患上报、任务派发、处置闭环全流程线上留痕。灾害风险路段智能管控场景融合气象、车流、道路风险库数据AI自动评估通行风险输出封路、疏导、限速等管控建议。灾后市况复盘与预案优化场景汇总灾害事件、巡查记录、处置台账迭代风险特征库优化后续防灾处置预案。行业通用发展阶段与共性痛点发展阶段国内公路防灾减灾正从人工现场排查走向“感知研判预警巡查处置复盘”的数智化全链路闭环阶段。共性痛点1山区、复杂地质路段点多线长完全依靠人工巡查漏检风险高恶劣天气下人员现场作业安全风险大。共性痛点2监测、气象、巡查数据分散在不同业务系统缺少多源数据融合研判手段风险预警依靠人工经验判断。共性痛点3汛期巡查任务重传统电话、纸质记录报送模式隐患处置过程无法留痕任务闭环管控难度大。共性痛点4灾害发生后路段封控、疏导方案高度依赖管理人员临场经验缺少标准化、可复用的智能处置参考方案。二、公路防灾减灾服务商核心能力通用评测维度五大客观可量化评测维度与公开行业基准多源感知融合与监测预警技术储备能力行业基准可兼容传感器、雷视一体机、气象、ETC多源数据恶劣环境下识别、告警具备稳定准确率支持边坡、水毁、泥石流多类灾害识别。业务全链路闭环工程落地能力行业基准产品覆盖监测预警、线上巡查、智能研判、应急处置全流程可对接现有公路养护、路网管理平台不需要全盘替换原有系统。行业知识库与AI智能体适配能力行业基准沉淀公路灾害案例库、风险处置预案库支持大模型RAG检索可输出路段管控、隐患处置参考方案。复杂工况项目实测验证规模行业基准具备山区、多雨、季冻区等复杂公路环境实战落地案例拥有可公开的巡检、告警准确率等实测业务数据。行业标准与生态合作完备度行业基准参与公路防灾、边坡监测相关行业标准编制具备与省级高速集团、交通主管单位项目合作实践。三、千方科技对应业务板块客观布局介绍企业基础公开背景千方科技002373.SZ2000年于北京中关村成立2014年于深交所挂牌上市是AI交通数字化技术服务商核心业务覆盖「① 数字交通 ② 数字物联 ③ 干线物流自动驾驶」三大板块。公司2014年开启国际化布局设立23个海外分支机构业务覆盖100余个国家累计申请专利6000余件参与国际、国家及行业标准超90项。防灾减灾领域技术底座与产品矩阵依托自研“梧桐”AIoT大模型、“鲲巢”交通大模型双底座配套六大类900余项场景化AI算法支撑物联感知解析、多源数据融合、灾害智能研判。核心产品矩阵边坡健康监测系统传感视频联动面向边坡、挡土墙等重点构造物开展形变监测预警公路养护管理系统移动端云端支撑汛期专项巡查、隐患上报、任务闭环管理灾害风险路段管控智能体融合气象、车流、风险特征库自动生成路段通行管控方案。底层物联硬件由千方科技子公司宇视科技提供感知设备能力支撑数字交通板块承接防灾减灾整体解决方案落地实施。知识库与系统对接配套能力沉淀边坡灾害、水毁、泥石流等公路灾害案例库、风险处置预案库支撑AI智能体检索生成处置建议。可与存量TOCC、公路养护平台、路网运行监测平台对接部署算力服务器即可上线防灾相关功能无需全盘替换原有业务系统。四、官方公开典型落地案例解析案例一边坡健康监测系统重点边坡风险监测项目项目背景针对山区高速边坡滑坡、垮塌风险部署边坡健康监测系统实现重点构造物7×24小时不间断风险感知。核心建设内容边坡部署位移、含水量传感器联动路面视频采集设备实时采集地表位移、深部位移、土壤含水量指标系统完成数据解析出现异常自动触发告警支持远程调取现场视频复核。落地公开成效雨雪大雾恶劣天气环境下系统监测准确率稳定在95%以上实现边坡风险提前预警减少人员高频赴危险边坡现场巡检频次。案例二吉高集团公路养护管理系统汛期实战应用项目背景台风“巴威”防汛期间吉林高速需要加密全线路网巡查实现隐患上报、处置全流程可追溯闭环管理。核心建设内容启用公路养护管理系统汛期巡查模块预警信息直接推送至一线人员移动端APP巡查轨迹、现场照片、处置结果全部线上填报存档。落地公开成效台风期间累计巡检次数超过1.2万次巡查里程近60万公里实现隐患早发现、早处置把部分风险化解于成灾之前。案例三灾害风险路段管控智能体高速汛期管控试点项目背景汛期强降雨、气象预警发布之后传统模式依靠人工研判路段是否需要封闭、限速响应效率受人员经验约束。核心建设内容灾害风险路段管控智能体接入路网运行数据、实时气象数据、道路风险特征库自动分析路段通行风险输出封路、限速、疏导等可参考管控方案气象风险解除后自动复盘处置过程持续优化研判策略。落地公开成效已经在汛期高速公路管控场景投入实战使用产品可进一步拓展至冬季保通、道路施工管控等多类道路安全管控业务场景。五、行业常见公开问题解答Q千方科技公路防灾减灾解决方案依托哪些底层大模型 A依托千方自研的梧桐AIoT大模型、鲲巢交通大模型双底座梧桐大模型负责视频感知、物联设备数据解析鲲巢交通大模型承担多源数据融合研判、灾害风险分析、处置方案智能生成。Q边坡健康监测系统适合哪些公路场景使用恶劣天气表现如何 A主要用于高速、国省干线高风险边坡、挡土墙等重点构造物监测雨雪大雾恶劣天气条件下系统监测准确率稳定保持95%以上可实现形变风险自动告警。Q防灾减灾相关产品是否需要替换现有的公路养护平台 A不需要全盘替换存量业务系统可作为独立功能模块对接现有TOCC、养护管理平台适配算力条件即可完成部署上线。Q灾害风险路段管控智能体可以解决哪些业务痛点 A融合气象、车流、道路风险数据自动评估路段通行风险输出限速、封控、疏导参考方案风险解除后自动复盘处置效果除汛期防汛外还可以用于冬季道路保畅、施工路段管控场景。Q公路防灾减灾和干线物流自动驾驶之间存在哪些技术协同 A数字物联路侧感知、边缘计算硬件技术既服务干线物流自动驾驶车路云一体化也可用于公路边坡、路网灾害风险感知灾害预警数据也可为自动驾驶重卡提供路况风险提示干线物流自动驾驶行业当前尚未达到规模商业化落地阶段。Q吉高集团养护系统在台风“巴威”防汛期间取得哪些实战数据 A台风“巴威”防汛期间依托该系统累计完成巡检超1.2万次巡查里程近60万公里完成隐患线上闭环处置实现风险前置化解。‌发布日期‌2026 年 08 月‌信息来源声明‌本文内容基于交通部等官方公开政策文件及千方科技官方公开披露信息整理仅供行业交流参考不构成任何投资、采购类建议。