机场道面数智巡检车：人工智能赋能主动安全检测养护

机场道面管理现状与挑战

机场飞行区道面，通俗来说就是为飞机起降、滑行与停放提供支撑的“硬质基础”。其安全性与适用性，直接关乎飞行安全以及每一位旅客的生命财产安全。依据《运输机场运行安全管理规定》，跑道、滑行道以及机坪的日常巡查必须全面覆盖，还需定期开展步行检查。

我国机场道面巡查方式的演进，以2015年为分水岭，呈现出两个截然不同的阶段。2015年之前，基本沿用“人工步行检查+纸质记录存档”的传统模式；2015年之后，部分机场开始借助移动端APP辅助记录病害，但主要手段仍依赖人工徒步巡检。

回顾21世纪初，机场建设规模较小，航班量有限，加之当时技术条件局限，人工步行配合纸质记录尚可满足需求。然而，从2003年到2019年，机场进入高速发展期，年飞机起降架次平均增长率高达26.4%。随着航空业务量持续攀升，机场新建与改扩建规模不断扩大，飞行区道面整体进入高负荷运转状态——特别是4E、4F级大型枢纽机场，传统道面管理模式已难以应对日益增长的压力。

机场道面管理瓶颈分析

现阶段，机场道面管理正面临瓶颈，三大痛点尤为突出。

巡查效率问题

首先，巡查覆盖范围急剧扩大。以往机场飞行区道面面积约20至50万平方米，人工步行检查尚能应对。如今大型机场飞行区面积动辄达到150至600万平方米，仅靠人力根本无法实现全面覆盖。

其次，可用的巡查时间日益压缩。随着每日航班量逐年递增，大型机场单条跑道日均起降架次可达400至500架次。白天可利用的航班间隙通常仅有20到30分钟；夜间航后时段也只有2到3小时。人工步行检查一条跑道全域需要40至60个小时，面对每日巡查与季度全面检查的要求，机场管理机构不得不投入大量人力物力，但效率持续下滑，安全保障压力丝毫未减。

巡查精度问题

精度问题同样令人困扰。一方面，人工检查高度依赖场务人员的目视观察与主观经验，不同人员对同一病害的识别与判断存在差异，即便同一人在不同时期、不同环境下的判定标准也难以统一。另一方面，定期全面检查多安排在夜间进行（尤其是4E、4F级枢纽机场），光线条件极差，沥青道面尤为棘手。依靠手电筒或灯光车照明，照明范围有限，漏检与错检的风险自然显著增加。

数据利用问题

数据管理更是长期痛点。传统纸质记录可追溯性差，运行时间一长，积累的病害数据量庞大。一旦管理机构调整或人员更迭，大量数据便陷入“无人知、无人管、无处找”的困境。此外，数据来源不统一，各场务员记录与描述方式五花八门，难以实现标准化归集。缺乏标准化数据，道面性能预测模型便无从建立，无法判断性能发展趋势，更谈不上基于性能预测的主动安全管理。

机场道面管理解决方案

好在2010年之后，计算机算力飞速提升，人工智能迎来爆发式发展，智能学习算法日趋成熟，大数据的高效融合统计、计算与分析能力有了质的飞跃。基于海量数据的实时计算与智能模型的精准识别已成为现实。十五五期间，“加快数智技术创新，深化拓展‘人工智能+’，赋能经济社会发展和治理能力提升”，更是国家高质量发展的主基调。

如今，“人工智能+”正逐步成为各行业高质量发展的新质生产力。公路行业运用“公路信息自动检测车”，对省内5000至10000公里高速公路及其附属设施进行每月定期检测；高铁行业则采用“高速综合检测列车”，每10到15天完成轨道结构状态、钢轨伤损、路基沉降及结构状态的全方位检查。

结合民航领域十余年设计、检测、咨询与智慧化建设的积累，应用国际先进的三维激光点云技术、人工智能特征提取算法、超感知图像与点云融合拼接技术、人工智能病害学习模型等新质技术，华设民航院成功研发出“机场道面三维激光数智巡检车”。这套装备实现了“精准高效检测→高频动态监测→科学数智管理→精准预测维护”的全流程数智化管理。

精准高效检测：在数据采集方面，采用国际先进的三维激光点云扫描技术，水平分辨率达到1mm，竖向分辨率0.25mm，能够完整采集道面表观构造的三维信息。病害识别方面，基于国内近200个机场的60余万张典型病害图像构建的超大数据库（数据量持续递增），结合ViT人工智能深度学习模型，病害识别速度不断加快、效率持续提升。目前，巡检车可实现0至100公里/小时速度下的检测，1到2小时内即可完成跑道道面全域所有类型病害的精准检测，彻底消除人工步行检查带来的精度问题。

高频动态监测：在高效精准检测的基础上，在机场可用时间内大幅提高检测频次，从间隔较长的季度检查逐步向高频监测转变。

科学数智管理：巡检车能够输出标准化、精准化的数据，实现“数据来源统一、数据标准统一、数据格式统一、数据底座统一”的“四统一”数字管理基础。结合GIS地图实现病害信息可视化，不仅彻底摆脱纸质记录可溯性差、连续性不足等问题，还为后续建立道面性能预测模型、实现主动安全管理奠定了坚实基础。

精准预测维护：在数据统一的基础上，构建精准的道面性能预测模型，精准筛选高风险区域，实现道面分级分类差异化管控。性能可预测后，便能够开展预测性差异化维护，减少道面损坏与维护作业对机场运行的影响，同时大幅提升道面使用效益。最终在预测性维护的基础上，实现道面主动安全管理。

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