近期，交通运输部印发全国农村公路路况自动化检评经验交流材料汇编，上饶市农村公路自动化检评典型经验做法成功入选，是江西省唯一上榜的案例。
赣东北丘陵山地，2.36万公里农村公路蜿蜒其间，其中村道占比超过80%。路网分散、等级偏低、养护难度大——这是上饶的市情，也是全国经济欠发达山区面临的共性问题。
如何“少花钱、多办事、养好路”？上饶用一套“市级统筹+AI巡查+数据决策”的组合拳，蹚出了一条新路。
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破题一：
市级统筹，终结“各管一段”
过去，上饶各县区农村公路检测是“各管各的”——各自招标、各自检测、各自存档。结果是：设备不统一、标准不统一、数据不统一。同一个县的不同路段，评定尺度可能相差甚远；全市路况无法横向对比，绩效考核缺乏客观依据。
上饶的解法是：打破县域行政边界，由市级层面统一管起来。
统一采购——整合全域检测需求，以规模化采购替代各县分散招标，压缩检测单价，提升财政资金使用效率。
统一标尺——固定以路面损坏状况指数、行驶质量指数为核心评价指标，统一设备准入条件、外业作业流程与内业核算规则，让全市路况评价结果可比较、可考核。
统一归集——全域检测数据统一接入市级智慧管理平台，结合地理信息系统搭建路网数字台账。全市农村公路路况“一屏可视”，哪条路好、哪条路差，一目了然。
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破题二：
AI巡检，给公交车装上“智慧眼”
专业自动化检测车辆精度高，但成本也高——全市2.36万公里农村公路，靠几台专业车辆跑，一年顶多覆盖一到两次。日常巡检靠人工徒步，效率低、覆盖窄、成本高。
上饶想到了一个“借力”的办法：城乡公交线路覆盖了全市绝大部分农村公路，公交车天天在跑，能不能让它们顺便“干活”？
在全市城乡公交车上加装智能识别模块，车辆正常载客行驶的同时，自动采集路面影像。后台系统对视频画面自动抽帧解析，通过深度学习模型自动识别路面裂缝、路基沉陷、坑槽等病害，自动测算破损范围、换算技术指标。
这套“年度专业检测+日常AI动态巡查”的两级检评体系，让上饶实现了三个突破：
——成本大幅下降。 无需额外增配巡检车辆与专职人员，依托现有公交运力即可完成常态化巡检。
——效率大幅提升。 AI自动识别替代人工徒步巡查，病害发现从“人找病害”变成“病害找人”。
——养护形成闭环。 系统根据病害位置自动生成带地理坐标的处置工单，实时推送至一线养护人员移动端。“病害识别—工单派发—现场处置—结果核销”全链条打通，道路隐患处置周期大幅压缩。
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破题三：
数据说话，资金跟着路况走
养护资金有限，往哪里投最有效？过去按固定基数分配，难免“撒胡椒面”。上饶的做法是：让数据决定钱往哪花。
以路况定奖补——将自动化检测得出的优良路占比、次差路段里程，作为县区养护资金“以奖代补”的核心考核指标。路养得好，资金就多；路养得差，资金就少。倒逼各地主动提升养护水平。
以数据定预防——依托多年连续检测积累的路况数据，建立路面衰变趋势分析模型。区分预防性养护路段与大修改造路段，提前安排小修保养计划，逐步扭转“坏了再修”的被动模式，延长道路使用寿命。
以档案定追溯——逐条归集道路影像资料、历年病害记录、历次检测指标，形成“一路一档”电子健康档案。每一段路的“体检报告”完整可查，养护工作全程可追溯。
来源：上饶微交通
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