近年来，随着我国交通基础设施建设的不断推进，高速公路改扩建工程在提升通行能力、优化路网结构方面发挥着重要作用。然而，传统巡检方式在面对复杂施工环境时，往往存在效率低、覆盖面有限、安全隐患高等问题。在此背景下，甬金改扩建项目创新性地引入“无人机+AI智能巡检”技术体系，实现了工程建设管理的智能化升级，为现代交通工程智慧化监管提供了可复制、可推广的实践范例。

甬金高速作为连接宁波与金华的重要交通动脉，其改扩建工程涉及路线长、施工点位多、地形复杂等特点，传统的“人工巡查+定点监控”模式难以满足精细化管理需求。为此，项目管理团队联合科技企业，构建了一套集无人机自动飞行、高清影像采集、AI图像识别与大数据分析于一体的智能巡检系统。该系统通过设定固定航线，实现对施工现场全天候、全区域的自动化巡查，显著提升了巡检频次和覆盖范围。

在技术架构上，无人机搭载高分辨率摄像头和红外传感器，可实现白天与夜间双模式作业。飞行过程中，系统实时回传高清视频流至指挥中心，并同步存储于云端平台。更为关键的是，AI算法模块被深度嵌入数据处理流程中。通过训练大量施工现场图像样本，AI模型能够自动识别多种异常情况，如施工人员未佩戴安全帽、违规占道作业、边坡塌方风险、临时设施不规范等典型安全隐患。一旦发现异常，系统将自动生成预警信息，并推送至相关责任人手机端或管理平台，实现“发现—报警—处置—反馈”的闭环管理。

以某标段边坡监测为例，传统人工巡查需每两天进行一次，且受天气和地形限制，难以及时发现细微裂缝。而采用无人机每周三次自动巡航，配合AI对影像进行像素级比对分析，成功在一次飞行中识别出一处早期滑移迹象。项目部据此迅速组织专家会诊并采取加固措施，有效避免了潜在安全事故的发生。这一案例充分体现了“无人机+AI”在风险预判方面的前瞻性优势。

此外，该系统还具备强大的数据积累与分析能力。通过对历史巡检数据的结构化处理，系统可生成施工进度热力图、安全风险分布图、质量缺陷趋势图等可视化报表，为管理层提供决策支持。例如，在桥梁下部结构施工阶段，AI统计发现某班组模板安装偏差率持续偏高，经核查为工艺执行不到位所致，随即开展专项培训和技术交底，使后续合格率提升至98%以上。这种基于数据驱动的质量管控模式，极大增强了工程管理的科学性和精准性。

值得一提的是，该项目在系统部署过程中注重实用性与经济性的平衡。通过采用模块化设计，无人机平台可兼容多种传感器，适应不同巡检任务需求；AI模型支持在线迭代优化，确保识别准确率随应用场景不断进化。同时，系统支持多用户权限管理，实现业主、监理、施工单位的信息共享与协同治理，打破了传统管理模式中的信息壁垒。

当然，新技术的应用也面临挑战。例如，复杂气象条件下的飞行稳定性、AI误报率控制、数据隐私保护等问题仍需持续优化。但总体而言，甬金改扩建项目的实践表明，“无人机+AI智能巡检”不仅大幅降低了人力成本和管理盲区，更推动了工程建设从“被动响应”向“主动防控”的转变。据初步统计，应用该系统后，项目整体巡检效率提升约300%，安全隐患整改响应时间缩短60%以上，质量安全事故实现零发生。

展望未来，随着5G通信、边缘计算和数字孪生等技术的深度融合，“无人机+AI”将在交通基建领域拓展更多应用场景。甬金项目的成功经验为行业树立了标杆，也为构建“可视、可测、可控、可溯”的现代化工程管理体系提供了有力支撑。可以预见，智能巡检将成为大型基础设施项目管理的新常态，助力我国交通建设迈向更高水平的数字化、智能化时代。