基于高速公路數字化建設的質量保障體系研究與設計

中圖分類號：U415.1 文獻標志碼：A

0 引言

隨著政策文件的出臺，交通基礎設施數字化成為國家戰略的重要組成部分[1-2]。高速公路作為交通基礎設施重要的組成部分，其網絡的高效運營與管理對區域經濟發展至關重要[3]。然而，傳統高速公路管理模式存在數據更新滯后、信息孤島嚴重、管理效率低下等問題[4]。為提升高速公路管理運營水平，亟需開展高速公路數字化建設工作[5]。通過數字化升級，構建覆蓋全省的“一張圖”平臺。高速公路數字化建設的核心在于數據的準確性、系統的高效性與服務的安全性[6]。然而，高精地圖的采集、處理等涉及多源異構數據融合等技術集成，缺乏科學的質量保障體系將難以實現預期目標。因此，本文系統探討高速公路數字化質量保障機制，旨在為行業提供參考框架。

1高速公路數字化建設的質量保障體系現狀分析

隨著一系列政策深入推進，交通基礎設施數字化已成為行業轉型升級的核心路徑[7]。當前，高速公路數字化建設以高精度地圖、BIM技術、物聯網感知為支撐，聚焦多場景，逐步形成以數據采集、融合治理和智能應用結合的技術體系[8-9]。然而，數字化進程涉及多源異構數據融合、復雜技術集成及跨系統協同，其質量保障需覆蓋數據精度、系統穩定性、安全合規性及服務連續性等多維度，成為行業高質量發展的關鍵瓶頸，主要面臨以下問題：

（1）數據標準化與整合能力不足[10]。現有業務系統多采用獨立建設模式，數據接口與格式缺乏統一規范，導致地理信息、資產臺賬、實時監測數據難以有效融合。部分關鍵數據因采集技術限制或更新機制缺失，存在完整性低、時效性差的問題，直接影響決策支持效能。

（2）技術實施風險突出[1]。高精度數據采集依賴激光雷達、多傳感器融合等前沿技術，外業作業面臨如隧道GNSS信號丟失、動態障礙物干擾等復雜場景適應性挑戰，內業處理需解決多源數據對齊、AI模型泛化性不足等問題。此外，測繪數據合規性管理尚未形成標準化流程，存在法律與安全風險。

（3）動態更新與運維壓力顯著[12]。數字化系統需持續對接養護巡檢、路況監測等動態數據流，但現有更新機制普遍依賴人工干預，自動化程度低。部分項目因硬件資源擴展性不足、運維響應滯后，導致數據服務性能下降甚至中斷，難以滿足實時性要求。

（4）應急協同機制不健全[13]。現有應急預案多側重于事后處置，缺乏基于數字化平臺的主動預警與資源優化能力。跨部門協同響應依賴傳統溝通方式，未充分整合高精度時空數據與AI分析技術，難以實現風險精準定位與處置資源快速調度。

綜上所述，當前高速公路數字化質量保障體系在數據治理、技術落地、運維管理及應急響應等環節存在顯著短板。構建覆蓋數據、技術、管理、服務全鏈條的質量保障機制，既是實現基礎設施數字化向智能化躍遷的必然要求，也是破解行業共性難題、支撐智慧交通可持續發展的關鍵路徑。

2高速公路數字化建設的質量保障體系需求分析

2.1技術與流程的標準化需求

高速公路數字化建設的核心在于構建統一的技術框架與規范化的實施流程[14]。當前，多源異構數據的處理是主要挑戰，針對現狀分析中數據標準化不足的問題，需構建統一技術框架，制定數據接口規范與格式標準，實現地理信息、資產臺賬、動態監測數據的無縫對接。此外，高精度地圖的生成與應用涉及激光雷達、AI算法等復雜技術，需建立全流程質量控制標準，涵蓋外業設備標定、內業數據處理及模型迭代優化，確保數據精度與可靠性。在工程實施層面，需統籌硬件部署、軟件開發、數據生產的資源分配，設計動態進度監控機制，通過階段性成果驗收降低技術風險與返工成本，保障項目高效推進。

2.2數據安全與合規性需求

數字化進程中產生的海量數據包含高精度地理信息與敏感資產參數，其安全性與合規性是質量保障體系的重要維度。需構建多層次數據防護體系，從法律層面遵循測繪成果保密要求，對敏感信息進行脫敏處理；從技術層面采用加密傳輸、分布式存儲及訪問控制策略，防止數據泄露或篡改。同時，需建立數據全生命周期管理機制，規范采集權限、存儲備份、更新流程，確保數據從生成到銷毀各環節的可控性與可追溯性，滿足國家安全與行業監管要求。

2.3應急響應與系統韌性需求

高速公路數字化系統需具備應對突發事件的能力，通過智能化手段提升風險預警與處置效率[15]一方面，需整合路側感知設備、氣象數據、歷史案例庫，構建基于AI的主動預警模型，實現橋梁結構異常、地質災害等風險的早期識別;另一方面，需依托高精度時空數據優化應急資源調度，設計跨部門協同響應機制，縮短從事件發現到資源調配的決策鏈條。此外，系統需具備高可用性與容災能力，通過硬件冗余、服務彈性擴展等技術保障極端場景下的業務連續性，避免因單點故障導致服務中斷。

2.4協同管理與動態迭代需求

上述需求并非孤立存在，而是相互關聯的動態整體。例如，數據標準化是安全合規的基礎，而應急響應效能依賴于高質量數據的實時支撐。因此，需通過頂層設計實現技術、管理、制度的協同優化，將安全規范嵌入技術開發流程，將應急演練納入系統運維周期，形成閉環管理。同時，需建立需求動態迭代機制，適應技術進步與政策變化，確保質量保障體系持續匹配數字化建設的演進需求。

3高速公路數字化建設的質量保障體系建設

3.1全流程質量控制與標準化管理

高速公路數字化質量保障需貫穿數據采集、處理、應用全生命周期。在數據采集環節，需制定統一的外業作業規范，明確多傳感器協同標定、復雜場景采集標準，確保原始數據的完整性與一致性；數據處理階段應建立AI模型訓練、語義分割、質檢流程的標準化體系，通過多源數據融合與邏輯校驗降低誤差累積風險。同時，需構建軟硬件兼容性驗證機制，確保高精度地圖引擎、業務系統接口、異構設備的無縫對接，避免因技術標準沖突導致功能失效。此外，通過定期組織第三方質量評估與能力驗證，提升質量保障體系的科學性與可持續性。

3.2動態化進度協同與資源優化

針對數字化項目技術集成度高、實施周期長的特點，需建立統籌規劃、彈性調度、風險防控三位一體的進度保障機制。通過頂層設計明確各階段目標，采用模塊化開發模式分解任務，實現硬件部署、數據生產、系統開發的并行推進。引入數字化項目管理平臺，實時監控資源分配與關鍵路徑進展，利用大數據分析預測工期偏差并動態調整資源配置。針對外業采集受環境干擾、政策變動等不確定性因素，需預設風險緩沖期，制定備選技術方案，最大限度降低不可控因素對整體進度的影響。

3.3多層級數據安全防護體系

數據安全是數字化建設的底線要求，需構建法律合規、技術防御、制度約束協同驅動的保密體系，如圖1所示。在法律層面，嚴格遵循國家測繪與網絡安全法規，對高精度地理信息進行坐標加密與敏感內容脫敏，確保公開數據的合法性與安全性；在技術層面，采用端到端加密傳輸、分布式存儲架構及零信任訪問控制，阻斷非授權訪問與惡意攻擊。同時，建立數據分級分類管理制度，明確不同角色（如運維人員、生態合作伙伴）的數據使用權限，通過區塊鏈技術實現操作留痕與溯源追責。此外，定期開展安全審計與攻防演練，識別系統漏洞并優化防護策略，形成動態完善的數據安全生態。

3.4智能化應急響應與韌性增強

數字化系統需從被動處置轉向主動防御，構建全鏈條應急保障機制。依托高精度地圖與物聯網感知網絡，整合氣象、地質、交通流量等多維度數據，利用機器學習模型實現橋梁結構健康度評估、邊坡穩定性預測等智能預警功能，如圖2所示。在應急響應環節，設計基于時空大數據的資源調度算法，優化救援路徑規劃與物資調配效率，即依托高精度地圖構建橋梁、邊坡等關鍵設施的數字孿生體，實時同步傳感器數據并模擬極端荷載、地質變動等場景，生成多維度風險演化模型，為應急決策提供可視化推演支持。同時，強化系統韌性設計，采用多云災備、服務冗余、彈性擴展架構，確保極端場景下的業務連續性。跨部門協同機制上，需打通交通、公安、醫療等機構的數據壁壘，建立標準化應急指令流轉平臺，實現信息共享與聯動處置，全面提升突發事件應對效能。

4案例分析

為驗證本文提出的高速公路數字化建設質量保障體系的實際效能，本章選取貴州G60滬昆高速至安順段數字化升級項目作為典型案例。

4.1 項目背景

貴州G60滬昆高速至安順段是連接貴州省會與安順市的重要交通動脈，承擔區域經濟聯動與公眾出行的核心職能。2023年，該路段啟動數字化升級項目，旨在構建一體化的數字平臺，實現路網運行監測、應急響應、養護管理的全鏈條智能化。項目核心任務包括部署激光雷達、高清攝像頭及氣象傳感器等路側智能感知設備，搭建高精度地圖平臺，開發跨部門協同管理系統，構建多層次數據安全防護體系。項目的實施不僅響應了國家交通基礎設施數字化轉型的號召，而且為貴州省智慧高速公路建設提供了實踐樣板。

4.2實施挑戰與需求

項目初期面臨多重技術與管理挑戰。首先，數據標準化不足成為主要瓶頸，交通監控、氣象監測、資產臺賬等子系統采用獨立建設模式，數據格式與接口規范不統一，地理信息數據存在坐標偏差，導致多源數據融合困難。其次，技術實施風險突出，如激光雷達在隧道內因GNSS信號丟失導致數據采集失敗率超過 30% ，AI算法對復雜天氣的適應性不足，直接影響數據精度與模型可靠性。此外，動態更新機制滯后，養護巡檢數據依賴人工錄入，更新周期長達24小時，無法滿足實時路況監測需求。最后，應急協同效率低下，交通事故發生時，交警、路政、醫療部門的信息共享仍依賴傳統電話溝通，平均響應時間超過30分鐘，嚴重制約了應急處置效能。這些問題集中暴露了高速公路數字化建設中普遍存在的技術割裂、管理分散與制度缺位，亟需系統性質量保障機制破解瓶頸

4.3質量保障體系的應用實踐

針對上述挑戰，項目組基于本文提出的質量保障體系框架，從全流程控制、動態協同、安全防護、智能響應4大維度推進實踐。在全流程質量控制與標準化管理中，制定傳感器標準規范，統一激光雷達、攝像頭安裝參數，隧道內增設慣性導航模塊，GNSS信號丟失率從 30% 降至 5% 。數據處理階段引入多源數據對齊算法，建立地理信息與資產臺賬的映射關系，坐標誤差控制在0.1米以內。同時，通過模擬復雜天氣場景優化AI模型訓練，算法識別準確率提升至 92% 。系統集成階段開發基于的標準化接口，打通各子系統形成“一張圖”平臺，顯著提升數據整合效率。在動態化進度協同與資源優化方面，項目采用模塊化開發模式，將任務分解為感知層建設、平臺開發、數據治理3大并行模塊，通過靈活調度資源縮短工期 20% 。引入項目管理平臺實時監控硬件部署進度，結合大數據預測設備延遲風險，提前啟動備選預案。針對外業采集受環境干擾的問題，預設風險緩沖期并制定多套技術替代方案，有效降低不可控因素對進度的影響。多層級數據安全防護體系建設中，技術層面采用國密算法對高精度地圖數據進行端到端加密，部署分布式存儲架構；制度層面建立數據分級分類管理制度，將養護數據設定為“內部機密”，公開路況信息通過脫敏處理發布；審計層面每季度開展第三方滲透測試，修復漏洞12處，利用區塊鏈技術實現操作日志不可篡改。智能化應急響應與韌性增強方面，整合路側感知與氣象數據構建邊坡穩定性預測模型，成功預警3次山體滑坡風險；開發基于高精度地圖的應急路徑規劃算法，將救援車輛到達時間縮短至15分鐘；建立跨部門協同平臺實現指令實時同步，響應效率提升 40% 。此外，采用多云災備架構實現主備數據中心秒級數據同步，保障極端天氣下的業務連續性。

4.4實施效果評估

通過質量保障體系的全面應用，項自取得顯著成效。數據整合效率大幅提升，多源數據融合耗時從8小時縮短至1小時，地理信息完整率達 99.5% ；技術風險有效控制，AI算法在復雜天氣下的識別準確率提升至 92% ，外業返工率降低 15% ；應急響應能力顯著增強，交通事故處置時間從45分鐘降至20分鐘；項目總成本通過動態資源調度與風險緩沖機制節約約 12% 。實踐表明，本文提出的質量保障體系在破解數據孤島、技術風險與協同瓶頸方面具有顯著優勢，為高速公路數字化建設提供了可復用的系統性解決方案。

5結語

高速公路數字化建設是交通行業邁向智能化、服務化轉型的核心驅動力，其質量保障體系的完善直接關系到數據價值釋放、管理效能提升、公眾出行安全。本文通過系統性分析當前質量保障體系在數據治理、技術落地、安全合規及應急響應等環節的突出問題，提出覆蓋全流程控制、動態化協同、多層級防護、智能化韌性的一體化解決方案。該方案以技術標準化、管理彈性化、制度規范化為核心，通過構建統一數據接口、分層安全架構與智能預警模型，實現從數據采集到應用的全鏈條閉環管理；依托動態資源調度與跨部門協同平臺，增強系統對復雜場景的適應性與響應效能。研究表明，通過構建標準化技術框架、彈性進度管理機制、數據安全生態及智能應急平臺，能夠有效破解數據孤島、技術風險、協同滯后等瓶頸，為數字化建設提供穩定性強、適應性高的質量保障支撐。

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（編輯姚鑫）

Research and design of quality assurance system based on highway digital construction

HUANG Yuan1，XIE Guangxing'， ZHOU Yang2 （1.Guizhou Expressway Group Co.，Ltd.，Guiyang ，China;2.Guizhou Zhongnan Transportation Technology Co.，Ltd.，Guiyang ，China）

Abstract：Inorder torelease thevalueof dataand improve operational eficiencyinhighwaydigital construction，this papersystematicallyanalyzescorechallnges incurrent digitalconstruction，including insufficient data standardization， high technical implementation risks，lagging dynamic updates，and weak emergency cordination.A comprehensive quality asurance system is proposed，integrating full-processcontrol，dynamiccollaboration，security protection，and intelligentresponse.Thesolution is constructed from three dimensions：technology，management，and institutional mechanisms. Key measures include standardizing data acquisition and procesing to ensure accuracy，adopting flexible resource scheduling and risk early-warning mechanisms to guarantee project progress， establishing a multi-level data securitysystem for compliance，anddesigning AI-driven early-warning models with cross-departmental colaboration platforms to enhance emergency response.The research demonstrates thatthissystem efectively addresss data silos， technical risks，and coordination bottlenecks，providing systematic quality assurance for highway digitalization. Key words： highway; digital construction; quality assurance system; data security

作者簡介：黃媛（1988—），女，高級工程師，碩士;研究方向：高速公路數字化規劃與信息建設，智慧高速，智慧管養等。