道路千万条，安全最重要！一款集成高清摄像机、IMU惯导模块、GNSS、边缘设备等硬件，搭载自主研发的路面病害识别算法，可实时识别多种常见道路病害、估算道路平整度的AI轻量化公路巡检装备，出自以覃浩为代表的90后团队之手。

覃浩的人工智能之路始于2016年赴东京工业大学攻读信息通信专业。2018年，他硕士毕业回国，就职于华为，从事人工智能芯片、软件开发。2021年，他回到家乡广西南宁，入职北投信创集团担任算法工程师，参与人工智能技术产业化应用。

进入新的公司后，覃浩深耕智慧交通领域的技术研发。他主要参与两个项目，一个是通过视觉技术来提高公路、交通设备的保养维护效率，另一个是通过视觉技术识别桥梁附近的船舶，对可能偏离航道的船舶及时预警，保护桥梁的安全。

AI轻量化公路巡检装备是覃浩第一个从设计、开发、验证到上线全流程参与的项目。刚参与这个项目时，覃浩既感到有压力，又倍感兴奋。“以前在‘大厂’工作，只能参与项目的一部分，像一颗螺丝钉，更多的是专注于底层技术某一细分领域的开发，不会涉及具体的应用。而来到这里后，可以接触到研发的各个环节，真正深入到项目一线，去理解这个项目怎样落地，如何在具体场景应用。”

一个完整的AI系统有三大要素：数据、算法和算力。当时，覃浩开发AI轻量化公路巡检装备最大的问题就是没有数据——这是公司第一次开展路面识别项目，没有现成的数据，也没有经验可以借鉴。

为了早日完成开发，那段时间覃浩每天和同事驱车到南宁市周边采集数据，拍摄路面坑洞、裂缝等照片，行程超过2000公里。随后他夜以继日，整理、标注、筛选图像信息，确保数据的准确度。最后，基于这些数据开发的AI算法被封装进一个小小的装备当中。

项目研发过程中，覃浩遇到了意外的挑战。在一次关键的实地验证时，他发现路面裂缝识别功能的表现远未达预期——设备有时会忽略细小裂缝，而将水渍或车辙误判为破损；更令人头疼的是，在强烈阳光或阴雨天气条件下，识别准确率显著下降。

面对挑战，覃浩和团队成员决定进一步优化技术方案。为了获取更加多样化且全面的数据集，他专门选择在烈日和阴雨天采集图像数据，拍摄了数万张不同光照条件和角度下的路面图像。这些丰富的样本资料为模型训练提供了坚实的基础。随后，团队引入图像分割技术，通过区分路面与其他背景元素来减少干扰，从而有效降低误检率。但新的技术要对原有系统架构进行全面重构，工作量巨大。最终，团队成员们日夜奋战，细致讨论每一个技术细节，并经过多次实验调整，终于成功实现路面裂缝识别功能。

2023年11月，第一版AI轻量化公路巡检装备进入测试流程，效果超过了覃浩的预期。搭载了AI轻量化公路巡检装备的汽车，车身上搭载的小巧摄像头会将路面拍摄下来，随后AI会识别路面的损坏信息，并传输至控制中心。相比传统肉眼巡检的方式，AI轻量化公路巡检装备大大提高了识别效率。200公里的路段，以往巡检需要好几天，现在只需要两个小时。

接下来的时间里，AI轻量化公路巡检装备经过不断优化升级，曾在2024年中国—东盟博览会、2024年中国智能交通大会上参展。如今已在广西部分公路上线运营，运营里程超过2000公里。

“我国公路网发达，AI轻量化公路巡检装备不仅能应用在广西，还能推广到全国。在未来，还能够输出到东南亚市场。”覃浩说，东南亚的经济正在崛起，催生了大量道路建设需求，进而产生道路养护需求，这套装备有很大的市场潜力。

能完整参与人工智能开发项目实现个人成长，以及看好广西毗邻东盟国家的区位优势和市场潜力，是覃浩愿意离开大城市的“大厂”回到家乡广西的两个重要原因。

“广西南宁要发展人工智能，不是要和北上广竞争，而是各自分工，走‘北上广研发＋广西集成＋东盟应用’的道路。”覃浩说，广西南宁拥有丰富的东盟数据资源，还直接面向客户，更理解客户需求，这是北上广无法取代的优势。“目前，南宁有强力的政策支持，还有充满潜力的新兴市场，有许多应用等待着我们去孵化落地，这是一片充满前景的海洋。”

来源：中国青年报