【编者按】当全球还在为AI颠覆办公室白领工作而争论时，新加坡已让机器学习算法滚着轮胎跑上了马路。这个把"智慧国家"写入国家战略的城邦，正用机器视觉重构城市毛细血管的维护逻辑——巡检人员缩减60%，坑洞数量下降33%，AI路政系统在你看不见的沥青层之下编织数字神经网络。更值得玩味的是，当七月丹戎加东道路塌陷事故引发全民焦虑时，运输局官员指着AI巡检报告从容区分"表皮坑洞"与"结构性塌陷"的本质差异。这场静默发生的道路养护革命，或许正在重新定义未来城市的运维范式：当每寸路面都拥有数字镜像，城市治理便从救火式应急迈入先知式干预。
新加坡讯：陆路交通管理局宣布，人工智能与视频分析技术正大规模应用于新加坡道路养护，全力消除坑洞等路面缺陷。
今年六月起，一套搭载于巡检车辆的摄像系统已在新加坡西南部投入运行。该系统能自动识别裂缝、人行道破损及模糊凸面镜等道路隐患。
这款名为"道路维护管理系统"的平台运用AI技术标记缺陷位置，通过中央平台实时推送至维修人员手机应用，实现近乎即时的任务调度。
虽然该系统目前仅在西区试运行，但其核心AI算法自2023年已覆盖全岛。现行全岛方案采用安装于巡检车内的高清智能手机进行拍摄，后期再通过AI解析视频数据识别问题。
不过旧系统处理效率相对滞后——AI生成检测报告后，还需经过人工确认才安排维修团队现场作业。
两套系统采用的AI技术对坑洞识别准确率均超过90%。
在引入AI前，道路检测完全依赖人工：巡检员乘坐缓行车辆，用肉眼排查路面问题。
这种劳动密集型模式需要32人团队（含司机与巡检员），而新型AI工作流将团队精简至12人。
陆交局表示，定期巡检与预防性维护（包括路面翻新与修复）已覆盖全岛路网。
高速公路每周巡检，主干道每两周一次，支路每八周一次。
在路面翻新计划中，高速公路7-10年翻新，主干道10-15年，支路周期为15-25年。
该局强调通过维护数据规划预防性翻新，既提升道路质量又实现长期成本优化。
数据显示：坑洞数量从2022年的4517处降至2024年的3013处，降幅达33%。截至今年九月，全年记录坑洞1887处。
"预防性维护不仅能持续保持更佳路况，从长远看，因减少紧急维修次数，反而更具成本效益。"
今年7月26日丹戎加东南路出现大型地陷后，新加坡道路质量引发公众高度关注。
有关部门表示事件调查可能需要数月时间。
陆交局解释，坑洞属于"表层损坏"，可通过常规维护处理；而地陷则是地下深层结构性缺陷。
地陷成因包括：地下工程施工、酸性水侵蚀石灰岩地质层、地下水管渗漏、未灌浆废弃管道等。
"与坑洞不同，地陷因其规模与复杂性，需要深度调查与大规模工程干预。"
不过当局透露，当深层地质问题逼近地表时，AI巡检系统或能捕捉到路面沉降等预警信号，为后续精密探测提供线索。
