中圖分類(lèi)號(hào)：U415.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著政策文件的出臺(tái)，交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化成為國(guó)家戰(zhàn)略的重要組成部分[1-2]。高速公路作為交通基礎(chǔ)設(shè)施重要的組成部分，其網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)營(yíng)與管理對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要[3]。然而，傳統(tǒng)高速公路管理模式存在數(shù)據(jù)更新滯后、信息孤島嚴(yán)重、管理效率低下等問(wèn)題[4]。為提升高速公路管理運(yùn)營(yíng)水平，亟需開(kāi)展高速公路數(shù)字化建設(shè)工作[5]。通過(guò)數(shù)字化升級(jí)，構(gòu)建覆蓋全省的“一張圖”平臺(tái)。高速公路數(shù)字化建設(shè)的核心在于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、系統(tǒng)的高效性與服務(wù)的安全性[6]。然而，高精地圖的采集、處理等涉及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合等技術(shù)集成，缺乏科學(xué)的質(zhì)量保障體系將難以實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。因此，本文系統(tǒng)探討高速公路數(shù)字化質(zhì)量保障機(jī)制，旨在為行業(yè)提供參考框架。

1高速公路數(shù)字化建設(shè)的質(zhì)量保障體系現(xiàn)狀分析

隨著一系列政策深入推進(jìn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化已成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心路徑[7]。當(dāng)前，高速公路數(shù)字化建設(shè)以高精度地圖、BIM技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)感知為支撐，聚焦多場(chǎng)景，逐步形成以數(shù)據(jù)采集、融合治理和智能應(yīng)用結(jié)合的技術(shù)體系[8-9]。然而，數(shù)字化進(jìn)程涉及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、復(fù)雜技術(shù)集成及跨系統(tǒng)協(xié)同，其質(zhì)量保障需覆蓋數(shù)據(jù)精度、系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全合規(guī)性及服務(wù)連續(xù)性等多維度，成為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，主要面臨以下問(wèn)題：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與整合能力不足[10]。現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)多采用獨(dú)立建設(shè)模式，數(shù)據(jù)接口與格式缺乏統(tǒng)一規(guī)范，導(dǎo)致地理信息、資產(chǎn)臺(tái)賬、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)難以有效融合。部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)因采集技術(shù)限制或更新機(jī)制缺失，存在完整性低、時(shí)效性差的問(wèn)題，直接影響決策支持效能。

（2）技術(shù)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)突出[1]。高精度數(shù)據(jù)采集依賴(lài)激光雷達(dá)、多傳感器融合等前沿技術(shù)，外業(yè)作業(yè)面臨如隧道GNSS信號(hào)丟失、動(dòng)態(tài)障礙物干擾等復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性挑戰(zhàn)，內(nèi)業(yè)處理需解決多源數(shù)據(jù)對(duì)齊、AI模型泛化性不足等問(wèn)題。此外，測(cè)繪數(shù)據(jù)合規(guī)性管理尚未形成標(biāo)準(zhǔn)化流程，存在法律與安全風(fēng)險(xiǎn)。

（3）動(dòng)態(tài)更新與運(yùn)維壓力顯著[12]。數(shù)字化系統(tǒng)需持續(xù)對(duì)接養(yǎng)護(hù)巡檢、路況監(jiān)測(cè)等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，但現(xiàn)有更新機(jī)制普遍依賴(lài)人工干預(yù)，自動(dòng)化程度低。部分項(xiàng)目因硬件資源擴(kuò)展性不足、運(yùn)維響應(yīng)滯后，導(dǎo)致數(shù)據(jù)服務(wù)性能下降甚至中斷，難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

（4）應(yīng)急協(xié)同機(jī)制不健全[13]?，F(xiàn)有應(yīng)急預(yù)案多側(cè)重于事后處置，缺乏基于數(shù)字化平臺(tái)的主動(dòng)預(yù)警與資源優(yōu)化能力?？绮块T(mén)協(xié)同響應(yīng)依賴(lài)傳統(tǒng)溝通方式，未充分整合高精度時(shí)空數(shù)據(jù)與AI分析技術(shù)，難以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)定位與處置資源快速調(diào)度。

綜上所述，當(dāng)前高速公路數(shù)字化質(zhì)量保障體系在數(shù)據(jù)治理、技術(shù)落地、運(yùn)維管理及應(yīng)急響應(yīng)等環(huán)節(jié)存在顯著短板。構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)、技術(shù)、管理、服務(wù)全鏈條的質(zhì)量保障機(jī)制，既是實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化向智能化躍遷的必然要求，也是破解行業(yè)共性難題、支撐智慧交通可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵路徑。

2高速公路數(shù)字化建設(shè)的質(zhì)量保障體系需求分析

2.1技術(shù)與流程的標(biāo)準(zhǔn)化需求

高速公路數(shù)字化建設(shè)的核心在于構(gòu)建統(tǒng)一的技術(shù)框架與規(guī)范化的實(shí)施流程[14]。當(dāng)前，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理是主要挑戰(zhàn)，針對(duì)現(xiàn)狀分析中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足的問(wèn)題，需構(gòu)建統(tǒng)一技術(shù)框架，制定數(shù)據(jù)接口規(guī)范與格式標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)地理信息、資產(chǎn)臺(tái)賬、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的無(wú)縫對(duì)接。此外，高精度地圖的生成與應(yīng)用涉及激光雷達(dá)、AI算法等復(fù)雜技術(shù)，需建立全流程質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋外業(yè)設(shè)備標(biāo)定、內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理及模型迭代優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)精度與可靠性。在工程實(shí)施層面，需統(tǒng)籌硬件部署、軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)的資源分配，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)進(jìn)度監(jiān)控機(jī)制，通過(guò)階段性成果驗(yàn)收降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與返工成本，保障項(xiàng)目高效推進(jìn)。

2.2數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性需求

數(shù)字化進(jìn)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)包含高精度地理信息與敏感資產(chǎn)參數(shù)，其安全性與合規(guī)性是質(zhì)量保障體系的重要維度。需構(gòu)建多層次數(shù)據(jù)防護(hù)體系，從法律層面遵循測(cè)繪成果保密要求，對(duì)敏感信息進(jìn)行脫敏處理；從技術(shù)層面采用加密傳輸、分布式存儲(chǔ)及訪(fǎng)問(wèn)控制策略，防止數(shù)據(jù)泄露或篡改。同時(shí)，需建立數(shù)據(jù)全生命周期管理機(jī)制，規(guī)范采集權(quán)限、存儲(chǔ)備份、更新流程，確保數(shù)據(jù)從生成到銷(xiāo)毀各環(huán)節(jié)的可控性與可追溯性，滿(mǎn)足國(guó)家安全與行業(yè)監(jiān)管要求。

2.3應(yīng)急響應(yīng)與系統(tǒng)韌性需求

高速公路數(shù)字化系統(tǒng)需具備應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力，通過(guò)智能化手段提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與處置效率[15]一方面，需整合路側(cè)感知設(shè)備、氣象數(shù)據(jù)、歷史案例庫(kù)，構(gòu)建基于A(yíng)I的主動(dòng)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)異常、地質(zhì)災(zāi)害等風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別;另一方面，需依托高精度時(shí)空數(shù)據(jù)優(yōu)化應(yīng)急資源調(diào)度，設(shè)計(jì)跨部門(mén)協(xié)同響應(yīng)機(jī)制，縮短從事件發(fā)現(xiàn)到資源調(diào)配的決策鏈條。此外，系統(tǒng)需具備高可用性與容災(zāi)能力，通過(guò)硬件冗余、服務(wù)彈性擴(kuò)展等技術(shù)保障極端場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)連續(xù)性，避免因單點(diǎn)故障導(dǎo)致服務(wù)中斷。

2.4協(xié)同管理與動(dòng)態(tài)迭代需求

上述需求并非孤立存在，而是相互關(guān)聯(lián)的動(dòng)態(tài)整體。例如，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是安全合規(guī)的基礎(chǔ)，而應(yīng)急響應(yīng)效能依賴(lài)于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)支撐。因此，需通過(guò)頂層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)技術(shù)、管理、制度的協(xié)同優(yōu)化，將安全規(guī)范嵌入技術(shù)開(kāi)發(fā)流程，將應(yīng)急演練納入系統(tǒng)運(yùn)維周期，形成閉環(huán)管理。同時(shí)，需建立需求動(dòng)態(tài)迭代機(jī)制，適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步與政策變化，確保質(zhì)量保障體系持續(xù)匹配數(shù)字化建設(shè)的演進(jìn)需求。

3高速公路數(shù)字化建設(shè)的質(zhì)量保障體系建設(shè)

3.1全流程質(zhì)量控制與標(biāo)準(zhǔn)化管理

高速公路數(shù)字化質(zhì)量保障需貫穿數(shù)據(jù)采集、處理、應(yīng)用全生命周期。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，需制定統(tǒng)一的外業(yè)作業(yè)規(guī)范，明確多傳感器協(xié)同標(biāo)定、復(fù)雜場(chǎng)景采集標(biāo)準(zhǔn)，確保原始數(shù)據(jù)的完整性與一致性；數(shù)據(jù)處理階段應(yīng)建立AI模型訓(xùn)練、語(yǔ)義分割、質(zhì)檢流程的標(biāo)準(zhǔn)化體系，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合與邏輯校驗(yàn)降低誤差累積風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，需構(gòu)建軟硬件兼容性驗(yàn)證機(jī)制，確保高精度地圖引擎、業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口、異構(gòu)設(shè)備的無(wú)縫對(duì)接，避免因技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)沖突導(dǎo)致功能失效。此外，通過(guò)定期組織第三方質(zhì)量評(píng)估與能力驗(yàn)證，提升質(zhì)量保障體系的科學(xué)性與可持續(xù)性。

3.2動(dòng)態(tài)化進(jìn)度協(xié)同與資源優(yōu)化

針對(duì)數(shù)字化項(xiàng)目技術(shù)集成度高、實(shí)施周期長(zhǎng)的特點(diǎn)，需建立統(tǒng)籌規(guī)劃、彈性調(diào)度、風(fēng)險(xiǎn)防控三位一體的進(jìn)度保障機(jī)制。通過(guò)頂層設(shè)計(jì)明確各階段目標(biāo)，采用模塊化開(kāi)發(fā)模式分解任務(wù)，實(shí)現(xiàn)硬件部署、數(shù)據(jù)生產(chǎn)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的并行推進(jìn)。引入數(shù)字化項(xiàng)目管理平臺(tái)，實(shí)時(shí)監(jiān)控資源分配與關(guān)鍵路徑進(jìn)展，利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)工期偏差并動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置。針對(duì)外業(yè)采集受環(huán)境干擾、政策變動(dòng)等不確定性因素，需預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)緩沖期，制定備選技術(shù)方案，最大限度降低不可控因素對(duì)整體進(jìn)度的影響。

3.3多層級(jí)數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系

數(shù)據(jù)安全是數(shù)字化建設(shè)的底線(xiàn)要求，需構(gòu)建法律合規(guī)、技術(shù)防御、制度約束協(xié)同驅(qū)動(dòng)的保密體系，如圖1所示。在法律層面，嚴(yán)格遵循國(guó)家測(cè)繪與網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)，對(duì)高精度地理信息進(jìn)行坐標(biāo)加密與敏感內(nèi)容脫敏，確保公開(kāi)數(shù)據(jù)的合法性與安全性；在技術(shù)層面，采用端到端加密傳輸、分布式存儲(chǔ)架構(gòu)及零信任訪(fǎng)問(wèn)控制，阻斷非授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)與惡意攻擊。同時(shí)，建立數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)管理制度，明確不同角色（如運(yùn)維人員、生態(tài)合作伙伴）的數(shù)據(jù)使用權(quán)限，通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)操作留痕與溯源追責(zé)。此外，定期開(kāi)展安全審計(jì)與攻防演練，識(shí)別系統(tǒng)漏洞并優(yōu)化防護(hù)策略，形成動(dòng)態(tài)完善的數(shù)據(jù)安全生態(tài)。

3.4智能化應(yīng)急響應(yīng)與韌性增強(qiáng)

數(shù)字化系統(tǒng)需從被動(dòng)處置轉(zhuǎn)向主動(dòng)防御，構(gòu)建全鏈條應(yīng)急保障機(jī)制。依托高精度地圖與物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)，整合氣象、地質(zhì)、交通流量等多維度數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)健康度評(píng)估、邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)等智能預(yù)警功能，如圖2所示。在應(yīng)急響應(yīng)環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的資源調(diào)度算法，優(yōu)化救援路徑規(guī)劃與物資調(diào)配效率，即依托高精度地圖構(gòu)建橋梁、邊坡等關(guān)鍵設(shè)施的數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)同步傳感器數(shù)據(jù)并模擬極端荷載、地質(zhì)變動(dòng)等場(chǎng)景，生成多維度風(fēng)險(xiǎn)演化模型，為應(yīng)急決策提供可視化推演支持。同時(shí)，強(qiáng)化系統(tǒng)韌性設(shè)計(jì)，采用多云災(zāi)備、服務(wù)冗余、彈性擴(kuò)展架構(gòu)，確保極端場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)連續(xù)性。跨部門(mén)協(xié)同機(jī)制上，需打通交通、公安、醫(yī)療等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)壁壘，建立標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)急指令流轉(zhuǎn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息共享與聯(lián)動(dòng)處置，全面提升突發(fā)事件應(yīng)對(duì)效能。

4案例分析

為驗(yàn)證本文提出的高速公路數(shù)字化建設(shè)質(zhì)量保障體系的實(shí)際效能，本章選取貴州G60滬昆高速至安順段數(shù)字化升級(jí)項(xiàng)目作為典型案例。

4.1 項(xiàng)目背景

貴州G60滬昆高速至安順段是連接貴州省會(huì)與安順市的重要交通動(dòng)脈，承擔(dān)區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)與公眾出行的核心職能。2023年，該路段啟動(dòng)數(shù)字化升級(jí)項(xiàng)目，旨在構(gòu)建一體化的數(shù)字平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)、應(yīng)急響應(yīng)、養(yǎng)護(hù)管理的全鏈條智能化。項(xiàng)目核心任務(wù)包括部署激光雷達(dá)、高清攝像頭及氣象傳感器等路側(cè)智能感知設(shè)備，搭建高精度地圖平臺(tái)，開(kāi)發(fā)跨部門(mén)協(xié)同管理系統(tǒng)，構(gòu)建多層次數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。項(xiàng)目的實(shí)施不僅響應(yīng)了國(guó)家交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的號(hào)召，而且為貴州省智慧高速公路建設(shè)提供了實(shí)踐樣板。

4.2實(shí)施挑戰(zhàn)與需求

項(xiàng)目初期面臨多重技術(shù)與管理挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足成為主要瓶頸，交通監(jiān)控、氣象監(jiān)測(cè)、資產(chǎn)臺(tái)賬等子系統(tǒng)采用獨(dú)立建設(shè)模式，數(shù)據(jù)格式與接口規(guī)范不統(tǒng)一，地理信息數(shù)據(jù)存在坐標(biāo)偏差，導(dǎo)致多源數(shù)據(jù)融合困難。其次，技術(shù)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)突出，如激光雷達(dá)在隧道內(nèi)因GNSS信號(hào)丟失導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集失敗率超過(guò) 30% ，AI算法對(duì)復(fù)雜天氣的適應(yīng)性不足，直接影響數(shù)據(jù)精度與模型可靠性。此外，動(dòng)態(tài)更新機(jī)制滯后，養(yǎng)護(hù)巡檢數(shù)據(jù)依賴(lài)人工錄入，更新周期長(zhǎng)達(dá)24小時(shí)，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)路況監(jiān)測(cè)需求。最后，應(yīng)急協(xié)同效率低下，交通事故發(fā)生時(shí)，交警、路政、醫(yī)療部門(mén)的信息共享仍依賴(lài)傳統(tǒng)電話(huà)溝通，平均響應(yīng)時(shí)間超過(guò)30分鐘，嚴(yán)重制約了應(yīng)急處置效能。這些問(wèn)題集中暴露了高速公路數(shù)字化建設(shè)中普遍存在的技術(shù)割裂、管理分散與制度缺位，亟需系統(tǒng)性質(zhì)量保障機(jī)制破解瓶頸

4.3質(zhì)量保障體系的應(yīng)用實(shí)踐

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，項(xiàng)目組基于本文提出的質(zhì)量保障體系框架，從全流程控制、動(dòng)態(tài)協(xié)同、安全防護(hù)、智能響應(yīng)4大維度推進(jìn)實(shí)踐。在全流程質(zhì)量控制與標(biāo)準(zhǔn)化管理中，制定傳感器標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，統(tǒng)一激光雷達(dá)、攝像頭安裝參數(shù)，隧道內(nèi)增設(shè)慣性導(dǎo)航模塊，GNSS信號(hào)丟失率從 30% 降至 5% 。數(shù)據(jù)處理階段引入多源數(shù)據(jù)對(duì)齊算法，建立地理信息與資產(chǎn)臺(tái)賬的映射關(guān)系，坐標(biāo)誤差控制在0.1米以?xún)?nèi)。同時(shí)，通過(guò)模擬復(fù)雜天氣場(chǎng)景優(yōu)化AI模型訓(xùn)練，算法識(shí)別準(zhǔn)確率提升至 92% 。系統(tǒng)集成階段開(kāi)發(fā)基于的標(biāo)準(zhǔn)化接口，打通各子系統(tǒng)形成“一張圖”平臺(tái)，顯著提升數(shù)據(jù)整合效率。在動(dòng)態(tài)化進(jìn)度協(xié)同與資源優(yōu)化方面，項(xiàng)目采用模塊化開(kāi)發(fā)模式，將任務(wù)分解為感知層建設(shè)、平臺(tái)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理3大并行模塊，通過(guò)靈活調(diào)度資源縮短工期 20% 。引入項(xiàng)目管理平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控硬件部署進(jìn)度，結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備延遲風(fēng)險(xiǎn)，提前啟動(dòng)備選預(yù)案。針對(duì)外業(yè)采集受環(huán)境干擾的問(wèn)題，預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)緩沖期并制定多套技術(shù)替代方案，有效降低不可控因素對(duì)進(jìn)度的影響。多層級(jí)數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系建設(shè)中，技術(shù)層面采用國(guó)密算法對(duì)高精度地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端加密，部署分布式存儲(chǔ)架構(gòu)；制度層面建立數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)管理制度，將養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)設(shè)定為“內(nèi)部機(jī)密”，公開(kāi)路況信息通過(guò)脫敏處理發(fā)布；審計(jì)層面每季度開(kāi)展第三方滲透測(cè)試，修復(fù)漏洞12處，利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)操作日志不可篡改。智能化應(yīng)急響應(yīng)與韌性增強(qiáng)方面，整合路側(cè)感知與氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型，成功預(yù)警3次山體滑坡風(fēng)險(xiǎn)；開(kāi)發(fā)基于高精度地圖的應(yīng)急路徑規(guī)劃算法，將救援車(chē)輛到達(dá)時(shí)間縮短至15分鐘；建立跨部門(mén)協(xié)同平臺(tái)實(shí)現(xiàn)指令實(shí)時(shí)同步，響應(yīng)效率提升 40% 。此外，采用多云災(zāi)備架構(gòu)實(shí)現(xiàn)主備數(shù)據(jù)中心秒級(jí)數(shù)據(jù)同步，保障極端天氣下的業(yè)務(wù)連續(xù)性。

4.4實(shí)施效果評(píng)估

通過(guò)質(zhì)量保障體系的全面應(yīng)用，項(xiàng)自取得顯著成效。數(shù)據(jù)整合效率大幅提升，多源數(shù)據(jù)融合耗時(shí)從8小時(shí)縮短至1小時(shí)，地理信息完整率達(dá) 99.5% ；技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)有效控制，AI算法在復(fù)雜天氣下的識(shí)別準(zhǔn)確率提升至 92% ，外業(yè)返工率降低 15% ；應(yīng)急響應(yīng)能力顯著增強(qiáng)，交通事故處置時(shí)間從45分鐘降至20分鐘；項(xiàng)目總成本通過(guò)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)緩沖機(jī)制節(jié)約約 12% 。實(shí)踐表明，本文提出的質(zhì)量保障體系在破解數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與協(xié)同瓶頸方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，為高速公路數(shù)字化建設(shè)提供了可復(fù)用的系統(tǒng)性解決方案。

5結(jié)語(yǔ)

高速公路數(shù)字化建設(shè)是交通行業(yè)邁向智能化、服務(wù)化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力，其質(zhì)量保障體系的完善直接關(guān)系到數(shù)據(jù)價(jià)值釋放、管理效能提升、公眾出行安全。本文通過(guò)系統(tǒng)性分析當(dāng)前質(zhì)量保障體系在數(shù)據(jù)治理、技術(shù)落地、安全合規(guī)及應(yīng)急響應(yīng)等環(huán)節(jié)的突出問(wèn)題，提出覆蓋全流程控制、動(dòng)態(tài)化協(xié)同、多層級(jí)防護(hù)、智能化韌性的一體化解決方案。該方案以技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、管理彈性化、制度規(guī)范化為核心，通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口、分層安全架構(gòu)與智能預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用的全鏈條閉環(huán)管理；依托動(dòng)態(tài)資源調(diào)度與跨部門(mén)協(xié)同平臺(tái)，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性與響應(yīng)效能。研究表明，通過(guò)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)框架、彈性進(jìn)度管理機(jī)制、數(shù)據(jù)安全生態(tài)及智能應(yīng)急平臺(tái)，能夠有效破解數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、協(xié)同滯后等瓶頸，為數(shù)字化建設(shè)提供穩(wěn)定性強(qiáng)、適應(yīng)性高的質(zhì)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(jiǎn)介：黃媛（1988—），女，高級(jí)工程師，碩士;研究方向：高速公路數(shù)字化規(guī)劃與信息建設(shè)，智慧高速，智慧管養(yǎng)等。