8月11日，
交通运输部办公厅发布《关于征集“人工智能+公路水运工程质量检测”典型应用案例的通知》，此次申报旨在落实交通运输部等七部门《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在公路水运建设工程质量检测领域融合创新应用。目标是通过征集以人工智能技术创新解决行业痛点、难点问题的典型应用案例，总结可复制、可推广、可借鉴的成熟模式与先进经验，带动公路水运建设工程质量检测领域数字化、智能化升级，促进技术进步和高质量发展。
征集范围和类别
征集面向行业主管部门、公路水运工程质量检测机构、高等院校、科研院所、学协会以及科技型企业等。相关案例应为人工智能技术在公路水运建设工程质量检测工作方面的应用，重点包括但不限于以下类别：
(一)智能检测与动态感知类。聚焦AI视觉检测、多模态传感融合、智能检测机器人、嵌入式智能系统、云边端协同智能检测平台等技术装备开展研发和应用，实现检测数据物联直传，全面提升检测效率与智能化覆盖率，降低检测作业风险，强
化工程质量检测安全保障。
(二)数据分析与智能研判类。以检测数据为基础，聚焦缺陷/结果智能识别、边缘计算与智能研判、多源传感数据智能融合与诊断、质量风险预警等方面开展研发和应用，切实破解数据处理低效、缺陷识别失准、研判预警滞后等难题，全面提升检测判定精准度与风险防控前瞻性。
(三)检测工作流程智能化类。聚焦智能抽样与检测方案智能优化、多智能体协同作业、现场检测全流程智能化、检测报告智能生成与审核、检测过程智能追溯、现场检测行为合规智能管控、数据溯源等方面开展研发和应用，规范现场检测行为、严控人为干预，提升现场检测流程执行效率，强化合规管控力度，确保检测全过程可追溯。
(四)试验室智慧化管理类。聚焦试验室全要素智能化管控、全链条质量管控体系建设、全生命周期质量追溯系统建设、试验室数字化运维等方面开展研发和应用，全面提升试验室运行效率，建立健全质量管控、数据可信与全链条追溯体系。
(五)行业监管赋能类。聚焦非现场智慧监管、检测机构异常行为监测与智能研判、跨区域穿透式智能监管、行业宏观决策智能支撑等方面开展研发和应用，补齐传统监管手段滞后、覆盖不足、响应不及时等短板，有力支撑行业主管部门智能监管与非现场执法，全面提高行业治理效能，加快推动管控模式变革与工作质量提升。
征集工作要求
(一)本次案例征集由部统一安排部署、收集筛选、择优发布，请省级交通运输主管部门加大对本辖区典型案例申报工作的通知、组织和协调力度。本次案例征集不命名、不授牌，不开展创建示范和评比达标表彰活动。
(二)申报单位应遵守国家法律法规、行业政策和属地特殊监管要求，申报材料无涉密、侵权及不良信息；典型应用为已落地实施的真实项目，有明确实施主体、周期与可验证成效。
(三)申报单位要围绕质量检测工作实际，对照征集范围，梳理典型应用场景。典型案例要具备先进性，应用前沿人工智能技术，处于行业领先地位；具备开创性，鼓励申报具有自主知识产权、解决行业共性难题和促进工作模式变革的首创性应用，填补相关领域空白；具备引领性，应具有成熟的工程质量检测应用场景，具备可复制性和广泛推广价值；申报案例应尽量提供可量化、可验证的实施成效，说明统计口径、应用范围和验证方式(详见申报书要求)。申报单位要避免跨类别重复申报，总申报数不超过5项。
(四)多单位联合申报的，牵头单位应对申报材料真实性、数据合法合规性、成果可复核性负责。
浙公网安备 33010602002722号
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