隨著城市更新不斷向地下縱深推進，如何摸清地下管網“家底”、精准識別風險、提高城市治理效能，正成為城市治理的重要課題。8月28日，在2026數博會專場技術交流活動上，中國電建貴陽院正式首發多模態融合的城市排水管網診斷AI大模型——“城脈·慧診”。

該模型由貴陽院聯合鄭州大學院士團隊共同研發。現場演示環節，輸入一段真實的管道檢測影像，系統數秒內即可完成病害識別、缺陷定位與分級，並結合行業規范同步生成成因分析和處置建議。這一成果標志著，城市管網診斷正從過去依賴工程師逐幀觀看檢測視頻、憑經驗研判的傳統模式，加速邁向AI智能解析、多源數據融合與輔助決策的新階段。

活動現場。中國電建貴陽院

地下管網“哪裡該修？”

地下管網是城市安全運行的“生命線”，也是城市更新的重要基礎設施。

當前，按照城市地下管網上升為國家“六張網”的相關部署，“十五五”期間全國將建設改造地下管網約77萬公裡，投資規模約5萬億元。面對如此龐大的體量，一個現實問題愈發突出：有限的資金如何真正投向風險最高、需求最迫切的管段？

過去數十年，城市管網治理經歷了持續升級。早期以“問題驅動”為主——道路塌陷后搶修、污水外溢后治理，人工排查投入大、效率低。隨著檢測設備和GIS系統普及，管網逐漸從“看不見”走向“看得見”，但新的瓶頸隨之出現：數據越來越多，能夠快速分析數據、形成判斷的專業力量卻相對有限。一段閉路電視（CCTV）檢測視頻往往需要專業人員長時間逐幀查看，經驗差異還可能導致診斷結果出現偏差。

“數據有了，但如何讓數據真正參與決策？”貴陽院技術團隊將突破口放在AI上：通過專業模型把分散、沉睡的檢測數據轉化為可直接服務工程決策的信息，打通從“體檢”到“診斷”再到“決策”的關鍵鏈條。

活動現場。中國電建貴陽院

三個關鍵詞：多模態、識別准、懂規程

此次亮相的“城脈·慧診”，是一款面向城市排水管網專業場景打造的AI大模型。與通用大模型相比，其核心能力可以概括為三個關鍵詞：多模態、識別准、懂規程。

多模態。城市地下病害並不隻存在於管道內部。除裂縫、破損、滲漏等管道本體問題外，管周土體脫空、疏鬆等隱蔽風險，同樣可能對道路和地下空間安全造成影響。

針對這一難題，“城脈·慧診”不僅能夠分析CCTV管道檢測視頻，還能夠識別探地雷達圖譜，將管道內部病害與管周異常納入統一診斷。目前，模型已形成對17類病害的識別能力，使診斷從“看管內”延伸至“看管周”。

識別准。據技術團隊介紹，在基於真實工程數據構建的獨立測試集中，模型病害識別准確率達到90％以上，較比較模型提高約10個百分點。對於地下管網治理而言，識別精度直接關系后續檢測范圍、維修方案和投資安排——AI如果能夠更早、更准確地發現問題，就有機會減少重復檢測和無效開挖。

懂規程。這是專業行業模型與通用大模型之間的重要區別。發現病害只是第一步，工程實踐更關鍵的問題是：病害屬於什麼等級？可能由什麼原因導致？需不需要立即處置？應該採取什麼工藝？“城脈·慧診”在訓練和應用過程中融入國家及行業相關技術規范和工程經驗，不僅識別“哪裡有問題”，還進一步輸出病害類型、成因分析和處置建議。測試顯示，在成因分析和處置建議環節，以經人工專家核驗的結果作為參照，“城脈·慧診”的測試得分較參與對比的其他大模型高出11至25個百分點。

活動現場。中國電建貴陽院

從“體檢”到“決策”，讓數據真正跑起來

如果說“城脈·慧診”解決的是AI診斷能力問題，那麼與其配套的城市更新信息平台，則進一步將AI嵌入城市地下管網治理全過程。

在體檢環節，平台可結合管網運行數據，對外水入滲、淤積等問題開展動態定量評估，識別高風險區域，為后續檢測劃定重點范圍，減少“廣撒網”式排查。在診斷環節，AI從管道影像、雷達圖譜等數據中快速識別病害位置、類型和置信度，並進一步分析可能成因。在決策環節，診斷結果進入決策引擎，與管道拓扑關系、周邊環境、區域特征等信息綜合分析，輔助形成處置建議及整體診斷報告。

由此，原本相對分散的“發現問題—分析問題—解決問題”被串聯為完整閉環，檢測數據也從單純的存檔資料轉化為輔助城市更新決策的依據。在貴陽，當地已經建立排水管網時空數據底座，並逐步形成從普查檢測、診斷評估到更新決策的閉環管理機制，管網治理正由“被動搶修”向“主動預防”延伸。

更快、更准、更省，算清治理效率賬

AI進入地下管網治理領域，最終要回答的是工程效率和投入產出問題。從目前的應用測試看，這套技術體系帶來的變化主要體現在三個方面。

更快。過去工程師逐幀查看長視頻再整理報告。AI介入后，病害識別、定位及初步診斷可以在較短時間內完成，部分場景能夠實現秒級響應，大幅壓縮基礎分析時間。

更准。人工判讀容易受工作時長、人員經驗和復雜場景等因素影響。通過持續訓練和工程數據積累，AI能夠形成更穩定的識別尺度。據技術團隊測算，應用模型后，病害診斷整體效率可提升約90％。

更省。通過前期數據分析鎖定重點區域，變“全面排查”為“靶向體檢”。據項目應用情況，部分場景下檢測排查范圍可縮小50％以上，讓有限資金更多投向真正需要治理的地方。

這套技術路徑的價值，也恰恰契合了城市更新從“大規模建設”向“精准更新”轉變的現實需求。換句話說，AI解決的不只是“怎麼看得更快”，更是在幫助城市回答一個更關鍵的問題——哪裡最需要更新，為什麼要更新，以及怎樣更新更有效。

活動現場。中國電建貴陽院

從“管網體檢”走向“城市管網醫院”

從排水管網切入，並不是這套技術體系的終點。

據技術團隊介紹，下一階段，城市更新信息平台將圍繞城市基礎設施生命線安全和相關管網建設需求，逐步向供水、燃氣、電力、通信等領域拓展，形成跨專業、多類型地下管網協同分析與治理能力。未來的平台更像一座“城市管網醫院”：數據底座相當於建立“健康檔案”，城市體檢負責篩查風險，專業AI完成輔助診斷，決策系統提供“治療方案”，后續更新改造結果再反饋至平台，形成完整閉環。

“我們的願景是，建城市管網醫院，護一城幸福安瀾。”中國電建貴陽院黨委委員、副總經理張海超表示。（江楓）