随着城市更新不断向地下纵深推进，如何摸清地下管网“家底”、精准识别风险、提高城市治理效能，正成为城市治理的重要课题。8月28日，在2026数博会专场技术交流活动上，中国电建贵阳院正式首发多模态融合的城市排水管网诊断AI大模型——“城脉·慧诊”。

该模型由贵阳院联合郑州大学院士团队共同研发。现场演示环节，输入一段真实的管道检测影像，系统数秒内即可完成病害识别、缺陷定位与分级，并结合行业规范同步生成成因分析和处置建议。这一成果标志着，城市管网诊断正从过去依赖工程师逐帧观看检测视频、凭经验研判的传统模式，加速迈向AI智能解析、多源数据融合与辅助决策的新阶段。

活动现场。中国电建贵阳院

地下管网“哪里该修？”

地下管网是城市安全运行的“生命线”，也是城市更新的重要基础设施。

当前，按照城市地下管网上升为国家“六张网”的相关部署，“十五五”期间全国将建设改造地下管网约77万公里，投资规模约5万亿元。面对如此庞大的体量，一个现实问题愈发突出：有限的资金如何真正投向风险最高、需求最迫切的管段？

过去数十年，城市管网治理经历了持续升级。早期以“问题驱动”为主——道路塌陷后抢修、污水外溢后治理，人工排查投入大、效率低。随着检测设备和GIS系统普及，管网逐渐从“看不见”走向“看得见”，但新的瓶颈随之出现：数据越来越多，能够快速分析数据、形成判断的专业力量却相对有限。一段闭路电视（CCTV）检测视频往往需要专业人员长时间逐帧查看，经验差异还可能导致诊断结果出现偏差。

“数据有了，但如何让数据真正参与决策？”贵阳院技术团队将突破口放在AI上：通过专业模型把分散、沉睡的检测数据转化为可直接服务工程决策的信息，打通从“体检”到“诊断”再到“决策”的关键链条。

活动现场。中国电建贵阳院

三个关键词：多模态、识别准、懂规程

此次亮相的“城脉·慧诊”，是一款面向城市排水管网专业场景打造的AI大模型。与通用大模型相比，其核心能力可以概括为三个关键词：多模态、识别准、懂规程。

多模态。城市地下病害并不只存在于管道内部。除裂缝、破损、渗漏等管道本体问题外，管周土体脱空、疏松等隐蔽风险，同样可能对道路和地下空间安全造成影响。

针对这一难题，“城脉·慧诊”不仅能够分析CCTV管道检测视频，还能够识别探地雷达图谱，将管道内部病害与管周异常纳入统一诊断。目前，模型已形成对17类病害的识别能力，使诊断从“看管内”延伸至“看管周”。

识别准。据技术团队介绍，在基于真实工程数据构建的独立测试集中，模型病害识别准确率达到90％以上，较比较模型提高约10个百分点。对于地下管网治理而言，识别精度直接关系后续检测范围、维修方案和投资安排——AI如果能够更早、更准确地发现问题，就有机会减少重复检测和无效开挖。

懂规程。这是专业行业模型与通用大模型之间的重要区别。发现病害只是第一步，工程实践更关键的问题是：病害属于什么等级？可能由什么原因导致？需不需要立即处置？应该采取什么工艺？“城脉·慧诊”在训练和应用过程中融入国家及行业相关技术规范和工程经验，不仅识别“哪里有问题”，还进一步输出病害类型、成因分析和处置建议。测试显示，在成因分析和处置建议环节，以经人工专家核验的结果作为参照，“城脉·慧诊”的测试得分较参与对比的其他大模型高出11至25个百分点。

活动现场。中国电建贵阳院

从“体检”到“决策”，让数据真正跑起来

如果说“城脉·慧诊”解决的是AI诊断能力问题，那么与其配套的城市更新信息平台，则进一步将AI嵌入城市地下管网治理全过程。

在体检环节，平台可结合管网运行数据，对外水入渗、淤积等问题开展动态定量评估，识别高风险区域，为后续检测划定重点范围，减少“广撒网”式排查。在诊断环节，AI从管道影像、雷达图谱等数据中快速识别病害位置、类型和置信度，并进一步分析可能成因。在决策环节，诊断结果进入决策引擎，与管道拓扑关系、周边环境、区域特征等信息综合分析，辅助形成处置建议及整体诊断报告。

由此，原本相对分散的“发现问题—分析问题—解决问题”被串联为完整闭环，检测数据也从单纯的存档资料转化为辅助城市更新决策的依据。在贵阳，当地已经建立排水管网时空数据底座，并逐步形成从普查检测、诊断评估到更新决策的闭环管理机制，管网治理正由“被动抢修”向“主动预防”延伸。

更快、更准、更省，算清治理效率账

AI进入地下管网治理领域，最终要回答的是工程效率和投入产出问题。从目前的应用测试看，这套技术体系带来的变化主要体现在三个方面。

更快。过去工程师逐帧查看长视频再整理报告。AI介入后，病害识别、定位及初步诊断可以在较短时间内完成，部分场景能够实现秒级响应，大幅压缩基础分析时间。

更准。人工判读容易受工作时长、人员经验和复杂场景等因素影响。通过持续训练和工程数据积累，AI能够形成更稳定的识别尺度。据技术团队测算，应用模型后，病害诊断整体效率可提升约90％。

更省。通过前期数据分析锁定重点区域，变“全面排查”为“靶向体检”。据项目应用情况，部分场景下检测排查范围可缩小50％以上，让有限资金更多投向真正需要治理的地方。

这套技术路径的价值，也恰恰契合了城市更新从“大规模建设”向“精准更新”转变的现实需求。换句话说，AI解决的不只是“怎么看得更快”，更是在帮助城市回答一个更关键的问题——哪里最需要更新，为什么要更新，以及怎样更新更有效。

活动现场。中国电建贵阳院

从“管网体检”走向“城市管网医院”

从排水管网切入，并不是这套技术体系的终点。

据技术团队介绍，下一阶段，城市更新信息平台将围绕城市基础设施生命线安全和相关管网建设需求，逐步向供水、燃气、电力、通信等领域拓展，形成跨专业、多类型地下管网协同分析与治理能力。未来的平台更像一座“城市管网医院”：数据底座相当于建立“健康档案”，城市体检负责筛查风险，专业AI完成辅助诊断，决策系统提供“治疗方案”，后续更新改造结果再反馈至平台，形成完整闭环。

“我们的愿景是，建城市管网医院，护一城幸福安澜。”中国电建贵阳院党委委员、副总经理张海超表示。（江枫）