桥梁作为交通网络关键节点——服役周期长、环境荷载复杂——裂缝等早期病害一旦漏检或误判，可能引发结构性能衰减并增加维护成本；长期以来，桥梁裂缝检测主要依靠人工巡查与图像辅助判读：一方面受制于桥位分散、作业强度大与时效要求高，检测效率难以提升；另一方面，裂缝形态细微且易与锈蚀纹理、表面污渍、材料接缝等“伪裂缝”混淆，结果对经验依赖明显；此外，不同桥面材料与光照、湿度、污染等现场条件差异大，导致传统算法跨场景应用时稳定性不足，形成“能在实验室跑通、到现场难落地”的现实瓶颈。 业内分析认为，造成上述难题的核心原因在于三点：其一，裂缝目标往往呈现细长、断续、低对比度特征，且宽度尺度跨度大，要求算法兼顾细节捕捉与全局语义理解；其二，工程场景中的材料表观差异显著，钢材反光、混凝土孔洞、沥青颗粒等纹理会显著干扰模型对裂缝边界的判定；其三，现有高精度分割模型多依赖较大参数规模与算力支持，部署到移动终端或边缘设备时受功耗、算力、成本限制，难以实现高频巡检与实时反馈。 根据工程应用“既要准、又要快、更要能部署”需求，西安建筑科技大学周海俊教授团队构建了统一的CrackSeg-GWD裂缝分割框架，通过组归一化、权重标准化卷积等技术路线，在保证识别精度的同时显著压缩模型规模。研究显示，该模型参数量约0.414M、计算量约0.849GFLOPs，体现出较突出的轻量化特性。团队实验结果表明，模型在混凝土、钢材、沥青等多种桥面材料表面具有较强泛化能力，多项分割指标优于现有算法，可实现裂缝的精准、快速识别。对应的成果于1月30日发表于国际期刊《建筑自动化》。 该进展的影响不止于算法指标提升，更在于对基础设施治理方式的现实推动。首先，轻量化模型更适配工程现场部署，可与移动巡检设备、车载平台、无人机或固定监测点结合，提升病害筛查频次与覆盖率，为“日常化、网格化”的桥梁健康管理提供可能。其次，裂缝分割能力的提升有助于形成可量化、可追溯的数据资产，使裂缝长度、宽度、分布与演化趋势等信息更易被结构评估模型调用，从而支撑风险分级与养护决策。再次，面向多材料表面的稳定识别，可减少跨桥型、跨地区应用时的二次适配成本，提升技术推广的可复制性。 在对策层面，业内人士指出，要把科研成果转化为可持续的工程能力，还需在“数据—流程—标准”三上协同发力：一是持续完善跨材料、跨地区、跨季节的高质量标注数据，增强模型在极端光照、强反光、污染遮挡等条件下的鲁棒性；二是打通从数据采集、现场推理到复核闭环的作业流程，明确人工复核触发条件与质量控制机制，降低误判带来的运维风险；三是推动检测结果的表达与接口标准化，使裂缝分割结果能够与桥梁档案、养护计划、预算管理等系统对接，实现从“发现问题”到“安排处置”的链条贯通。 面向未来，随着交通基础设施存量规模持续扩大，桥梁运维将从以大修为主逐步转向以状态监测与预防性养护为主。轻量化、多场景适配的智能检测技术，有望在更大范围内推动基础设施管理从“事后维修”向“事前预警、主动干预”转变。另外，相关技术也将对行业提出更高要求：既要在复杂场景中稳定识别，也要在工程实践中形成可审计、可解释、可追责的质量体系，确保技术可靠性与管理可控性同步提升。
桥梁安全关系重大民生和经济建设。西安建筑科技大学这项研究将人工智能与实际工程需求紧密结合，为行业升级提供了有效解决方案。随着类似技术的推广应用，我国基础设施管理水平将得到明显提高，为高质量发展提供更有力支撑。