在大姚縣，農村公路管養已步入 “指尖管理” 的高效時代，手機 App 自動定位路線、AI 精準識别路況、電子支付憑證庫智能核驗等一系列數字化手段得以應用。
每天清晨，大姚縣的農村公路養護人員熟練地拿出手機，輕點 “數字養護” App。瞬間，系統便自動定位到其附近的 10 條路線，養護人員選定要巡查的路線後，App 即刻開始自動記錄巡查軌迹。一旦發現路面病害，他們隻需通過手機自動定位樁号，并快速拍照上傳，整個流程短短幾分鐘即可完成。
大姚縣交通運輸局相關負責人透露：“以往沒有這套系統時，人工記錄路線名稱和樁号既耗費時間又消耗精力，而且通過微信發送的現場圖片雜亂無章。” 如今，大姚縣已将全縣長達 4616 公裡的農村公路以及 243 座橋梁全部納入入庫管理，為每條路線和每座橋梁生成專屬二維碼，成功實現了 “一路一檔” 的數字化精細管理。
今年以來，省公路局黨委深入開展貫徹中央八項規定精神學習教育，以整治形式主義、為基層減負為重要目标，精準聚焦農村公路管養過程中 “重複填報、檢查繁瑣、決策粗放” 等突出痛點。通過大力推進數字化管養、智能核查以及線上評價等創新舉措，切實達成了數據填報、現場核查、資料迎檢 “三下降”，同時實現了工作效率、資金支付率、路況質量 “三提升”。
截至 2024 年年底，雲南農村公路裡程已達 30.2 萬公裡，如此龐大的公路規模，使得公路監管與養護面臨着巨大壓力。為了讓農村公路管養搭上數字化的高速列車，在為基層有效減負的同時提升工作質量與效率，我省積極投身于農村公路數字化管養平台的研發工作。
省公路局充分融合大數據與 AI 技術，全力構建起 “一數一源、全域共享” 的數據資源體系，成功打破了固定資産投資、路況評定、進度報送等多個業務系統之間的信息壁壘。借助搭建的數字平台，徹底杜絕了報表 “馬拉松” 現象。基層工作人員的數據錄入量大幅減少，平均填報時間從原本的日均 4 小時銳減至 1 小時，數據錄入錯誤率更是下降了 90%。更為直觀的是，平台每年通過自動化檢測，每 10 米采集一張實景影像，目前已構建起覆蓋 30 萬公裡農村公路、包含 3000 萬張圖片的數字影像庫。以往核查任意路線路況需要耗費 16 小時，如今縮短至 3 小時以内。
省公路局農村公路處一級主任科員胡壽方介紹，在資金管理方面，依靠 AI 識别技術建成的電子支付憑證庫，實現了從錄入到核驗的全流程自動化，徹底取代了專人翻查紙質憑證的傳統方式。截至今年 7 月，該系統已高效、精準地處理了 14906 張支付憑證，準确率高達 99.5%。
檢查考核多、頻次高曾是基層反映極為強烈的問題。如今，依托 “項目核查管理系統”，“網上管、掌上查” 的新型監管模式得以成功建立。基層單位隻需通過手機 App 上傳項目關鍵節點的影像資料，系統便能自動關聯項目 GIS(地理信息系統)坐标，并智能比對進度，這極大地減少了到現場檢查的次數。
據統計，單個項目的年均現場核查頻次從 7 次大幅壓減至 2 次，降幅達 71%。省、州(市)交通運輸部門的管理人員從以往頻繁 “在路上” 的奔波中解放出來，得以将主要精力集中于線上審核與決策。截至目前，全省已累計在線核查新改建農村公路 1.29 萬公裡、安全生命防護工程 0.53 萬公裡以及危橋改造 1393 座，監管效率顯著提升，基層的獲得感也同步增強。
為了讓基層從繁重的迎檢資料準備工作中解脫出來，省公路局對養護評價體系進行了優化，以績效為導向，讓基層 “輕裝上陣”。評價焦點從過去的面面俱到轉變為精準聚焦關鍵環節，将原先包含 9 大項 23 小項的現場考評，精簡優化為聚焦養護水平、任務完成、資金管理 3 大模塊，以及優良中等路率、縣級資金支出率等 9 個核心指标的線上評價。
這套經過重塑的體系，不僅極大地減輕了基層的迎檢負擔，更引導基層将工作重心切實轉向實幹實績。它與數字化管養平台深度融合，評價結果能夠自動生成，助力全省 129 個縣(市、區)的養護績效評價工作高效完成。今年上半年，全省農村公路養護資金支付率從去年同期的 48.59% 大幅躍升至 78.96%;反映路況核心指标的優良中等路率也從 89.62% 提升至 89.86%，路網質量持續向好。農村公路管養工作正朝着更加高效、精準、科學的方向穩步邁進。 (記者 李承韓)
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