行业领域

新一代信息技术产业,新兴软件和新型信息技术服务,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

地下管网巡检维护长期高度依赖人工，面临着空间狭窄、环境复杂、安全风险高等行业痛点。尤其是在地下综合管廊等密闭空间中，硫化氢、一氧化碳等有毒有害气体积聚风险突出，仅靠人工巡检任务极为繁重，且存在盲区多、频次低等问题-1-。传统人工巡检不仅效率低下——单人单次巡检只能走两三公里，而且巡检人员需在又闷又热、充满未知危险的恶劣环境中长时间作业，时刻面临有毒气体、缺氧、坍塌等安全威胁。对于管廊等长距离设施，人工检测更是耗时耗力，例如检测一段超过11公里的管廊全程，需要至少两人协同作业，携带重达十几斤的红外照相机和局部放电检测装置，每走3米需拍摄一次，全程耗时近22小时-。如此低下的巡检效率与巨大的劳动强度，显然难以满足现代城市对地下基础设施安全运维的迫切需求。

        “十五五”时期，全国计划建设改造地下管网超过70万公里，新增投资需求超过5万亿元--。如此庞大的管网存量与新建规模，使得地下管网的智能化巡检维护已成为市政运维的刚性需求-。政策层面也在强力推动这一转型。2025年10月，住房和城乡建设部等部门发布行动方案，要求进一步摸排城镇供水、排水等设施现状底数和管养状况，将有关数据汇聚到行业管理信息平台和城市智能中枢，编制智能化市政基础设施建设和改造行动计划-。同时要求在城市供水、排水等设施上布设物联感知设备，搭建安全监测平台，实现对设施运行状况的实时监测、及时预警和有效处置-。2026年4月，中央政治局会议进一步将地下管网纳入“六张网”建设-。这些政策信号表明，地下管网运维正从传统的“人工巡查”向“智能感知”全面升级-。

       管道探测机器人已成为地下管网检测的“主力军”。在广西南宁，地面式全向智能巡检机器人与轨道式巡检机器人协同作业，执行“天地协同巡检”，搭载先进的AI识别系统，能精准识别管廊内的管线变形、渗漏水、主体裂缝等病害，还能对人员入侵、鼠蛇入侵等危险情况及时预警。机器人采用双模式运行机制，自动模式下可按预设路径24小时不间断巡检，电量不足时自主返回充电。在黄石市，管道机器人对排水管网进行全面检查，精准识别出管道变形和被水泥块堵塞的情况，相较传统人工下井检测，效率提升5倍以上，安全风险归零--。在雄安新区，搭载多模块检测设备与AI算法的全地形智能检测系统已投入使用，通过数十万个缺陷样本训练，能自动识别各类管道病害，如同给管网做“CT检查”，AI诊断准确率超90%，运维成本降低53%。武汉企业研发的管道探测机器人甚至已出口至50余个国家，在波兰华沙完成了30公里长的管网检测修复。

       在这一背景下，从供热管网、燃气管网到综合管廊，各地正积极探索利用管道探测机器人、四足巡检机器人、无人巡检车等智能装备替代传统人工巡检模式，推动管网运维从“被动抢修”转向“主动防控”。

需解决的主要技术难题

（1）复杂管道环境自适应通行：管道存在管径变化、弯道、垂直爬升、狭窄空间等多种复杂结构，传统轮式或履带式设备受地形限制大。需突破变径自适应行走、复杂管道路径规划与导航等技术难题。 

 （2）多模态数据采集与实时回传：管道内部光线不足、信号屏蔽严重，视觉、红外、声学等多模态数据的实时采集与稳定回传面临挑战。需解决地下弱信号环境下的高可靠通信问题。 

 （3）缺陷智能识别与损伤评估：传统检测主要依赖人工判读，效率低且难判内伤。需实现基于AI算法的管道缺陷智能识别与超声损伤评估，精准定位裂缝、渗漏、腐蚀等缺陷。 

 （4）多场景适配与规模化部署：供水、燃气、排水、热力等不同类型管网对巡检机器人的环境适应性、检测精度、续航能力有不同要求，需开发面向多场景的系列化智能巡检装备。

期望实现的主要技术目标

（1）开发适应管径范围DN150—DN800mm的多功能管道探测机器人，能够在弯曲、垂直管道中稳定爬行，行走距离测绘误差≤±2%，管径测量精度达±1mm。机器人采用模块化设计，集成行走攀爬、精准测绘、自主清洁与实时可视化监测等功能。通过自适应行走系统与两端调节及中间阻尼P+Y结构，可灵活适应不同管径并实现变径调节，在弯曲与垂直管道中稳定攀爬转弯。目前部分产品已实现250—1000mm管径的自适应变径，通过压力传感器实时感知管壁压力并自动调节；另有一些轮足复合与蠕动式推进机器人可覆盖50—300mm管径范围。六轮独立驱动设计使其具备攀爬垂直管道、通过1.5倍半径弯管的能力，越障高度≥50mm。在测绘精度方面，机器人融合里程计、测距传感器与陀螺仪，行走距离测绘误差≤±2%，管径测量精度达±1mm，可自动记录检测位置与数据并生成可视化报告，部分产品内置惯性测量单元与计程仪，百米定位误差控制在20cm以内。前端设置的长刷毛清洁模块，可在移动中清除管壁污垢，保障检测视野清晰。

（2）实现多模态传感器数据融合与高可靠实时回传，支持机器人作业距离达4公里以上仍保持信号良好。系统集成激光雷达、多目视觉、超声波测距、红外热成像、多组分气体探测等多种传感器，结合多模态数据融合算法，实现对管道内部环境的全面实时感知。部分研究采用自适应扩展卡尔曼滤波框架，依据环境复杂度选择性融合多源信息，在保持导航精度的同时降低能耗。在长距离信号传输方面，采用光纤通信与无线通信相结合的双模方案——长距离以光纤保障高带宽低延迟回传，短距离切换至无线模式提升灵活性；同时通过多级中继增强与自适应调制编码技术，确保数公里级管道内图像与传感数据的实时稳定回传。机器人搭载第一视角图像传输系统，可实时回传管道内部裂纹、腐蚀、堵塞等异常影像，支持遥控操作与应急干预。

（3）实现缺陷智能识别准确率不低于98%，自动完成缺陷分级与评估。行业标准《CJJ/T 269-2017城镇管道检测机器人技术标准》明确要求缺陷识别准确率需达98%以上。基于改进YOLO系列的目标检测算法是主流技术路线。在管道焊缝缺陷检测中，改进YoloX算法识别精度达98.18%，检测速度达23.92帧/秒；排水管道缺陷检测中，深度学习系统与人工判别对比准确率达94.3%，召回率达98.7%。部分全场景解决方案中，多模态传感检测系统缺陷识别精度已达98.5%。AI识别系统可自动区分裂纹、渗漏、变形等12类以上缺陷，结合三维数字地图与空间位置信息绑定存储，将识别结果与管道空间位置精准对应，实现缺陷自动分级与评估，大幅减少人工判读误差。

（4）建立智能巡检任务管理系统，实现巡检计划自动生成、工单自动派发、数据自动归档的全流程闭环。系统依据实时产量、设备运行状态及环境变化等因素自动编排工作方案并定向推送任务；融合卫星定位、NFC、RFID等技术，实现巡检路线智能规划与事件闭环处理。在实际应用中，“趣巡检”平台系统在114.3公里管线上运行后，问题识别准确率达98.6%，61项隐患均实现“发现—派单—整改—复核”全流程线上追踪。长庆油田“二输智网”AI平台构建“昆仑大模型+管道仿真+无人机+视频智能分析”技术矩阵，实现全局感知、智能分析到自动派单与协同处置的全链条闭环。银川管廊综合运维管理APP将维修巡检工单纳入线上闭环管理，实现“任务下发—复核验收”全流程数字化。系统自动记录检测位置与数据并生成可视化报告，支持巡检数据标准化采集与实时上传，为管道完整性管理提供实时数据支撑。

（5）推动人工巡检替代率达70%以上，巡检效率提升50%以上，运维人员工作量减少30%以上。地下综合管廊中，200米范围内的巡检过去需两人全天值守，现一台机器人即可独立完成；轮足机器狗引入后实现7×24小时不间断巡检，有效填补夜间与偏远区段空白。东营区使用管道机器人进行排水管道检修，综合效率提升60%以上，作业时间节约80%，成本减少约75%。部分管道检测机器人实测检测效率提升4倍，轮足复合型蠕动式机器人较人工提升3—5倍。针对200—400mm管径的机器人使人力投入减少70%，检测效率提升90%。化工等高危场景中，四足巡检机器人将操作人员从重复巡检中解放出来，聚焦工艺管控与隐患处置等高价值工作。随着AI技术与城市治理深度融合，这场地下空间的技术革命正推动管网运维从“人工巡检”到“机器值守”、从“事后维修”到“事前预防”的根本性转变。