问题——道路坑洞等病害往往突发、隐蔽且分布分散，若发现不及时，不仅影响通行效率，还会加剧车辆损耗并带来安全风险。目前不少地区仍以人工巡查为主，存覆盖范围有限、受天气和光照影响明显、劳动强度高，以及记录和追溯不便等问题。随着城市道路里程增长、养护要求更精细，如何以更低成本、更高效率实现快速发现与精准定位，成为基层养护管理的共同难题。 原因——在交通强国战略推进下，道路养护正从“发现后修补”转向“提前预防”，对检测的实时性、准确性和可扩展性提出更高要求。近年来，计算机视觉与深度学习在目标识别上进展迅速，为道路病害自动识别提供了条件；同时，无人机巡检获取高分辨率影像、快速覆盖重点路段上优势明显。技术进步与现实需求叠加，使“智能识别+移动采集”从设想逐步走向可用方案。 影响——据介绍，本届大赛由潍坊市科学技术协会、潍坊市教育局联合主办，潍坊市科技馆、潍坊市创新教育研究院等单位共同承办，聚焦检验青少年科学探究能力与工程实践水平。参赛项目中，王振宇与杜阳联合研发的“基于YOLOv8深度学习的道路坑洞检测系统”针对道路养护痛点，通过构建路面图像数据集、训练并优化识别模型，打通影像采集、坑洞识别与结果存储的闭环流程，最终获得市级一等奖。业内人士认为，这类面向真实场景的应用型创新，既能提升青少年把课堂知识转化为工程方案的能力，也为基层治理的数字化、智能化提供了可借鉴的技术路径。 对策——研发过程中，团队以实际需求确定技术路线：一方面通过调研梳理人工检测的短板，明确以深度学习目标检测算法为核心；另一方面结合无人机等移动载体，提出空地协同巡检思路，以缓解“覆盖慢、成本高、难以高频巡查”等问题。推进分工上，指导教师主要负责核心原理讲解、实验框架搭建和技术路线把关；学生负责编程实现、路面影像采集与数据集整理，并围绕模型训练开展多轮对比实验与参数调优。为提升稳定性与可用性，团队通过反复测试完善功能细节，结合典型案例总结经验，针对识别误差、复杂光照与背景干扰等问题改进，准确率与处理速度之间寻求平衡，为后续养护处置提供更可用的数据支持。 前景——随着各地对城市精细化治理和道路全生命周期管理的重视加深，道路病害智能检测在市政管理、交通运维、保险风控等领域的应用空间有望继续扩大。下一步，系统要实现更广泛落地，还需在多场景泛化能力、数据标准与标注规范、与养护工单系统的联动，以及隐私与安全合规诸上持续完善。同时，建立与交通、市政等部门及企业的协同验证机制，在真实道路环境中开展长期测试，将有助于推动从“竞赛作品”走向“可部署产品”。教育界人士表示，以赛促学、以用促研的实践路径，有利于培养对接产业需求创新人才，也为校园科技教育与社会需求的衔接提供了更直接的切入口。
这项荣誉既是对师生科技创新能力的认可，也折射出素质教育的成效。当年轻一代把目光投向现实问题，用所学知识寻找解决办法时，体现的不只是一次获奖，更是面向未来的创新潜力。期待更多青少年以此为参照，在实践中不断探索、持续突破。