此次试点并非简单把巡检人员换成一台车辆，而是针对市政燃气管道分布广、沿线环境复杂、第三方施工活动频繁等特点，探索以无人装备补充人工巡检的新方式。通过对泄漏检测、阀井检测、施工扰动识别、数据回传和任务调度等环节的连续验证，项目着力回答一个现实问题：如何让管网风险发现得更早、巡检过程更可靠、有限的人力用在更需要专业判断和现场处置的地方。
▲无人巡检车执行日常巡检任务
从单项性能到真实道路，检验设备实战能力
试点首先对无人巡检车的核心性能开展专项测试。现场设置甲烷气袋和模拟燃气泄漏场景，分别检验顶置激光遥测仪、泵吸式激光检测仪在静止和行驶状态下的检测精度、响应速度及稳定性；无人车还自主停靠至阀井附近，通过机械臂完成检测仪下放等操作，验证阀井检测的自动化能力。整个过程尽量减少人工近距离介入，为降低封闭空间和道路作业中的人员风险提供了新的技术选择。
与人工步巡相比，车载激光设备能够在行进中实施百米级宽幅检测，扩大单次作业的有效覆盖范围。更重要的是，设备按设定路线和任务标准执行，可连续记录检测位置、时间、浓度和现场影像，减少因人员经验差异、疲劳或巡检频次波动造成的漏检风险，让巡检结果更可核验、问题处置更可追溯。
盯紧施工扰动和燃气泄漏，把风险发现关口前移
进入日常巡检阶段后，测试条件更加接近实际作业。无人巡检车按照预设路线自主行驶，AI视觉识别系统对沿线施工围挡、工程机械、开挖迹象等特征进行识别，软件平台同步完成数据回传、路径优化和任务派发。在复杂干扰场景中，系统还需过滤无关信号，尽可能锁定真正需要关注的风险点。
第三方施工是市政燃气管道运行中需要持续防范的外部风险。无人巡检车把视觉识别、定位和后台联动结合起来，有利于提高对施工活动的发现频次，缩短从“现场出现异常”到“管理人员收到信息”的时间，为及时核查、现场监护和制止违规开挖争取主动。与此同时，激光检测能力可以在道路巡检过程中同步筛查甲烷异常，使施工风险监控和泄漏排查不再彼此割裂，推动管网安全管理由事后处置向事前预警、过程管控延伸。
▲机械臂性能检测
让机器承担重复作业，让人员聚焦风险判断和处置
市政燃气管道巡检线路长、任务重复度高，部分路段还需要在夜间或交通低峰时段开展作业。单纯依赖人工，不仅组织成本较高，巡检质量也容易受人员状态、道路环境和排班条件影响。无人巡检车能够按照统一路线、频次和检测标准执行任务，在满足道路交通和设备运行条件的前提下，可承担更多常规、重复性巡检，并在特殊时段提供补充。
这并不意味着取消人工巡检。更合理的模式是“机器巡、平台判、人员处置”：装备负责高频覆盖和基础筛查，系统负责汇总分析和异常提醒，专业人员把精力集中到复核研判、现场监护、隐患处置和应急响应上。随着路线调度、任务派发和数据留痕逐步标准化，巡检组织可以减少无效往返和重复投入，在提升可靠性与作业效率的同时，降低对大量人工常规巡检的依赖，形成可持续的降本增效模式。
▲静态测试
从一次试点走向标准化、常态化应用
李玉奎希望在技术条件成熟、道路通行和安全管理要求满足的情况下，无人巡检车能够逐步承担更多常规巡检任务，尤其可在夜间等特殊时段发挥补充作用。
钱文斌表示，此次试点既是技术验证，也是巡检管理模式的一次探索。集团将进一步通过跨区域资源协同，逐步形成可复制的无人巡检应用标准，把设备能力、作业流程和安全管理要求衔接起来，将技术创值真正落实到管网安全运行中。
下一步，中国燃气将结合本次试点结果，继续评估设备检测稳定性、复杂场景适应性、道路作业安全性和投入产出效果，同步完善异常分级、人工复核、应急联动、数据接口和作业标准。只有把无人装备真正嵌入日常巡检和隐患闭环管理，才能把一次技术展示转化为稳定的安全能力。随着无人巡检从试点验证逐步走向常态应用，市政燃气管网的巡检覆盖、风险识别和处置效率有望进一步提升，为城市能源生命线安全运行增添一道更加可靠的智能防线。
