深至3米的结构病害、细至0.5毫米的表面裂缝，在机器人“大夫”的查探下一目了然。，G204和S339苏州段的公路养护大中修项目中，引入道路病害检测机器人，对部分路面损害情况及内部隐性病害情况进行了全面精准检测，进一步提高了道路精准养护水平。
近两年，因太仓浏家港大桥施工，G346半幅封闭，上海衔接段的物流需绕行至G204、S339。随着这两个路段交通需求的增大，路面病害也随之产生。为更好地适应动态养护需求，道路养护管理人员借助道路病害检测机器人，通过“机器人+人工智能+大数据”的方式，精准采集和了解道路健康状况。
苏州公路中心介绍，现行公路常用的检测方法主要是“路况快速检测系统检测+快速弯沉仪+钻芯取样”，此类有损检测手段对路面影响大，对病害定位精确度不足，对路面结构病害数据全面性收集不足。此次G204和S339苏州段公路大中修项目中，道路病害机器人检测不仅对路面无损，而且可进行全覆盖、全断面的采集，实现表观病害和结构病害数据的同步采集。
在具体运行中，道路病害检测机器人可自主移动，其搭载的高清视觉和三维探地雷达等无损检测仪器，病害实施立体化检测，其中雷达最大探地深度可达3米，表观裂缝分辨率可精确到0.5毫米。相关系统根据机器人精准采集的图像和三维地质雷达数据，利用数字孪生技术可生成所调查路面表观和内部结构的三维模型，再通过人工智能算法辅助分析，道路养护管理者可直观、快速地查看病害位置、类型和尺寸等信息。
苏州公路中心表示，将尽快对采集数据进行分析应用，通过集检测报告、病害列表卡与道路三维可视化模型于一体的多样化检测成果，实现更科学的养护决策和设计，促进苏州公路养护由基于经验判断的传统模式向基于数据判断的科学管理模式转变。