近年来，我国公路交通工程的建设规模及数量不断扩大，这导致传统施工技术难以满足新时期的建设需求，如何实现对施工技术的发展创新成为当前需要重视的重要问题。信息技术的发展为公路交通工程建设提供了新思路，将各种新型智能化技术应用于工程交通工程中，能够推动施工效率及质量的发展，满足公路交通工程可持续发展需求。

1 智能化施工技术概述

智能化技术作为现代信息技术发展的产物，其以信息技术以依托，将自动化技术、物联网技术等多种技术融合到一起，能够对公路交通工程建设中的各个环节进行精准把控，打造自动化、智能化管理体系，对于提升工程建设质量与效率具有重要价值^[1]。通过对公路交通工程的建设特点进行分析，智能化技术的融入主要从三个方面开展，一是自动化施工，将无人机、自动施工设备等纳入到公路工程的施工过程中，能够减少人工操作环节，以机械设备自动化生产来提升施工效率。例如，将无人机用于公路交通工程中的地形测绘、现场调查等。二是施工过程中的智能化监管。将物联网、3D建模技术等应用于工程施工管理中，以物联网技术来搭建完善的智能化监控系统，能够对施工现场进行远程监控管理，提升管理质量。三是施工信息管理系统，将专业的项目管理软件、资源调度系统等用于公路交通工程相关信息的管理中，能够对施工过程中资源的利用情况进行智能分析，实现对资源的科学合理配置，提升资源利用效率。

2 公路交通工程中智能化技术的创新应用策略

2.1以VR技术完善安全教育

安全教育作为公路交通工程施工中需要关注的重要内容，通过安全教育能够增强施工人员对施工安全的认知，促进施工技术的标准化、规范化应用，避免出现施工事故。将智能化技术融入安全教育中，通过借助VR技术来为施工人员提供仿真环境，搭建安全体验馆来展开沉浸式的安全教育，相较于常规安全教育模式更加高效^[2]。以VR安全体验馆来模拟公路交通工程施工过程中可能面临的各个施工场景，模拟可能出现的安全风险或事故，让施工人员在亲身体验中来熟练运用各类施工技术，并掌握不同施工风险的应对措施，在增强施工人员施工技术的同时，还能够提升对突发事故的应对能力，促进人员综合素质的提升。其次，VR安全体验馆中融入大数据技术，能够对施工人员在操作过程中的数据及信息进行整理，分析施工人员当前的技术水平及存在的不足之处，能够为施工人员提供针对性的培养方案，促进人员技术水平的持续提升。

2.2BIM技术的应用

BIM技术在建筑领域中得到普遍应用，其通过构建三维数字模型的形式，来对公路交通工程施工中的各项资料及信息进行搜集，而后模拟出对应的施工场景，辅助施工决策。设计人员通过对公路工程施工现场进行勘察，了解真实的现场数据，将其作为BIM技术实施的依据，据此搭建的三维模型能够准确的还原出施工现场环境，并通过对三维模型的分析来判断施工或设计中可能存在的问题，如构件冲突等，以此来减少设计变更，确保施工进度。其次，BIM技术还能够被应用于施工阶段的管理中^[3]。利用三维模型来进行施工预测，模拟施工流程的实施状况，能够预先判断可能出现的施工问题，如施工空间限制、顺序排列不当等，尽早做出预警，并指导施工方优化施工方案，避免出现返工等问题。BIM技术能够将不同主体纳入到统一平台上进行交流沟通，利用BIM统一模型来将设计方、施工方、监理部门等联系到一起，促进各方之间的信息交流与共享，防止出现信息壁垒，能够确保各方的交流效率以强化对工程质量的管控。

2.3智能监控与定位系统的安装

在公路交通工程建设中，对现场的监控管理是必不可少的环节。通过利用智能化技术来搭建智能监控系统，以先进的传感器技术与定位系统，来对现场施工的各个环节进行动态化监控，确保工程进度的有序推进。公路工程建设质量会受到多种因素的影响，尤其是现场环境中的温度、湿度等会直接影响到沥青混凝土材料的应用效果，需要通过利用智能监控系统来对现场环境进行持续监控，反馈给施工及管理人员^[4]。根据系统反馈的信息，施工方能够对原本的施工方案进行调整，尽可能的降低环境对施工质量的影响，确保施工效率。其次，智能监控系统还能够被应用于施工设备的管理中，利用传感器来对主要施工设备的运行状态进行监控，当出现过热、振动异常等问题时，能够迅速通过智能监控系统做出预警，提醒人员及时检查设备运行状态，避免造成设备故障而耽误施工进度。除此之外，将智能健康系统与定位技术联合应用，能够反映出不同施工区域内人员的配置情况，提升人力资源利用效率。

3 结语

综上所述，智能化技术在公路交通工程中的应用，对于提升建设质量与效率显示出积极作用。本文通过对智能化技术与公路工程技术融合进行探讨，提出通过搭建VR安全体验馆、运用BIM技术、搭建智能监控系统等形式，将智能化技术融入到各个施工环节中，优化传统施工方案及技术，推动公路交通工程施工及管理向着智能化方向发展。

参考文献

[1]何海滨.智能交通工程在提高高速公路安全性中的应用研究[J].人民公交,2024,(22):137-139.

[2]李晶.智慧公路交通工程与VR技术融合的创新实践[J].张江科技评论,2024,(09):171-173.

[3]余荣杰,徐灵,章锐辞.基于多智能体深度强化学习的高速公路可变限速协同控制方法[J].同济大学学报(自然科学版),2024,52(07):1089-1098.

[4]雷久伦.车路协同下交通设施信息化建设的应用研究[J].交通节能与环保,2023,19(03):90-93.