请 AI 做 5G“监理”，为质检工程配置“智慧大脑”

从日常通话到高清直播，5G 信号早已融入生活的每一处细节，而你或许想不到，信号的稳定通畅是如何保障的？

5G 基站建设的质检，堪称一道重要防线。

藏在街角、立在山间的小小基站，正是信号能无所不至的“中转站”。随着 5G 网络建设如火如荼地进行，海量基站分布在城市楼宇、郊野山地间，给质检工作带来极大挑战，进而影响施工安全和质量。传统人工质检依赖监理人员现场核查，漏检一个未紧固的螺丝都可能留下安全隐患，工作量大效率低，更常因经验差异导致标准不一，带来高额的二次返工成本。

广州天越电子科技有限公司（以下简称“广州天越”）敏锐捕捉到施工质检难题，携手百度飞桨打造“5G 施工智能质检系统”，接过人工审核的“接力棒”，不仅能精准完成审核工作，还能为规范施工提供及时指导，让质检环节变得更高效、更可靠。

广州天越副总经理唐灵勇介绍，系统上线后降本增效显著，传统人工巡检效率提升 90%，年均节省运维成本预计超过百万元。同时，通过及时预警和精准维护，延长基站各器件有效使用寿命，进一步优化了固定资产投入回报率。这背后，是百度 AI 技术带来的质变。

5G 信号基站

5G 施工智能质检移动端界面

人工质检“慢半拍”，成本与效率双重承压

密密麻麻的螺丝、标签、接地装置组成了施工质检的“检查迷宫”。老技术员李师傅对其深有体会：“过去验收一个基站，光拍照就得拍 20 多张，每张都要手动标注设备型号、安装位置，回去还要对着表格逐项核对，一天跑 3 个站就累得够呛。遇到复杂站点，光复核施工人员资质就得花 1 个多小时。”

项目施工质检中，存在环环相扣的困境。面对严格的施工安全要求，监理人员手持图纸穿梭于基站之间，用肉眼核对设备安装细节；而远在总部的项目经理，正对着堆积如山的纸质报告发愁；等到质检结果像迟来的信件反馈，返工可能已经在一线发生。

这种困境的根源，藏在两个“错位”里：

一是质检“笨办法”遇上建设“加速度”，5G 基站建设如火如荼，但传统施工质检因细节要求过多，标准化、自动化难以实现，全靠人工确认螺丝是否拧紧、标签是否规范，不仅工作量巨大，主观判断还常带偏差，效率与准确性双双拖后腿；

二是审核“久等待”撞上了成本“倒计时”。施工人员在现场拍完照，得等后台人工审核才能确认施工合格，等到发现问题时，需要重新返回现场修整，带来不必要的时间和人力成本，施工质检往往成为低效的一环。

系统特征标注界面

系统特征标注界面

系统特征标注界面

这样的效率和成本困扰，不仅存在于施工过程中，项目交付后的日常巡检也同样令人头疼。

在 5G 基站的日常巡检中，分光器巡检成为一个重要的环节。分光器作为光分配网络（ODN）中的关键无源器件，承担着光信号分配与功率管理的核心职能，就像光信号的“分流器”，将一根光纤里的信号分成多路并输送到不同地方，同时还能调控光信号功率，确保其在传输过程中保持合适强度。

在传统手工运维中，需要通过人工巡检和手动记录的方式对分光器的运行状况进行评估，这种方式不仅效率低下，还容易出现误差。当面对光功率异常波动、端口老化劣化或表盘示数偏差等较为紧急的场景时，如果未能及时发现并定位故障，等察觉时整条链路的信号质量早已难以保证，业务中断的风险也随之而来。

唐灵勇介绍，针对以上 5G 基站质检中所涌现出来的人工依赖度高、流程标准化不足、反馈滞后等痛点，广州天越打造“5G 施工智能质检系统”，对施工现场及工程设备的关键参数实现高效识别，提高现场施工质量审核的效率，节约了人工审核成本，强化故障预警能力，进一步降低安全风险，提高工程管理效能。

飞桨辅助开发，质检“一拍即识”

监理人员通过移动端设备，对需要质检的基站区域进行拍摄，在“5G 施工智能质检系统”中上传，系统便可在分秒间完成识别和判断。如果说广州天越给基站质检工作装了一个“智慧大脑”，那作为深度学习开发平台的百度飞桨，就是打造这个大脑的“全能工坊”。从早期的数据标注及预处理，到模型训练、管理、部署，百度飞桨提供全流程开发支持，协助广州天越打造 5G 施工智能质检系统。

• 多模态数据标准化：构建质检“数字底座”

打造涵盖 5G 工程质检全流程的智能系统，首先需要健全的数据支持。利用百度飞桨进行数据特征标注，广州天越构建起“质检知识库”，先把基站施工的零散信息进行统一规范整理，然后给每类数据贴好“身份标签”，做成 AI 能学习的教材库。

👉数据构成：涵盖施工人员（安全帽、反光衣等安全装备图像，电工证、登高证等资质证件扫描件）、设备安装（BBU/AUU 等主设备的螺丝紧固度、接地状态、线缆标签等图像）、环境场景（机房门禁、灭火器有效期、空调运行状态等视频/图像）、流程文档（施工模板、QC 报告等结构化文本）。

模型训练数据

• 百度 AI 深度赋能：练就质检“火眼金睛”

依托百度飞桨深度学习框架，系统构建了多任务融合的模型体系，实现从感知到决策的智能化：

👉目标检测与定位：

基于飞桨目标检测套件 PaddleDetection，“5G 施工智能质检系统”中的定制化检测模型可实现快速构建，支持复杂场景下的多类别目标定位。还可实现轻量化与实时推理，支持精准识别施工人员安全装备、设备安装细节、环境隐患等目标场景。

👉多模态文档解析：

基于飞桨文字识别模型 PP-OCRv4 模型进行定制化训练，结合 5G 质检场景进行算法性能优化，能够精准提取图片、PDF、视频帧等视觉载体中的文字信息，并将其转化为可编辑、可检索的数字文本。

该模型具备高精度轻量化、多语言与复杂场景兼容和动态阈值优化的技术优势。模型体积较上一代缩小 40%，支持中英文混合文本检测，针对机房低光照、反光等干扰，集成 CRNN-CTC 主干网络增强鲁棒性，还可以通过自适应对比度增强算法，解决表盘指针阴影导致的误识别问题。

结合飞桨的文字识别技术，系统能够自动提取证件（登高证、安全员证）中的有效期、编号等关键信息，通过人脸比对实现“人证合一”核验；同时解析设备标签、质检报告中的文本内容，与标准模板比对，判断合规性。

两个模型协同配合，完成对缺陷区域定位到文本定位识别的工作流程，让任何细节问题都逃不过“5G 施工智能质检系统”的“火眼金睛”。基于百度 AI 技术赋能，该系统可对关键参数实现毫级识别，将单次检测耗时缩短至 2 秒内，较传统人工巡检效率提升 90%。同时，依靠强大的批量图像并发处理能力，系统能够有效支撑每日数万张检测图片的高效分析与准实时处理需求。

嵌入全流程应用，百度 AI 助拓 5G 质检新边界

基于这套系统的建设，广州天越已经协助联通集团某地运营商，完成了网络建设系统搭建，AI 能力嵌入施工质检全流程，实现了从施工人员前端检测，到项目经理后端系统管理的闭环：

👉施工前：通过移动端完成人员资质上传、安全装备检测，杜绝“无证上岗”“防护缺失”等风险；

👉施工中：接入登高作业视频流，通过实时目标检测预警违规操作；对硬装照片、质量视频进行即时分析，5 分钟内生成初步质检结果，避免“问题累积到验收才发现”；

👉施工后：自动检测设备安装合规性、机房环境达标度，输出结构化 QC 报告；监理/项目经理通过 PC 端查看 AI 质检结果，结合人工复核发起整改，同步联动数据统计模块，按省份、项目维度生成通过率、常见问题等分析报表，支撑管理决策。

手机 app 使用界面

百度 AI 技术将“非标化工序”转化为“数据可解析、规则可计算、结果可追溯”的智能化流程。“从底层数据标注到中层模型推理，再到上层场景落地，百度飞桨的工程化能力确保了 AI 在基站复杂场景的高效运行，既解决了传统质检的效率与准确性问题，更为 5G 基建的数字化管理提供了可复用的技术范式。”某项目部监理张工介绍。

唐灵勇坦言，选择与百度 AI 合作，源于技术适配与生态协同的双重契合：“我们选择百度飞桨，正是看中它作为深度开源学习框架的硬核实力——模型能通过压缩适配边缘设备，细分场景下处理精度高、鲁棒性强，还有中文社区加持的生态优势，更重要的是国内自主开发带来的技术安全保障，这些都精准匹配了我们在 5G 施工智能质检领域的技术需求。”

未来，百度 AI 将与以广州天越为代表的网络通信服务企业，进一步深化运营服务合作，将智能质检延伸至规建维优全流程，构建“建设-运维-优化”全周期 AI 管理体系，在 AI 技术落地与产业融合中持续发力，让技术价值在通信建设等领域既见深度，更显实效。