20万公里管线、728家化工园区，人巡已到极限！星逻万象系统用无人机机库守住能源安全红线

资产在快速扩张，风险随之累积，但巡检能力的增长并没有同步跟上。当管线翻山越岭、园区连片成网，靠人走、靠眼看的传统方式，正在触碰到它的上限。

油气管道运输的介质是石油与天然气，在空气中混合后存在燃爆风险。管道本身面临腐蚀、制造缺陷等内部隐患，还要承受自然灾害、第三方施工破坏等外部威胁。传统人工徒步巡线，受天气与地形影响大，作业效率低、劳动强度高、安全风险突出，成本、效率、质量三者难以兼顾。

更关键的是，长输管道途经地貌复杂多变，许多段落位于无人区、山地或水域，人员难以到达、不愿长驻。一旦出现问题，从发现到处置的时间差，往往决定了损失的大小。国家能源局在《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》中明确提出，推动油气管网信息化改造和数字化升级，加快无人机、智能感知系统在管道站场巡检维护等场景的应用。政策指向的，正是传统巡检补不上的那块短板。

油气长输管道里程（截至2025年底）与西气东输系统规模

化工园区认定基本完成，智慧化仍有广阔空间（石化巡检场景）

把人从高频、枯燥、重复的巡检中撤出，用自动化设备完成执飞、识别与回传，是行业正在发生的变化。但巡检要解决的难题，取决于设施形态：油气管线是线状分布、跨度极大；化工管线是面状布局、装置密集、风险集聚。下面用两个真实案例，看清“线”与“面”各自怎么打。

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在跨境与边远厂区，类似的平台也已用于边界安防：依托AI算法对异常逗留车辆进行标记，实时推送画面并预警，辅助现场人员快速锁定与处置。巡检由此从定期抽查，走向全天候、可记录、可回溯的常态运行。

智能巡检的价值，不止于“发现”。每一次飞行生成的位置、影像、识别结果、浓度曲线，汇总成周期性数据分析报告，让管理者掌握资产整体运行状态，也为安全生产与应急管理留下可追溯的记录。

从人防到技防，从被动应对到主动预警，巡检的底层逻辑在变。当管线更长、园区更密，决定安全水平的因素，正从到场人数转向持续流动的数据量。

政策给出的方向很清晰：能源基础设施要更智能，园区安全要更刚性。把巡检做成可计量、可闭环、可审计的能力，是这条主线上的必选项。