RoadBotics正在使用最先进的计算机视觉技术来帮助地方政府更好地管理道路。该公司的机器学习算法处理通过智能手机收集的道路图像。然后，它使用这些图像生成一个道路状况在线地图，官方可以用它来制订维护和修理决策。
自2016年12月启动以来，相关机构已经评估了美国90多个城市、城镇和县的道路。底特律很快将成为最新的一个使用RoadBotics技术检测其4200公里道路网络的城市。
利用RoadBotics检测城市路网
道路维护成本很高。随着时间的推移，沥青会受到天气和交通的影响而出现裂缝。盐、燃料和水会通过这些裂缝使渗透并损坏下面的道路，甚至会导致更严重的问题。
城市和城镇定期评估他们的道路，派出检查人员四处寻找损坏的迹象并手动记录其类型、范围和位置。相关人员表示，这要花费很多时间，而且如果有多个人进行评估，他们可能对同一状况有不同的描述。而现在，我们用客观的定量数据解决了很多这类问题。”
RoadBotics提供道路评估服务。该公司会派出一辆车，或者该城市可以使用他们自己的服务车辆，如垃圾车或街道清扫车，并在仪表板安装智能手机，行驶过城市路网的所有道路，然后将视频及其GPS定位将上载到云服务器。
随后，该公司的人工智能算法使用深度学习技术逐个像素地分析视频中的每一帧。该公司通过向它们提供标记的路面图像来训练神经网络，其中不同的颜色对应于不同类型的损坏。 RoadBotics表示，从巨大的坑洼到细微的凸起、凹陷和裂缝等，该公司的人工智能在识别路面的状态方面，能够和人类做得一样好。
该软件创建了一个道路网络地图，并在地图上创建了覆盖图层，以彩色编码的方式，按比例显示道路的情况，1(或绿色)表示非常好，而5(或红色)则意味着状况很糟糕且需要修理。城市官员可以使用地图来评估，以更好地分配他们的道路维修费用。
这种自动评估可节省时间和金钱。例如，佐治亚州萨凡纳市曾使用18名兼职实习生来完成对1,100公里道路的评估。这个过程耗时三年，耗资130,000美元，而且最终获得的数据不可靠、也缺乏组织性。RoadBotics在三个月内就为该市提供了客观的道路评级报告，费用只是前者的三分之一。
而道路评估只是一个开始，RoadBotics计划使用其人工智能技术来评估其他运输资产的状况，例如电力线、标牌、过度生长的植被、路灯等，所有需要维护的东西都可以使用我们的技术。