由于街道维护被推迟，美国各地的城市正面临严重的 the 基础设施危机，如果当前趋势持续下去，洛杉矶到2035年预计需要超过150亿美元的维修费用。这种不断上涨的成本是由未能及时实施成本效益高的养护方法所致，导致道路从可修复状态恶化到需要完全重建。传统的评估方法不足，缺乏高保真数据来主动识别即将达到关键故障点的道路并优化有限的预算。 AI
影响 人工智能驱动的路面监测可以实现主动维护，通过优化维修策略和防止昂贵的重建来为城市节省数十亿美元。
排序理由 文章讨论了人工智能工具在解决现有行业问题（基础设施维护）方面的应用，而不是新的AI发布或核心AI研究。
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