桥梁检测是运用传感器技术、计算机视觉和人工智能算法对桥梁结构健康状况进行系统性评估的技术体系。其核心在于通过振动监测、裂缝识别、形变测量等手段，采集桥梁的物理状态数据，进而评估结构安全性、预测剩余使用寿命。现代桥梁检测已从传统人工巡检发展为融合激光雷达、无人机航拍、应变传感器网络的多模态感知系统，其中计算机视觉算法可自动识别毫米级裂缝，而基于深度学习的结构分析模型能对采集的振动频谱数据进行实时异常检测。
对自动驾驶领域而言，桥梁检测技术具有双重价值：一方面，高精度桥梁状态数据可作为高精地图的补充层，帮助自动驾驶系统预判特殊路况；另一方面，车载传感器与路侧设备的协同检测模式，正形成「车-桥-云」一体化监测网络。例如特斯拉最新专利显示，其车辆通过分析通过桥梁时的振动特征，可间接参与桥梁健康评估。这种众包式检测或将革新基础设施维护范式，但需解决数据精度验证与责任归属等伦理问题。